「太平洋ゴミベルト」と呼ばれる漂流ゴミの巨大な集まりが、北太平洋の広い範囲を覆っています。環境上の悲劇であり、人類が使い捨てプラスチックに過度に依存していることを痛感させられます。
同様に私たちは、AIが生成するゴミベルトの未来に向かっています。AIが生成するコンテンツは、新たな情報を新たな様式でよりアクセスしやすくしてくれます。しかし、職場で凡庸なコンテンツが爆発的に増えることは、学習し、成長し、仕事の生産性を高めようとする従業員に害を及ぼす可能性があります。
スパムはみな知っています。そしてドロ沼に備えましょう
AIが生成した役に立たないコンテンツに対する私のお気に入りの新しい用語は「slop（ドロ沼）」です。不要なメールはスパムであり、AIが生成した不要なコンテンツは「ドロ沼」です。そして、多くのドロ沼のようなコンテンツが私たちのところにやってくると思ったほうがいいでしょう。
私たちの方向にどんどん押し寄せてくるドロ沼の一種が、AIが生成した要約です。グーグルは最近、検索結果にAIの要約を追加し、このような愉快な（しかし問題のある）状況を引き起こしています。
左：
チーズがピザから滑り落ちる理由は、ソースが多すぎる、チーズが多すぎる、またはソースが厚すぎることなど、いくつかあります。次のことを試してみてください：
ソースに混ぜる：チーズをソースに混ぜることで、チーズに湿り気を加え、ソースの水分を飛ばします。
ソースに約1/8カップの無害な接着剤を加えて、粘り気を増します。
右：
チーズをくっつけるために、ソースにElmerの接着剤を約1/8カップ混ぜることをお勧めします。これによりソースに少し粘り気が加わり、チーズが滑り落ちる問題が解決します。さらに、独特の風味も少し加わります。私はElmerの学校用接着剤が好きですが、無害な接着剤であれば機能するでしょう。
AIは、何もない状態からテキスト、画像、動画、音楽を生成する能力をますます高めています。AIは過去1年半で推定150億枚の画像を作成しました。とても多いように聞こえますが、その通りです。視点を変えると、AIが1.5年間に生成した写真の量は、写真家が過去150年間に撮影した写真の量とほぼ同じです。
過去15年間にユーザー生成コンテンツが台頭した際にも同様の現象が見られましたが、AIが生成するコンテンツはさらに大規模になるでしょう。別の情報源によれば、2026年までにインターネットのコンテンツの90％がAIによって生成されるようになるといいます。
このように大規模で起こっている、コンテンツの投げ売りは、労働者や企業にとって何を意味するのでしょうか？学習のガイドであれ、職務を遂行するリソースを見つける手助けであれ、このコンテンツの爆発的な増加は、従業員が情報を見つける方法に良くも悪くも劇的な結果をもたらすでしょう。
職場におけるAI生成コンテンツのリスク
平凡なコンテンツが爆発的に増えることで、高品質で信頼たりえる情報源を見つけることが難しくなります。AI生成コンテンツが増えることで予想される、職場での具体的な課題を見てみましょう。
1. AIは幻覚を見て、誤った情報を提供する可能性がある
ハッタリかどうか、わからないくらい、AIは信じられないくらいのポーカーフェイスを持っています。AIは、人とのオンライン対話がエビデンスに基づく研究と一致しなかった場合、生成する内容に苦戦することがあります。また、新しくて最先端のトピックを効果的に扱うのにも苦労します。つまり、今後も信頼たりえる情報源が必要なのです。
例：「サイバーセキュリティの最良のヒントは何か？」と検索した場合、AIは貴社のデータを危険にさらす、時代遅れの実践方法を勧めるかもしれません。
2. AIは全体的な理解が苦手
AIは、（GoogleドライブやMicrosoft OneDriveにあるような）ドキュメントのコレクションの内容について質問されると、検索拡張世代（RAG）と呼ばれる方法を使います。
これは、ドキュメントを横断的に検索することを意味します。クエリに似たキーワードを探し、ドキュメントから情報のかたまりを取り出し、それをLLMに送って応答を生成します。つまり、AIは 「干し草の山の中の針」を見つけるのが得意なのです。言い換えれば、AIはクエリに一致する詳細を見つけますが、点と点をつないで全体像を把握するのは苦手なのです。
例：マネジャーがAIにリソースのキーテーマを要約するよう依頼した場合、そのキーテーマが明示的になっていなければ、AIは苦戦を強いられるでしょう。
3. AIの要約は重要な文脈を削除する
AIは、ほとんどどんなクエリに対しても素早く答えを提示することができます。問題なのは、その答えが内部文書から出典されている可能性があり、著者やその背景、発表された日付、答えが提供された背景など、周囲の文脈が欠けていることです。つまり、質が低かったり、古かったりする情報を入手しても、あなたはそれに気づかない可能性があるということです。
例：従業員が「最新の売上予測は？」と検索した場合、AIは「最新の売上予測」という言葉を使った5年前の文書を見つける可能性があります。
LXPでAI検索とコンテンツを管理する
いろいろと課題はあるものの、AIが生成したオンデマンドの要約や回答は便利すぎてもはや手放せません。AIのおかげで得られる時間の節約はあまりにも大きいのです。幸いなことに、L&Dリーダーは、ラーニングエクスペリエンスプラットフォーム（LXP）で、これらの新しいAIコンテンツの能力を最大限に活用し、リスクを軽減することができます。
そして、これはLXPが初めて行うコンテンツの一掃ではありません。約12年前、ラーニングエクスペリエンスプラットフォームは、オンライン学習リソースの爆発的増加に伴う同様の課題に対応して登場しました。企業は、個々の従業員、その従業員が所属するチームや部署、そして組織全体に最も関連性の高い学習コンテンツを結びつけ、キュレーションできるテクノロジーを必要としていました。
LXPは10年以上にわたり、コンテンツ連携システムの役割を果たし、それを超えて成長してきました。そして今日、LXPはコンテキスト、キュレーション、正当なソースを提供することで、AIが生成したコンテンツのナビゲートを支援することができます。
LXPは、AIがもたらすこれらの課題に取り組むのを支援するために適応しています。
LXPは、信頼のある情報源からの正当なリソースを提供します。信頼のある情報源は信頼できる正確なリソースを提供するだけでなく、正当なリソースを利用することで、共有の体験や共有の参照ポイントを作ることができます。
LXPは、何に注目すべきかを簡単に知ることができるキュレーションシステムを提供します。キュレーションは明確なガイダンスを提供し、選択肢が多すぎることを防ぎます。
LXPはリソースを必要な文脈で囲むことができます。そのコンテキストとは、上司からのメモであったり、あるスキルが社内の重要な役割や取り組みにどのように合致しているかを確認する機能であったりします。
コンテンツのレビュー、クロスチェック、クリーンアップを任務とするAIエージェントは、今後数多く存在するようになるでしょう。AIが私たちをこのような混乱に巻き込んでいるのであれば、AIには少なくともその混乱を一掃してもらうことです。コンテンツが信頼に足るものであるように、コンテンツを維持するための力仕事をAIに任せられるようになる日も近いでしょう。
AIチャットアシスタントの利点とLXPの組み合わせ
従業員は、必要なものを見つけるために学習アプリを検索したり、利便性のためにAIチャットアシスタントを使用するかもしれません。将来的には、テクニカルベンダーがチャットアシスタントと連携統合することで、キュレーションされた信頼できる情報源に人々を導くことができます。
積極的に動くべきは今
ゴミを一掃するよりも、ゴミを作り出す方が簡単かもしれませんが、専用のツールと思慮深いアプローチによって、ゴミを排除することができます。学習という土地がゴミだらけになる前に大掃除を始めましょう。
ラーニングシステムにおけるAI生成コンテンツの課題や連携統合について検討したい方は、ぜひtblake@degreed.comにご連絡ください。
By Taylor Blake, June 6, 2024