自動化の影響に関するほぼすべての否定的な予測は、時間とともに誤りであることが証明されます。 私たちは常に今日の経済を見て、自動化が今日の働き方にのみ適用され、人々の仕事を減らすと想像しています。実際には、ほとんどの場合、その自動化を使って以前よりも多くのことをし、新しい仕事や仕事が生まれます。 最終的に私たちが社会として得られるのは、時間の有効活用、新しい医療の進歩、安全性の向上、ほぼすべての製品・サービスの低コスト提供、そしてより多くの人々にとっての経済的機会です。 AIは主に、より戦略的でない仕事に時間を費やす人々を、すべての企業や経済全体のより戦略的な分野へと再配分するために使われるでしょう。 ソフトウェアエンジニアが顧客の新しい問題に対応する機能を開発するのは経済的に価値があります。バグ修正やレガシーコードベースの維持に多くの時間を割く方が経済的価値は低いです。AIはこの比率を改善することを可能にします。これはソフトウェアエンジニアリングの必要性を減らすわけではなく、そのリソースでできることを増やすだけです。そして、今日の知識労働の大多数の形態にも同じ類推が当てはまるでしょう。 そして、利益最大化のためだけにAIを一時的に使う企業は、最終的には顧客サービスを向上させるためにAIを活用する企業(顧客へのコスト削減や製品の品質向上)に負けることになります。市場はこれを非常にうまく確保しています。 だからといって、何もしてはいけないという意味ではありません。しかし、私たちがすべきことは、経済をより良くするために常にやるべきことであり、住宅費を下げ、教育を改善して安くし、建設をはるかに容易にしてより多くの雇用を創出できるようにし、医療費を下げることなどです。 偶然にもAIはこの一面で役立ちますが、ここで規制のエネルギーを最も多く使うべきです。

過去1年のような進展が続くと仮定すると、現在のLLMパラダイムに結びつく経済的価値はすでに非常に大きいです。 AIの大きな影響を得るために、曖昧なAGIの定義を支持する必要はありません。 ツールにアクセスでき、外部データソースを処理し、他のシステム上で動作し、ドメイン固有のシステムプロンプトやコンテキストに基づいて行動を修正できるAIエージェントは、すでに幅広い分野で広範な経済的影響のテンプレートとなっています。 このアプローチとAGI/ASIとの最大の違いは、ツールの利用者がループに入り、時折「ホイール」に手を触れさせなければならない点です。 しかし、それだけでもすでに大きな経済的価値があり、多くの個人や企業にとって多くの有用な能力を開いています。

Opus 4.5に対して最新のBox AI高度推論評価を中高努力で実施したところ、Opus 4.1より20ポイントの上昇が見られました。驚くべきことに、Opus 4.1は発売されてまだ3ヶ月しか経っていません。 この評価は、知識労働者が企業文書で行う個別のタスクとしての役割を近づけるものです。企業を分析するファイナンシャルアナリストや、クライアントのためにリサーチを行うコンサルタントかもしれません。 評価は、複雑なビジネスプロンプトにモデルがさまざまな基準でどのように応答するかを評価します。この評価はまだ初期段階であり、より幅広い業界やユースケースへと拡大していく予定です。 明らかなのは、これらの最新の推論モデルは、アップデートごとに経済的に有用な仕事をますます強化していくということです。これは最初はコーディングから始まりましたが、今後は医療、法律、金融サービス、製造業など多くの分野でも同様のアップグレードが見られます。