#1708: 生成 AI の生産的な利用法、隠しカメラの見つけかた、Continuity Camera 使用中は MagSafe 充電が停止する

まあ、これは恥ずかしい。"仕事部屋、寝室、自動車のすべてで iPhone を MagSafe に移行する" (6 May 2024) で、私は、長い会議が iPhone の電池に影響を与えないように、Apple MagSafe Charger を組み込んだ Continuity Camera マウントをどのように見つけたかについて書いた。私はマウントを取り付け、それが機能することを確認するために試験したが、その時点では長い会議のために MagSafe Charger 付きの Continuity Camera に対して iPhone を使っていなかった。

２日後、私は長い Zoom 会議の後、私の iPhone の電池が始めたときよりもかなり低いことを発見して悩んでいた。その後、90 分間の会議で、電池残量は 100%から 75% に低下した。Settings > Battery 画面は、その間にカメラがストリーミングしていたために充電が保留されていたことを明確に示していた。何が起こっていたのか？ 間違いなく iPhone は充電器に接続すると充電されるのか？

この話題をより詳しく調べてみたら、Apple は iPhone が Continuity Camera 中に充電できるはずだと暗示していることが分かった、曰く：

「連係カメラ」がオンになっているときに iPhone の充電が必要になった場合は、最善の結果を得るために USB ケーブルを使用してください。

どうやら、"最善の結果" とは "もしそれをきちんと働かせたいなら" を意味するようだ。しかし、Continuity Camera に関する別の Apple ページは、もっとぶっきらぼうだ：

連係カメラは有線接続でもワイヤレスでも機能します。iPhone を充電しながら使えるように、Mac または USB 充電器に接続しておいてください。iPhoneのバッテリー残量が少なくなると、Mac が通知してくれます。

Apple は、Continuity Camera 中に iPhone が MagSafe で充電され ない と言うことに対してはアレルギーがあるようだ。しかしながら、USB でも充電できない場合があるようだ。Reddit 会話の何人かのユーザーは 、接続されていても、Continuity Camera のセッション中に iPhone の充電はされなかったと報告している。

私は Continuity Camera は iPhone が熱くなるほどプロセッサに負荷をかけているのではと疑っている。(それは、会議の後でマウントから外す時いつも暖かい。)MagSafe充電でも iPhone も暖かくなるので - USB ベースの充電よりも暖かくなる- Apple のバッテリー最適化システムは、電池を熱過負荷から保護するために充電を保留にしているのかもしれない。現時点で予想外ではあるが、それは良いことである。

実用的な結論は、もし Continuity Camera を使うのでれば、iPhone の電池が低下することを、潜在的には大幅に、予期すべきだということである。それが問題なら、USB 経由で iPhone を接続する、しかし、それも役に立たないかもしれない。私は MagSafe Charger 付きのマウントを使っているが、そうしておけば少なくとも会議後には iPhone が再び充電を開始する。

討論に参加

今年初め、Airbnb (世界の旅行者であるゲストと、空き部屋や空き家を宿泊施設として提供するホストをつなぐ旅のマッチングサービス) は、ホストが提供する宿泊施設内でのカメラを禁止する方針変更を発表した。Airbnb を未だ使ったことがなかったり、或いはその方針の細則を読んだりしていない場合は、"何と言うことだ！ Airbnb のホストは彼らのゲストを監視出来るのか？" などと思ったりするかも知れない！

全くその通りと言う訳ではない。Airbnb の以前の方針は屋内カメラをレンタル施設の公共空間 (居間や玄関ホール等) でのみ、そして開示された場合にのみ許していた。2018 年に同社は更に一歩進んで、ホストにカメラの設置場所と何処に向けられているかを列挙すること、そしてゲストには予約時にポップアップダイアログを通じて確認することでその情報を見たことを認めること課した。どうやら、それだけでは十分ではなかったようである：1 May 2024 時点で、Airbnb は屋内カメラを全面禁止することで競合他社の VRBO と足並みを揃えた。

何がこの禁止のきっかけとなったのであろうか？ Airbnb は何も言っていないし、方針改訂に関する報告にも具体的な理由は載せていない。同社の声明は次のように言っている："この方針の更新は、当社のアプローチを簡素化し、場所、目的、事前の開示に関係なく、防犯カメラがレンタル施設内では許されていないことを明確にしている。"

行間を読むと、Airbnb は、部分的には、家やレンタル施設ではよく見られる普通の物に隠された小さな、ほとんど目に見えないカメラの幅広い入手可能性と簡単な使い勝手に反応しているのかもしれないと私は思う。そのような物には、煙探知機、USB 電源アダプタ、AC コンセント、クロックラジオ、ティッシュボックスホルダー、家電製品、その他あらゆる種類のものが含まれる。リンクからも分かるように、それらは大手のオンライン小売業者から簡単に入手出来る。

ホストの立場からすれば、レンタル施設の誤用についての心の安らぎのために隠しカメラを欲しがる誘惑は理解出来る。短期で借りる人は、規約で許された以上の人を招き入れるかも知れないし、パーティーを開いたり、或いはその場所をメチャメチャにしてしまうかも知れない。しかし、プライバシーと法的保護の期待は最も重要であるべきで、ホストはそれを理解する必要がある。屋外ならば、開示されたカメラは許されるので、本当に心配なら、ホストは入り口を見張るカメラを設置することは可能である。会話を録音しない屋内騒音計は、開示されていれば、共有スペースでは許可される。

勿論、隠しカメラは多くの貸し施設ではない所に設置されている。確実に知ることは不可能だが、大多数 - おそらく圧倒的多数 - は、子守や商人などの家庭の従業員や工事業者を監視するために設置されているのであろう。しかし、淫乱なそして搾取的な目的のためであるものも間違いなくある。寝室や浴室に見られる日常的な物のために使われる変装の欺瞞の醜さそのものが、それを明白にしている。それは常に間違っており、しばしば犯罪でもある。時として、そのような隠しカメラは予想外にひどい方法で使われる。

屋内カメラを完全に禁止することで、Airbnb は、知識のある旅行者が周りを調べ、そして違反があればホストに報告するのを容易にする (そして払い戻しを受ける、Airbnb はホテルでの宿泊代を払う)。Airbnb の方針は常に "意図的に隠された記録装置 (隠された防犯カメラなど) は決して許可されていない" と言っているが、一部の空間ではカメラが許可され、他の空間では許可されていないので、グレーゾーンはあったかもしれない。

Airbnb、VRBO、或いは同様の非接客業界の部屋を使用しない場合でも、 ホテルの部屋、クルーズ船、公共施設等々でも隠しカメラが発見されていることに注意して欲しい。被害妄想を助長することなく、プライバシー侵害の可能性を認識するのは価値がある。昨年の特にひどい例では、客室乗務員がまともに隠されてもいない iPhone を便座にテープ留めしたとされている；殆どの隠しカメラははるかに良く隠されている。

皆さんは、技術の顔 (つまりレンズ) に直面しても無力ではない。隠しカメラを見つけたい場合、以下のテクニックを試して欲しい：

• 反射ガラスやプラスチックカバーがあるもの、或いは穴のあるもの全てを調べる、目覚まし時計の前面スクリーンや煙探知機等。カメラのレンズを見つけられますか？電話のフラッシュライトを向けて、それが隠しようのない反射を暴くかどうかを見る。.
• 全ての照明を消して部屋を暗くする。カメラの中には可視光を発するものもある。.
• 照明を消したままで、iPhone の Camera アプリを開き、ファインダーを覗きながら部屋をスキャンして、低照度録画を改善するためのスパイカムの一般的な属性である赤外線または "ナイトビジョン" LED を発見できるかどうかを見る。iPhone の前面カメラまたは背面カメラが薄暗い部屋で赤外線を検出できるかどうかをテストするには、赤外線テレビまたはステレオリモコンをボタンを押しながらiPhone に向ける。.
  
• レンタル施設またはホテルの Wi-Fi ネットワークに接続している間に、パッシブネットワークスキャナーを使ってカメラを探す。この技術は保証付きとはとても言えないが、ネットワーク化されたカメラを暴露するかもしれない。私のホームネットワークには３つのカメラ (外側に１つ、内側に外に向けて２つ) があり、macOS 用の $29.99 の iNet Network Scanner は、自ら持つデバイスのデータベースを用いてそのうちの２つを識別する。iOS 用 iNet Network Scanner の $9.99バージョンでは、わずかに異なる結果が得られた。多くの人が、iOS バージョンを持つマルチプラットフォームスキャナーである iNet Network Scanner を薦めている。私が Fingの無料枠のサービスを試した時には、私のカメラに関する十分な識別情報を提供しなかった。
  

  

• セキュリティ専門家の中には、前の段階まで行く程手をかけているのであれば、スパイカムが接続されている可能性のある別の隠れ Wi-Fi ネットワークもスキャンすべきだと考える人もいる。証拠が示す所によると、設計が不十分なカメラハードウェアの中には、設定中にのみ存在すべき隠れ Wi-Fi ネットワーク名を継続的にブロードキャストするものもあるという - これらのネットワーク名は 16 進数の寄せ集めである場合もあるであろうが、"IPCam" で始まるのと同じくらい明らかな場合もあり得る。そのようなネットワークを見つけるには、信号強度を表示する Wi-Fi スキャンアプリを使う：一見して無害に見える物体から発せられる強い信号は、隠しカメラを示している可能性がある。Mac では、$19.95 の WiFi Explorer (３日間の無料試行あり、Setapp の中でも利用可能) があり、徹底的なスナップショットを手に出来る。iOS では、Apple はサードパーティのアプリが診断用 Wi-Fi ネットワーク情報を明らかにするのを阻止しているが、自らの旧式なAirPort Utility アプリにはスキャンモードがあり、iOS 17 でも未だに機能する。AirPort Utility をダウンロードし、Settings > AirPort Utility > Wi-Fi Scanner をオンにする。次に、AirPort Utility で、右上隅の Wi-Fi Scan をタップし、Scan をタップする。より低い RRSI 数字は、より強いネットワーク信号を示す - つまり、-39 dBm は -56 dBm よりも強い。(0 により近い。)
  

  

• もっと徹底的なチェックをする個人的或いは専門的な必要性があるのであれば -あなたがストーキングされている、政治的な抗議者である、または有名である場合など -これらの隠しカメラはすべてワイヤレスでデータを送信するので、無線伝送を特定するのに役立つ専門デバイスを $21 から $500 の価格帯で購入することが出来る。

苦難を引き起こすのは隠しカメラではない。それは人間である。Airbnb の動きは、人々が身の毛をよだつことをするのを防ぐことは出来ないが、許容可能な行動のための越えてはならない一線を示し、カメラは屋外でのみ使用できることを明確にしている。

この記事を誇大妄想を助長するものとして受け取らないで欲しい - 借りた部屋や家に、わいせつな隠しカメラが含まれている可能性は低い。しかし、もしあなたに心配する理由があるか、或いは心の安らぎを望むのであれば、皆さんの手には、今や、そのような機器を特定するための幾つかの方法がある。

討論に参加

最近 Salt Lake City で開催された ACES Conference の講演で、私は生成 AI とその利用法について講演して欲しいという依頼を受けた。生成 AI が登場した初期にはチャットボット体験が期待外れで懐疑的な態度を持たざるを得なかったけれども、その後私は生成 AI が役に立つ状況をたくさん見つけた。それにまた、特定の目的について生成 AI が役に立つか否かを判断するためのいくつかの手法も思い付いた。

AI と機械学習の違い

まず初めに、そもそもの認識を一致させておきたい。この記事の中で AI (artificial intelligence, 人工知能) という言葉は 生成 AI (generative AI) を意味する。具体的には ChatGPT、Claude、Gemini、Pi、Le Chat Mistral のようなチャットボットと、DALL-E、Stable Diffusion、Midjourney のような画像生成システム (ここではアートボットと呼ぶ) のことだ。(ただし私が使うアートボットは主に Microsoft の Copilot Designer 、NightCafe、Meta AI、Adobe Firefly だ。)

そこをはっきりさせておくことが重要なのは、いろいろな会社、とりわけ Apple が、AI という用語を広い意味で使い始めているからだ。つい最近に至るまで、Apple は Face ID、Siri、Photos 検索と顔認識、睡眠追跡、手洗い、さらには手描き文字認識に至るまで、さまざまの機能を 機械学習 (machine learning) の活用だと説明してきた。これらの機能は、あなたのデータから学習してさまざまのタスク、例えば顔を見分けたり、あなたの音声コマンドを聞き分けたり、名前からオブジェクトを検索したりなどを実行するために使う。ただし、ユーザーのプロンプトに応えてテキストや画像を生成したりはしない。それをするのが生成 AI だ。

Apple は流行に乗ろうとしている。これまで AI という用語が厳密に定義されたことはなかった。その理由の一つは、何を“知能”と呼ぶべきであってそれが“人工”による場合に何が違うのかを明確化するのが困難だからだ。こうして、AI はこれらのテクノロジーを広く含む (主としてマーケティング目的の) キャッチーで便利な言葉となった。それでもなお、Apple が宣伝している AI 諸機能と同様、その大多数は以前から存在する機械学習の実例なのだと知っておくべきだろう。

生成 AI の上手な使い方を見分けるための３つの手法

何を考察するよりも前に、特定のタスクに対して生成 AI が有効であるか否かの判断は個々の人に依存するところが大きいという点を認めておくことが重要だ。人のスキルレベル、要件、好みはさまざまなので、ある人にとってうまく行くことが他の人にはうまく行かないということは大いにあり得る。特定のタスクでの生成 AI の有用性に関するいかなる意見も、これは私の意見についても言えることだが、個人的な体験によって評価が変わるものだということを知っておかなければならない。一人の人にとってある利用法が役立ったからといって、他の人にも同じ結果が得られるとは限らない。

スキルレベル： あなたはどの程度専門家か？

生成 AI に関する記事でよく目にする誤りは、スキルの高い人がチャットボットを使ってみて生成されたテキストにがっかりしたというものだ。私自身もその誤りに陥ったことがある。例えば、大学の新入生向けに最適の Mac について 600 語の記事を書けと ChatGPT に命じてみたことがある。そのように生成された記事は多くの場合、一見しただけではなかなかよく出来ているように見える。文章は滑らかで正確、書かれたアドバイスはたいてい私が MacBook Air やローエンドの MacBook Pro を推奨する記事に書く内容と一致している。でもよく読み直すと、重要な情報が抜け落ちていたり、間違っていたりすることに気付くことが多い。他の実例では、曖昧なプロンプトから生成された文章が、出来の悪い学生が立派な文章に見せようと百科事典を丸写しにして提出した宿題であるかのように思えることもある。もしも誰かがそんな記事を私に提出したなら、私は大変な手間をかけてそれを編集し、文章の調子を抑えたり、事実を追加・検証・修正したりしなければならないことだろう。

それは、記事を書いてきた 34 年間の経験が私にあるからだ。それが私の仕事なのだ。AI チャットボットに、熟練の筆者と同じレベルの文章を期待してはいけない。学校用語で言えば、AI チャットボットの文章は C+ (並程度) 評価を受けると思えばよい。その話題をある程度知っているくらいの先生には合格の評価をもらえるだろうが、その分野に熟練している先生は心配するだろう。

C+ (並程度) 評価の仕事には見下した態度を取ってしまいがちだ。とりわけ、学生時代にそういう評価をもらって恥ずかしい思いをした記憶がある人にはそうだろう。(私もそうだった。) でも、現実世界においては、C+ 評価でも十分という状況は数多くある。例えばあなたはジムへ行って、気まぐれにマシンをいくつか使ってみたり、自由に使えるウェイトでちょっと運動してみたりしないだろうか？ これが大学のストレングス＆コンディショニングの授業なら、C+ の評価さえもらえないだろう。でも、何もないよりはマシではないか？ 体調が悪くて怪我の恐れがあるのでない限り、そういう運動も役には立つだろう。

だから、あなたがあまりよく知らない話題については、AI チャットボットが有益な結果を出す可能性が高い。今の例で言えば、ストレングス＆コンディショニングの単位取得を目指すには良いトレーニングプランとは言えないけれども、そういう人に近づきになれない場合には、ChatGPT から得るのであってもソーシャルメディア上のワークアウト連中からよりはマシなものが得られるだろう。

要件： あなたはどんな種類の結果を欲しているか？

生成 AI が役立つか否かを決める次の手法は、どのような結果を欲しているかについてより広く考えてみることだ。何か 決定的 なことが必要なのか、それとも オープンな 結果で満足できるのか？ 別の考え方としては「何か明確な答が欲しいのか、それともある程度のことが分かれば満足できるのか？」と自分に問いかけてみることだ。

例えば、先ほど触れた大学生に最適な Mac についての記事ならば、私は明確な答、つまり自分が書くべき記事を念頭に置いていた。だから、AI チャットボットが書いた文章を見て、自分が望むものと一致しないと思って満足できなかったのだ。

けれども、例えばあなたが特定の昔のアーティストの音楽を好きでいて、そこからもっと音楽の地平を広げたいと思っていたとしよう。その人より新しくて似た傾向を持つアーティストのお奨めが欲しいと AI チャットボットに頼めば、何らかの答が返ってきて、それはおそらく満足できるものだろう。これはオープンな質問であり、特定の答を持つものではなかったので、その結果はあなたが探訪して楽しめるようなものであるに違いない。ChatGPT に Leonard Cohen に似た現代の歌手を尋ねたお陰で、今の私は Father John Misty を聴き始めているところだ。

同じことが AI アートボットについても言える。Apple プロフェッショナル向けに TidBITS Content Network 記事を書く際に、私はいつもその記事の話題にふさわしい挿絵画像を入れるようにしているが、iStockphoto から写真を選んで入れることも、自分で写真を撮影することもある。AI を使って画像を生成させる可能性も考えたのだが、試しに何をやってみてもすべて空振りに終わった。複製の権利問題を差し置いてさえ、私の意図する画像をアートボットが作ってくれたことは一度もなかった。もちろん私に適切なプロンプトを作る能力がなかっただけのことかもしれないが、いずれにしても私はかなりの程度に具体的なものを欲していて、それを得ることができないでいた。下の画像をご覧頂きたい。私が書いたプロンプトでは Apple ロゴが付いたプレゼントを指定して Apple 製品に特化したギフトガイドの挿絵にしたかったのだが、プレゼントの上に本物のりんごが乗っているのでは話にならない。

対照的に、私は Tonya に贈る Valentine's Day カードとして、時計仕掛けのハート型をモチーフにしたスチームパンク風のデザインが欲しいと思った。そのこと以外に必要な要件はほとんどなかったので、シンプルなプロンプトを数回走らせただけで十分素敵な画像をいくつか得ることができ、その中から一番気に入ったものを選んだ。何が欲しいかについてあらかじめ具体的な考えを持っていなかったので、このようなオープンな結果でも十分満足できた。

ACES カンファレンスでの私の生成 AI プレゼンテーションでは、アートボット生成の画像をいくつか示しながらうまく説明できた。どんな画像にするかはあらかじめ決めていなかったし、いろいろ変なところや誤ったところは話の中にうまく組み込むことができた。

好み： AI アシスタントの特性は役に立つか、それとも邪魔になるか？

私も含めて多くの人たちが、AI チャットボットを検索エンジンと似た感じで扱っている。質問を入力してから、止まって結果を見るのだ。検索エンジンの動作は決定論的なので、同じ検索を何回繰り返しても常に同じ結果が得られる。私たちは皆ある程度検索に慣れ親しんでいるので、検索語を少し変えて検索し直してみることはあまり多くないのではないかと推測している。

けれども AI チャットボットでは事情が全く違う。検索エンジンと違って、その動作は確率論的であり文脈に応じるものなので、同じプロンプトを入力しても時によって違った結果が得られることがある。だからこそ、AI チャットボットをアシスタントと考えるのが最も有益だ。Microsoft が自社の AI ツールとシステムに "Copilot" (副操縦士) という用語を使っているのには意味がある。

AI チャットボットを効果的に使うためには、行きつ戻りつしながらやり取りすることを厭わない気持ちが必要だ。チャットボットを擬人化して本物の人を相手に会話するつもりになれば想像しやすいだろう。けれども、人と人との会話で相手に合わせて話を進めなければならないのと同じで、AI チャットボットと話をする際にはいつも相手の特質を念頭に置いていなければならない。

良い点を言えば、彼らは疲れ知らずで、冷静沈着で、信じられないほど博識で、偏った判断をしない。それは誰にとっても大いにありがたいことだが、人によってはその点が特に重要なこともある。その昔の 2014 年に、Judith Newman が New York Times の記事に 13 歳の自閉症の息子が Siri との会話を楽しんでいると書いた。自閉症の子どもたちは ChatGPT とどんな会話をするだろうか。

それと同時に、残念ながら AI チャットボットは見かけより頭が悪い。どんな話題にでも明確に答えられる人物なら C+ 評価の学生よりは上だと期待できるだろうが、AI チャットボットの“知能”はむしろ記憶済みの事実と一般的な合意をオウムのように繰り返すに近い。(だからと言ってそれは必ずしも悪いことではなく、ただその点を考慮に入れておくべきだというだけのことだ。) ほとんど完全に受動的であり、こちらから絶えずプロンプトを送る必要がある。そしてもちろん、彼らの答は予測不可能で首尾一貫しない。とりわけ AI アートボットではそれが顕著だ。

私がアートボットに画像を生成させようとする際に問題だと感じる点の一つは、アートボットがつい最近になって初めてアートへの指示の反復に対応したことだ。プロンプトの内容を少しずつ変えて繰り返しつつ画像の中の気に入らなかった一部分だけに手を入れさせることが非常に困難あるいは不可能だという事実を受け入れざるを得ない。

より良い結果を AI から引き出すために

画像の生成について私がよく分かっていないということをお断りした上で (私はライターであってアーティストではないのだから！) AI チャットボットからより良い結果を得るためにお勧めしたいことをいくつか挙げておこう。

まず第一に、詳しい情報や期待することをたっぷりチャットボットに提供してお膳立てするようにしよう。検索エンジンを使った経験は、簡潔な入力をすべきだと教える。けれども AI チャットボットではその習慣を捨てるべきだ。あなた自身について語り、その話題の背景を提供し、何を期待しているかを説明するのがよい。単純に「学生向けの良い Mac」と入力するのではなくて、次のように入力してみよう：「私は 45 歳の不動産業者でテクノロジーの経験はあまりありませんが、今度大学に入学する娘のために Mac のラップトップ機を買いたいと思っています。娘は大学で映画とファションデザインを学ぶ予定です。あまり大枚をはたくつもりはないのですが、大学での四年間ずっと使えるものである必要があります。どの機種を選ぶべきでしょうか？ また、他に娘が必要とするアクセサリーや周辺機器があるでしょうか？」

その取り組みの助けとなるように ChatGPT はカスタマイズ画面を提供しており (右上隅にあるあなたのアバターをクリック)、そこにあなた自身について書き込んでおけばすべてのチャットでそれが使われる。私がカスタマイズした説明には Seth Godin の助言を参考にさせてもらった。皆さんも、どうぞこれを参考にしてご自分の期待内容を ChatGPT に知らせておくとよいだろう。

第二に、人を相手にする会話よりも強い口調で、繰り返し入力し続けるようにしよう。最初のプロンプトをどれだけ詳しく書いても、包括的な反応を得られる可能性は低い。だから、強い口調でもっと押し続けよう。たった今あなたに何かをしてくれた人に対して「何か忘れたんじゃないか？」と言えば、それは失礼なだけでなく望む結果を得られないことになりかねない。でも、感情を持たないチャットボットには、失礼な口をきくのをお勧めする訳ではないが、まだ足りていないことを要求し続けたり、どうすればもっと良い返答が得られるのかと問い続けたりする方が、一般的に良い結果が得られる。教師なりセラピストなりになった気持ちで、何を生成できるか問い続けるように心掛けよう。

同じように、チャットボットを利用してあなたの選択肢を広げるようにするとよい。あなたが考慮してこなかったことについて、あるいはその話題に深く切り込むことを妨げている盲点がないかどうか、尋ねるようにしよう。人を相手にしている場合には相手の気持ちを傷付けるのを恐れて言うのを避けてしまうこともあるだろうが、チャットボットは単純に、会話の中であなたが言うことに対して統計的に可能性の高い応答を吐き出すだけだ。

AI の上手な使い方の実例を少々

AI には数限りない使い方の可能性があって、それはあなたの想像力次第でどこまでも広がる。例えば、歴史上の人物が相手であっても、その人の著作物が十分にトレーニングモデルに取り込まれてさえいれば、その人と会話を交わしたりその人の意見を聞いたりできる。米国建国の父 Alexander Hamilton は、暗号通貨についてどう思うだろうか？

ここでは、現実世界で私が試してうまく使えた使用例や、同僚たちが薦めてくれた使用例をいくつか紹介しよう。AI チャットボットをどう使い始めればよいかよく分からないという人は、まずはこれらを試してみてはいかがだろうか。お断りしておくが、ここに挙げる例はいずれも Apple 関連のビジネスオーナーを念頭に置いて作ったものだ。

ブレインストーミング

私にはタイトルや、名前や、さらにはただの単語などを思い付く必要があることが多い。そういう場合に AI チャットボットが大いに役に立つ。私が望むものそのものをすぐに返してくれることはほとんどないけれども、返されたものをきっかけに私の脳が新たな方向に考え始めたり、新たな組み合わせを思い付いたりすることがよくある。

例えば、キャッチーな名前を思い付こうとしていて、「T で始まって 'Trail Challenge' の前に付き、困難や成果の意味合いのある単語を 20 個挙げよ」と尋ねてみた。ChatGPT と私の会話は結局 "Tough Trail Challenge" に落ち着いたのだが、その過程で "tenacious" とか "tireless" とかいった単語も調べることができた。

いつでも完璧な単語を選んで使いたい私たちにとってさらにもっと役に立つのは「'common' や 'shared' に似た意味を持つ単語を 15 個、それぞれ正確な意味を添えて挙げよ」のようなプロンプトだ。まるで、用語事典を相手に会話しているようなものだ。

この種のプロンプトは比較的素早くかなり良い結果を出してくれることが多いが、時にはチャットボットに正しい線での提案をさせるため、言おうとしている概念や気持ちについてより詳しく説明し直さなければならないこともある。

プログラミング

私はプログラミングの基本的原理は理解しているけれども、コーディングのスキルはかなり低い。AppleScript を想像することはできるが実際にそれを書く見込みはないということもよくある。だから、チャットボットに頼ってプログラミングの手助けをしてもらうのは私にとって最良の使用例の一つと言える。チャットボットは膨大な量のプログラミングコードでトレーニングされている上に、目標を達成するための方法が複数通りあることもよくあるからだ。

私たちのように少しかじったことのある人だけがチャットボットからコーディングの援助を受けている訳ではない。息子の Tristan は機械学習の博士号を得ようとしているところだが、 GitHub Copilot を大いに使いこなしている。自分がコーディングできないから使っているのではなくて、自分よりずっと速くコーディングできるから使っているのだ。彼が使っているプログラミング言語は Python で、これはインターネット上で最も多く使われている言語の一つなので、Copilot がとりわけ有効に使える。彼が知らなかった有用なライブラリを提案してくれることさえある。職業的プログラマーたちも Copilot に似たツールを使っているけれども、彼らの場合はチャットボットに何を供給するかについてこの上なく注意深くしていなければならない。自分の会社が所有するソースコードをチャットボットのトレーニングモデルに追加してしまったならば大変なことになるからだ。

コーディングは人工知能の最も自然な使用方法の一つだと言える。そもそもプログラミングとは何かコードを書いて、それを走らせ、どこで壊れるかを見て、またやり直すという反復作業だ。コンピュータにコードを生成するように命じて、そのコードがどこで正しく動作しなかったかを告げるという作業もそれと同じようなものだろう。ただ、そのプロセスの中でチャットボットにたくさんのことを告げなければならない。エラーメッセージをペーストして、その結果が望みのものとどのように違うかを告げるといったことだ。それでも基本的にプログラミングをしているのはあなた自身なので、あなたがはっきりと詳細を伝えなければならない。チャットボットの方は、単にあなたの説明をインスタンス化したコードを作成しているだけだ。

チャットボットのコーディング能力は、プログラマーでない私たちにとってもささやかながら役に立つ。さきほど触れたように AppleScript を使うこともできるが、それ以外にも複雑な Unix の sed や awk のコマンドをフォーマットし直してテキストデータに変えたり、さらにはシェルスクリプトを完結させたりといった作業をチャットボットにさせることができる。また、grep についても同じことが言える。何をさせたいかを説明できさえすれば、チャットボットがたぶん grep 検索を構築してくれて、あなたはそれを BBEdit にペーストするだけでよい。それからもう一つ、スプレッドシートの複雑な作業、例えば一つのシートでデータを検索して、それを並べ替えて変換し、別のシート上に表示するといった作業のためにもチャットボットは役に立つ。

長文の書類を要約・分析

しばらく前に、National Forest Service (合衆国森林局) の林務官が私に "Cost-Benefit Analysis and Initial Regulatory Flexibility Act Analysis for Forest Service Proposed Special Uses Cost Recovery Rule" と題した 74 ページの PDF を送ってきた。Finger Lakes Runners Club が主催する Finger Lakes 50s トレイルランが Hector 国有林の中を走るコースで、私たちには National Forest Service の許可を受ける必要があった。林務官は私にルールの変更案について意見を求めていたのだが、その長大な PDF 書類を見て私の目はたちまちぼうっとなった。

救いの手を差し伸べたのが ChatPDF だった。これは AI 駆動のシステムで、一つまたは複数個の PDF についてあなたが質問したり、参照ページを付記してその質問に答えたりできる。そのお陰で、数分もしないうちに私はその書類から知るべきことを把握できた。ChatPDF は一日あたり 2 つまでの PDF ならば無料で、最大 120 ページまでを対象に利用できるが、ChatGPT の月額 $20 の上級レベルである ChatGPT Plus を使っていれば PDF をアップロードすれば分析と要約が返される。

高校でずるをして実際に教科書を読む代わりに教科書ガイドの CliffsNotes を読むようなものだという気はするけれども、非常に長くて退屈な書類の中から知りたい答だけを手早く知りたいような場合には AI がとても役に立つ。ただ、どんな答が返ってきたとしても、必ず元の書類を開いて参照ページを読み、答の内容を確認することだけは忘れないようにしよう。

書きにくい電子メールを下書き

Gmail によれば、私は 2009 年以来合計で 80,000 通近くの電子メールメッセージを送信したという。なので私にとって電子メールを下書きするのは苦にならないが、それが苦になる人たちも実際多くいる。そういう人たちにとって手早くメモを書き留めたり親しい人と電子メールで会話したりするのは問題ないかもしれないが、何か難しい文章を書かなければならないとなれば手が止まってしまう。

料金を払わない顧客との縁を切ったり、仕事に苦情が集まった従業員を叱責したり、あるいは仕事仲間にお悔やみの言葉を述べたりするのはなかなか難しい。肯定的なメッセージでさえ、困難なことがある。自分が辞職すること、あるいは会社が買収されることを知らせる際に、正しい言葉遣いを選ぶのは簡単とは言えない。

けれども嬉しいことに、そのようなメッセージの多くはそれ自体で独自のジャンルを成している。公式の戒告文に創造性を求める人はいないし、会社の合併通告文を一つ見れば、他のものもすべて同様の文章だ。その結果として、AI チャットボットはその種のメッセージの基本的な構造と言葉遣いをかなりうまく呈示してくれる。適切な詳細情報をたっぷりプロンプトに供給するのは良いことだが、いったんメッセージをコピーしてワードプロセッサに持ち込むことができれば、あとは細かな修正を必要なだけ施して、自分らしい文体に調整すればよい。それができたら、あらためてそのメッセージをチャットボットにペーストして戻し、誤解を受ける余地がないか、悪く受け取られる可能性がないかのアドバイスを求めてから、完成したメッセージを送信する。

チャットボットのメッセージを編集せずそのまま送信してはいけない！ AI が書いたテキストは多くの場合、かなりはっきりと分かる特徴を備えているので、チャットボットに依存したことが相手に分かればあなたのメッセージの効果が薄れるのみならず、あなたの評判を傷付けることにもなる。

どんな電子メールも書くのが難しいという人たちもいる。おそらくはテキストメッセージやソーシャルメディアでの形式張らない文章に慣れ親しんだ結果、とりわけ若い世代の人たちの間では電子メールに対する不安が現実となっている。誰もがうまい文章を書ける訳ではないし、自分がネイティブに使っているものとは別の言語でコミュニケーションせざるを得ない人たちも多い。もしあなたが電子メールを不安に思うのなら、チャットボットに電子メールの援助をしてもらえば生産性と心の健康の両方が向上するだろう。(単純なメッセージを書くために一時間も費やしたりすることがなくなる。) 電子メール不安症に悩まされている人たちには、ツールを使って不安を覆い隠すのでなく、不安を解消するために何かすることをそっとお勧めしたい。その方法についてお気に入りのチャットボットに相談してみるのも良い考えかもしれない。

シンプルな法的文書を下書き

AI チャットボットは決してプロによる法律的助言の代わりにはならないけれども、予備的な法的文書の原稿を書く際の助けになる。文書作成の第一段階でチャットボットを使うことで、弁護士とのやり取りがスムーズに進み、そのための時間を節約できて弁護士費用を減らすことに繋がるかもしれない。例えば、あらかじめ AI の助けを得て作ったしっかりした構成の原稿を弁護士に見せれば、弁護士の側ではあなたの必要を探り出す作業を省いて、あなたの状況に合わせて書類を修正し磨き上げる作業に取り掛かることができるだろう。けれども、AI で作成されたいかなる法的文書も必ず弁護士が入念に吟味して、正当であり法に準拠していることを確認すべきだという点を忘れてはならない。

法的文書には、電子メールと同様に、他の文書とある程度の共通点がある。雇用契約、賃貸借契約、提供されるサービスの費用に関する合意書その他では、明瞭さと完全性こそが最も重要だ。創造性？ そんなものは一切要らない。その上、法的文書はある意味でプログラミングコードと同様のものだとも言える。あらゆる種類の関係性に適用される指示を集めた文書であって、誰が何をするか、それはいつ起こるか、どのように実行されるか、もしもどちらかがそれに従わなければ何が起こるか、といったことを規定するものだからだ。

AI チャットボットは、標準的な構造を持ち標準的な言い回し (「第一当事者が...」) を使う、本質的に定型的な書類を作成する能力に長けている。ここでも、良い結果を得るためにはあなたが何度もチャットボットにうるさく言い続ける必要がある。最初の反応で欠けているところはきちんと要求し直し、より明瞭な文章になるまで書き直しをさせ、漏洩疑惑の事件に判決を下す判事のような気持ちで語れと命じるのがよい。

いったん基本の書類ができれば、それをワードプロセッサに移して、注意深く見直しつつ誤りを修正し、詳しい情報を加筆し、すべてがきちんとした文書に感じられるようにする。それを弁護士に送って、入念な吟味をしてもらおう。

アイデアや決断のための相談役

Tonya と私には "the Good Idea Fairy" (名案の妖精) という観念がある。それはいたずら好きな小さな妖精で、人にアイデアを思い付かせる。たいていそれはちゃんとした名案であるが、さまざまの理由で現実離れしたところもある。そこで、一見名案と思えるものをしっかり分析して検討するために、チャットボットとの議論が良い手段となる。同じように、何かを決断しなければならない場合、もう一人従業員を雇い入れるべきか？ 料金を値上げするのは賢明な策なのか？ 競合会社を買収する際の利点と難点は？ その種のことを検討する際には、チャットボットと議論しておいて損はない。

繰り返しになるが、その理由はチャットボットがとてつもなく広範囲の情報を持ち合わせていてそこから引き出せるからであり、この上なく忍耐強くて偏った判断をせず、一般的な合意を既定値として提供する可能性が高いからだ。けれども上でも書いた通り、その際には常にチャットボットに対してその専門のプロとして答えるように、例えば弁護士として、税務顧問として、マーケティング専門家として、答を返すようにと要求することができる。このタイプの人物ならばどんなアイデアや決断をするのかを知りたいけれどもそういう人物とは知り合いでないような場合、チャットボットと会話することで貴重な観点が得られるかもしれない。

壊れたレコードのように繰り返して言いたくはないが、チャットボットからの返答は純粋に支援情報として受け取るべきだ。最高に信頼できる情報源から来たアイデアであっても、必ずしも正しいとも名案だとも限らないのだから。

AI 駆動の検索は役に立つのか？

AI 駆動の検索エンジン、特に Arc Search の Browse For Me 機能や、チャットボット風のインターフェイスを使った対話型の検索エンジン Perplexity AI などは、AI チャットボットとどう違うのか？ Google、Bing、Brave Search なども今では通常の検索結果に加えて AI 駆動の要約を表示するようになっている。状況によってはそれらの違いがあまり明確でないこともある。とりわけ、チャットボットがそのトレーニングモデルにより新しい情報を組み込むにつれてそうなりがちだろう。そこで、両者の違いの要点をいくつか挙げておこう：

• 会話と調査： チャットボットは人 (ただし信じられないほど博識な人) との会話をシミュレートしようとする。一方、検索エンジンは (たとえ AI を利用する検索エンジンであっても) 質問に対する正確な答をその情報源のリンクを添えて提供するために作られている。チャットボットは会話の中でかなりうまく文脈を維持できるが、検索エンジンは通常、個々の検索を独立に扱う。
• 生成と要約： プロンプトの内容によっては違いが多少微妙かもしれないが、チャットボットは常に、そのコンテンツを一から始めて確率論的に生成する。一方、AI 駆動検索エンジンは検索結果として返されたページを要約する。その上、チャットボットに対して情報源を引用せよと求めることは可能だけれども、そのリンクは多くの場合捏造されたものであり実際には機能しない。他方、AI 駆動検索エンジンは常に要約したコンテンツへのリンクを明示する。
• 情報の最新性： チャットボットの背後にいるそれぞれの会社は定期的にそのトレーニングモデルを更新しているが (ChatGPT 4o は 2023 年 5 月の最新情報を含むと言われており、Claude はその情報更新が 2023 年 8 月のものだと述べている)、それらはいずれも本質的に古い。対照的に、AI 駆動検索エンジンは最新の情報を取り寄せて要約するので、返される情報は最新だ。ChatGPT 3.5 はイスラエルとハマスの衝突に関して何も情報を持っていないが、Perplexity は最新のニュースに基づいて情報を要約してくれる。

私はこの一・二か月の間 Arc のデフォルト検索エンジンとして Perplexity AI を使っているが、その結果は... とても興味深い。動作はするし、必要とする情報を見つけることに関して不満を感じたことはない。場合によってはウェブページをいくつか開いて自分で見て要約するより手早く結果が得られることもある。けれどもその反面、検索結果の最初のものをクリックして読むよりも動作が遅くてギクシャクして感じられる。(Arc のコマンドバーで検索語を入力してから Shift-Return を押せば最初のヒットが直接開く。うまく行った場合には素晴らしいのだが、Perplexity は欲しいサイトを一番上にしてくれないことが時々ある。) Brave Search に切り替えて標準的な検索結果に戻すことも試してみたが、そうすると時々 Perplexity の要約が恋しくなる。

一般的に AI 駆動検索エンジンは次のようなことをするのに向いている：

• 明快で議論の余地のない答を持つ質問： トルーマンの次の合衆国大統領を知りたければ、リストを眺めてトルーマンの次を探すよりも要約を見る方が早くて楽だ。
• 詳細情報に興味のない検索： 表面的な答を得られれば十分で長時間掛けて読もうとは思わないような気軽な質問を私はたくさん思い付く。そういう質問には、AI 駆動の要約が最も適している。
• 何を見つけたいかまだ明確でない第一歩の検索： 時には、検索エンジンで何を探したいかをはっきり言い表わせないこともある。私が Perplexity と Arc Search を使った経験から言えば、要約を見ることでその反応の特定の側面に狙いを絞ることができて検索の方向を定めやすくなることが多い。
• 複数個の情報源から情報を集める必要があるタイプの質問： 簡単な例として、世界中でユダヤ人とパレスチナ人の人口がどれくらい多いかを知りたかったとしよう。通常の検索エンジンならば、それぞれの数字を含んだ複数個のページが返ってくるのでそれらを読んで答を得るところだが、AI 駆動検索エンジンはそれらを組み合わせて国ごとの内訳を示してくれる。

Google が追加した AI 駆動の応答は、現時点ではまだ人々に馬鹿にされるレベルでしかなく、ピザのレシピに接着剤を入れるようにと答えたり、岩を摂取するよう勧めたりしている。この "cheese not sticking to pizza" (チーズがピザにくっついてくれない) という検索は他の検索エンジンで試しても面白い。Bing は Google の失敗をニュースとして取り上げているし、Perplexity はピザに接着剤を入れるのは賢明でない冗談だと警告してくれるし、Brave Search と Arc Search はあえて接着剤には何も触れていない。

こうした騒ぎそのものが、もう一つ別の重要な問題点を示唆する。AI チャットボットが幻覚を起こさせるかのような不正確な情報を返すことがニュースに大きく取り上げられている。確かにそれは事実だ。でも、人間だって四六時中間違ったことを言うし、意図的にそうすることもある。現に、11 歳の子供が Reddit に投稿した冗談が Google の AI 応答の原典となったのだし、岩を摂取する話は The Onion の記事を直接に引用したものに過ぎない。この記事も、風刺のためのフィクションだ。

インターネットは、格言に言う "garbage in, garbage out" (GIGO, ゴミを入れればゴミしか出てこない) の究極の実例だ。自分がゴミを与えられたか否かを見定めるのは自分自身の責任だ。それが AI チャットボットから来たものであっても、AI 駆動検索エンジンから来たものであっても、インターネット上のどこかで読んだものであっても、あるいはバスの隣の席に座った人から聞いた話であっても同じことだ。AI は、さまざまの面で役に立つかもしれないが、AI があなたに代わってものを考えることはない。

討論に参加