8 ポイント 投稿者 GN⁺ 8 시간 전 | 2件のコメント | WhatsAppで共有
  • AI誇大妄想は、CEOがプロトタイプ作成や契約書生成の体験だけで、エージェントが実務まで置き換えられると性急に信じるときに生じる
  • Aaron LevieはAI楽観論者でありエンジェル投資家でもあるが、CEOは現場業務の最後の区間を知らないまま自動化の範囲を過大評価していると見る
  • 2026年最初の5か月のテック業界のレイオフは152社で115,430人に達し、2025年通年の124,636人にほぼ迫っている
  • ClickUpは約3,000体のAIエージェント導入後に従業員の**22%**を解雇し、Zeb Evansは迅速なレビュー担当を中心とする「100x org」を望んでいる
  • UC Berkeley・NBER・MITの研究は、AIの生産性効果が限定的または逆説的であり、準備のないCEOのAI過信は組織の混乱につながり得ることを示している

CEOのAI過信と現場業務の隔たり

  • Box創業者のAaron Levieにとっての核心的なリスクは、CEOたちがAI誇大妄想に陥ることにある
    • CEOはAIでプロトタイプを作ったり契約書を生成したりした後、エージェントが実務まで代替できるとすぐに結論づけがちだ
    • しかし、デプロイ前のコードをレビューし、バグを見つけ、幻覚ライブラリの呼び出しを特定する最後の区間は、CEOの日常業務からは遠い
    • 会社固有の契約条件でAIモデルを学習させたり、契約書内の巧妙な条項を何日もかけて洗い出したりする作業をCEO自身が直接担うことはまれだ
  • LevieはAIに否定的な人物ではなく、Xのフォロワー270万人にAI肯定論をたびたび共有し、AIスタートアップにもエンジェル投資家として参加している
    • “Headless software is the future”では、AIエージェント向けに作られたソフトウェアが今後の方向性だと見ている
    • CEOには、AIを「とても多く」使ってみて、何が可能で何が不可能かを自分で確認し、強みと実際に必要な作業の両方を理解するよう助言している
  • 問題は、CEOが業務プロセスを十分に理解しないまま自動化可能な範囲を過大評価し、その信念を組織運営に反映してしまうことにある

レイオフ、生産性研究、組織の混乱

  • 2026年最初の5か月間で、テック業界のレイオフ規模は2025年通年にほぼ接近した
    • Layoffs.fyiによれば、2026年現在、152社のテック企業で115,430人が解雇されている
    • 2025年には275社で124,636人が解雇された
    • 多くの企業が雇用削減の理由としてAIを掲げたが、実際には別の事業判断や指標が削減を主導している中で、AIによる生産性向上を装う AIウォッシング だという解釈もある
  • ClickUpのCEOであるZeb Evansは、社内業務を担う約3,000体のAIエージェントを導入した後、従業員の**22%**を解雇したとXで明かした
    • Evansはコスト削減が目的ではないとし、AIエージェントを運用し、その成果物を素早くレビューする人員で構成された組織を望んでいる
    • こうした組織を「100x org」と呼んでいる
  • AIと生産性に関する研究結果は、CEOたちの期待を強く裏づけてはいない
    • UC Berkeleyの California Management Review に掲載された10月のメタ分析は、AI導入と総生産性の増加の間に「強固な関係」はないと結論づけた
    • National Bureau of Economic Research の3月の研究は、AI導入が生産性を高めたと見つつも、体感的な生産性向上が測定された生産性向上を上回る生産性パラドックスを指摘している
    • MITの研究チーム は、数千のエージェントを作業に投入した結果、多くの場合でまだ人間レベルの品質には達していないと結論づけた
    • 現在のLLM改善ペースが続けば、2029年までにテキスト関連作業の大半を最低限十分な品質基準で平均**80%〜95%**の成功率で完了できると予測されている
    • この見通しは、AIが約3年後に大半の作業で基本的な能力に達し、人間を上回るにはさらに数年が必要だという意味でもある
  • AIが成果物を増やせば、ボトルネックは経営陣の承認と組織統制へ移る可能性がある
    • Harvard Business Review は、全員がAIでより多くの成果物を作れるようになると、ボトルネックは単に経営陣へ移るだけだと見ている
    • 成果物が増えるほど承認すべき作業も増え、意思決定権を全員に与えれば組織は制御不能になりかねない
    • OpenAIの昨年の社内経験を扱った TechCrunchの報道 も、権限拡大が統制の問題につながり得ることを示唆している
  • CEOたちがこうした運用上の負担に備えられていないなら、続くCEOのAI過信がもたらす最も確実な結果は、組織の混乱になる可能性が高い

2件のコメント

 
brainer 4 시간 전

これは特に韓国の国家全体の問題ですね。

 
GN⁺ 8 시간 전
Hacker Newsの意見
  • 500人以上の組織を管理してみると、エージェントで生じる厄介ごとの大半は、すでに人間の組織にも存在する
    方向性を定め、その方向へ素早く動くよう指示し、頻繁に確認して結果を見ながら軌道修正するが、実際にその人たちが何をしているかを完全には理解していない
    それ自体が致命的な違いというわけではない
    リーダーは雇った人たちの能力に依存し、実行役と監視役を組み合わせ、両方とも誤りうる人間だという前提で運営している
    根本的な違いは、人間は結果をかなりよく予測でき、失いたくない評判があり、拒否することができ、たいていは刑務所に行きたくないということだ
    AIツールは見た目こそ似ているが、人間を雇うと無料で付いてきた有用な緊張関係がない
    無意味な対立もないが、私が指示したことと、誰かが実際にやろうとすることの間にある摩擦が、すべて悪いわけではない

    • だからこそ上位の組織機能を担う人たちはAIを好む
      すでに持っていたレバーと非常によく似ているが、より速く、より直接的に実行できる
      欠点は、AIには給与、昇進、服役回避のような自己保存の制御装置がなく、もともとこうしたものが破滅的な結果を防ぐ緩衝材だったという点だ
      いちばん怒っている社員よりも速く、もっとにこやかに本番データベースを消し飛ばせる
    • 大きな違いとして、時間が経っても自動では学習しないという点もある
      ジュニアがミスをして、それが適時に止められなければ、たいていは自然に学びが生まれるが、LLMにミスを教え込むにはハーネスを直して、それが効くことを期待するしかない
      とくに滑稽なのは、以前は暗黙知を言語化するのが難しすぎて、ジュニアが早く成長できる明確な指針を作れないといつも不満を言っていたのに、今まさにそれをやろうとしていることだ
      良いハーネスは結果を改善するだろうが、LLMがシニア級に到達できるとは思わない
    • 自動で任せたりはしない
      新入社員にデータ削除、資金送金、契約締結の権限を無制限には与えず、通常は誰かが監督する
      その前にある程度は別途検証されているべきだという期待もある
      なのにCEOや意思決定者たちは、AIを体感的な能力の面でほぼ人間のように扱いながら、実際のテストや直接の経験は、実のところ見栄えのいいプレゼンを一つ作ってくれた程度にとどまっていることがある
    • ここで重要なのは能力
      現行バージョンのAIエージェントは、作業を理解している人がそばで監督しなければ有能ではない
    • ほとんどの組織は、エージェント型AIというよりLemmingsというゲームに近い
  • これは別に技術系CEOだけの問題でもないし、精神病という表現が公正あるいは正確かどうかも分からない
    Shopifyをかなりうまく使う人と仕事をしたことがあるが、その人はストアを管理していろいろできたものの、プログラマーではなかった
    その人はShopifyのAIブロック生成機能で、1分で65%くらい完成した成果物を作れるところを見せてくれた
    WordPressで危ういレベルのコード知識だけある友人もいるが、API連携をバイブコーディングで作り上げて大いに興奮し、プラグインや製品にしたがっていた
    今の技術水準はそういうことだ
    良いプロンプトと少しの修正だけで、MVPに近いものを非常に速く得ることができるし、それはかなり酔わせるし、力を与えてくれるように感じられ、わくわくさせる
    以前は難しすぎたり手が届かなかったものが目の前に現れ、しかもそこまであまりに速く到達できるので、もう少しで終わらせられそうに感じる
    今はたいていそうはならないが、人々がそう感じること自体を責めるのは難しい

    • そういう感情はとても速く崩れる
      非技術者が作ったプロジェクトは、表面上はうまく回っているように見えても、方向性が間違っていたり、一般化できなかったり、明らかに誤っている部分に気づけない
      MVPが有用なのは、ドメイン知識のある人が単に製品を組み立てたのではなく、難しい部分、何ができて何ができないか、試す価値があるかを理解していたことを意味するからだ
      バイブコーディングはまさにそこをやってはいない
      MVPのように見える何かを作るだけで、実際に何であるかは分からない
      その感覚には、力を与えるというより酔わせるという表現のほうが合っていると思う
    • その通りだが、ここではパレートの法則も思い浮かぶ
    • 「精神病」という言葉が公正あるいは正確か分からないと言いながら「酔わせる」と言ったのだから、いっそAI依存症と呼ぶほうがいいだろうか?
    • AI精神病はTrump Derangement Syndromeのような雑な表現だ
      敵対的に聞こえて、生産的な会話の余地をなくしてしまう
      誰かを精神病者呼ばわりすれば、その人は対話に応じにくくなり、自分の見方にいっそう固執する可能性が高くなる
  • HNが/r/HN/r/AIという2つの「サブレディット」に分かれてくれたらと思う
    新しい市場の勝者がすべてを手にする大きな金鉱があると認識されれば、投資家は勝つために賭けに出る
    失敗しても、金持ちが多くの人に仕事を与えながら金を失うだけなので、富裕層課税を望む人たちはむしろ受け入れるべきだ
    農業が発明されたときには狩猟採集民の大量失業があり、自動車が発明されたときには馬車の鞭も同じだった
    人生には衝撃があるが避けられず、適応するほうが長期的には良い
    家族や友人を中心に生活を組み立て、家や車に無理をしすぎなければ大丈夫だろう

    • 3つに分けるべきだ
      実際にイノベーションや起業をしているハッカーたちの本来のHN、つまり**/r/startup**を復活させてほしい
      一度も筆を持ったことのない人たちが絵について長広舌を振るう前のHNのことだ
    • HNをそうやって分けて見せるバイブコーディング・プロキシは、すでに何十個もありそうだ
    • そうなってほしい
      GitHubも/trending/trending-aiに分かれてくれたらいい
      会社の同僚が、AIを学びたい人にとって良い点は最近どのポッドキャストもAIの話ばかりなことだと言っていたが、それが良いことだとは思わない
      実質的な内容や多様なテーマを学びたいのであって、オンラインで読むものも聞くものもすべてAIであってほしいわけではない
    • HNは現在の技術業界の議論とドラマを映す鏡なので、だからAIが多いのだ
    • 新しくて馬鹿げたほど過大評価された何かが登場するたび、みんなそうやって分けたがる
      バブルはいずれ弾けて静かになるだろう
      少し前までは、トップページが暗号資産/ブロックチェーン/web3のたわごとで埋まっていた気がする
  • いま描写されているのは、AI固有の現象ではまったくない
    「CEOはプロセスを十分に理解していないので、何が自動化できて何ができないのか分からない。だが、その無知は信念に基づいて行動することを妨げない」という理論は、ずっと以前からあった
    長く働いてきたが、記憶する限りこの理論はずっと存在していた
    Undercover Boss の前提でもあり、r/maliciouscompliance の投稿でお決まりの結末でもある
    会社で上に行くほど、最前線の労働者から遠ざかり、彼らの必要を理解しにくくなり、決定の全体的な影響を知らないまま何かを押し通す可能性が高くなる

    • AIに固有なのは、CEOがいまやその断絶を後押ししてくれる ロボット を手に入れたことだ
      うちのCEOは最近、自分がフロントエンドプログラミングを始めたと発表したが、実際には ChatGPT に HTML を出力させただけだった
      きっと ChatGPT は、彼のアイデアがどれほど賢く素晴らしいか、そして彼がどれほど優れたエンジニアかも語ってくれたのだろう
      こうしたことは、CEOが従業員の仕事だと思っているものと、実際に従業員がしている仕事との断絶をさらに広げる
    • 全体は部分の総和より大きい
      より良い方向を定めるために、既存プロセスの細部や枝葉を無視しなければならないことはよくある
      目標は、部門レベルの短期・中期的な痛みや意図しない結果を避けることではなく、会社を新しい方向へ舵取りすることだ
      プロセスは、その方向を達成するために適応されるか、捨てられるべきだ
      ソフトウェアアーキテクチャが足かせになっていると気づいたときと大きくは変わらない
      既存の関数、モジュール、レイヤーをすべて「生かそう」とするのではなく、システム全体と進むべき方向を俯瞰した観点に基づいて、進んで捨てたり置き換えたりする
    • その通り
      何十年ものあいだ、複数のCEOの 現実歪曲フィールド について語られてきたし、そういうCEOたちと働いたこともある
      AIはその現実歪曲フィールドを増幅するだけだ
    • 製品と業務フローを実際に理解し、全体像をよく把握している上司たちもいた
      理解には時間がかかるが、しっかり学んだうえで慎重に動く
      ただ、そういう人たちは 非常にまれ
    • あるいは、誰かに報告しなければならないからかもしれない
      そのため、コスト削減や人員の時間を実際の問題解決に使うことよりも、短期の株主をなだめるために次の四半期の数字を削り続けることのほうが重要になる
      営業チームのボーナスが事業の利益率より重要になることもある
      「間違ったこと」が上から降りてくる理由は多く、必ずしも「話を聞かないから」ではなく、「もっと重要な別の誰かの話を聞いているから」であることも多い
  • 釣り気味のタイトルだ
    「Box創業者 Aaron Levie、CEOはAIをもっと使ってみて限界を学ぶべきだと語る」くらいのほうが適切だ
    要するに彼は、経営幹部が難しい問題を LLM が一発で解決する効果を過大評価し、その後に続く 人間による保守作業 を過小評価していると言っているのだ

    • Levie の実際の引用は、「CEOは、AIで価値の大部分を生み出すためになお必要な最後の工程から十分に遠く離れているため、AI精神病 に特に弱い」だ
    • 誰にも分からない、彼らが正しいのかもしれないし、36のサブエージェント が1週間でAIベイビーを1つ生み出すのかもしれない
  • うちのCEOは AIプロトタイピング を深掘りした末に、結局はデータアーキテクチャとデプロイで壁にぶつかった
    幸い、人間が設計した中核インフラがなければ暴走しないバイブコーディングは成り立たないと、かなり早く気づいた

    • すべてのCEOがそれほど理性的だったなら、AIバブル は存在しなかっただろう
      テック業界で働くというのは、次々に現れる新しいものを見極め、待っていてよいのか、それとも取り残されるリスクを負うことになるのかを判断し続けることだ
      そこには知恵が必要だが、多くのCEOは FOMO に引っ張られているように見える
      経営のはしごを上るほど、管理能力では先行する代わりに技術力ではますます遅れを取るようになるという点も、FOMOを悪化させる
      それでも、あなたのCEOが感覚を十分に鋭く保っていたのは見事だ
    • 似たような現象を私も観察している
    • 結局はみんなこれを学ぶことになる
      楽に学ぶか、痛い目を見て学ぶかのどちらかだ
  • 誇大宣伝のインセンティブと実際の製品そのものを切り分けて見れば、この技術がどれほど魅惑的で、ある種の 熱狂 につながりうるかは完全に理解できる
    私自身も、夜遅くまでいじりながら何かを作っていたことがある
    これは火を発見したようなもので、有用さと魔法の両方を与えてくれる
    料理を作り、暖を取り、同時に火を見つめながら物語を生み出し、決して飽きることがない
    私たちは、機能と形式の両方を備えたものに惹かれるよう遺伝的に設計されているのかもしれない
    ただ、狂気すれすれのシャーマンが族長でなかったのには理由がある
    リーダーシップには判断力が必要だ
    いつシャーマンに尋ねるべきか、いつ近隣の長老たちと会議すべきか、いつ剣を抜くべきかを知らなければならない
    族長は、「効率化」のために部族の3分の1を切り捨てたり、火を大きくしようとして種もみを燃やしたり、見張りをゴーレムに置き換えたりしたら何が起こるかを知っている
    シャーマンはしばしば、自分の大鍋で煮られる結末を迎える

  • テック系CEOたちは次の四半期決算をめぐって AI精神病 にかかっていて、私は家賃分割払い精神病にかかっている
    人間はFOMOであれ金銭的圧迫であれ、何らかの形の執着に取りつかれるよう設計されているのではないかと思えてくる

    • 家を失いたくないという欲求を精神病に分類していいのかは分からない
    • 人間は不幸になるよう設計されていて、個人は不幸でも、それが文明の進歩を助けてきたのだと思う
      どれだけ良い状態になっても結局は慣れ、退屈し、不幸になる何かを見つける
      子どもから高齢者まで誰にでも起こる
    • 強力な 執着装置 が長い自然選択の過程を生き残らせてくれた
      ヘビやクモを警戒したり、清潔さを保ったりする執着のようなものだ
      現代文明では、その強力な装置に家賃分割払いのような別の刺激まで差し込み、生産的な社会の一員でいられるようにしている
      最も幸福な国々が最も生産的とは限らない
      とりわけフィンランド人のように、tokenmaxxing の代わりにサウナへの執着で幸福にこだわるならなおさらだ
    • 生存を後押しする 実存的恐怖 ではないのか?
      コードをデプロイし、線を上げ、ずっと昔に死んだ者たちのアレゴリーを崇めよという社会的ミームが、基本的な生物学的事実を覆い隠している
      狩猟採集の集団は生き延びるためにぼんやりと協力していたが、言語と農耕の伝統は、単なる生存以上のものと、無意味な口承伝統への服従を要求してきた
      自分の感覚を無視し、老人ホームに一人残されることを恐れる生きた長老たちのミームを唱えよという義務が生まれる
      彼らはただそう言えず、古い宗教的・政治的な言い回しに頼っているように見える
      請求書を作った者たちが死んだ後も、この借金台帳の面倒を見ろということだ
      結局のところ、すべては生き延びようとする執着を、役に立たない哲学で粉飾して曇らせたにすぎない
  • 治療用語 を何にでも使って互いを診断しようとする流れが本当に気に入らない
    歴史的に見ても、同意しない相手をこういう形で医療化することは良い結果につながってこなかった

    • 「AI精神病」は医学用語ではなく口語的な表現だ
      要するに機械に取り憑かれているという意味で、吸血鬼的に魅了されているという意味に近い
      AIを過度に信頼している状態を指しているのであって、この人たちが文字どおり精神病だと思っている人はいない
  • 戦略コンサルティングの仕事で約2年半、主に Claude を使い、GPTやGeminiも併用してきた立場から断言できる
    技術リーダーシップの反響室が新婚期のような空気に酔い、管理責任をClaudeに委ねようとする 非合理的な過熱 は、あとで振り返れば非常に愚かだったと思われるだろう