ザッカーバーグ氏、「AIエージェント技術の進展は期待より遅い」
(reuters.com)- AIエージェントの開発速度は期待に届いておらず、直近少なくとも4か月間の開発の軌道は予想ほど加速していない
- 今年初めに導入された大規模な組織再編は十分に「すっきりした」ものではなく、経営陣は変化のタイミング判断を誤った
- 5月に全従業員の約10%を削減し、約7,000人をAI中心のチームに再配置したことで、従業員の反発や士気への懸念が生じた
- 新しい組織構造への賭けはまだ成果を上げておらず、今後3〜6か月以内により大きな効果を期待
- 今年最大1,450億ドルのAIインフラ投資が予定されるなか、マウス追跡ソフトウェアの見直しとオプトイン方式の再導入をめぐる議論も進行中
AIエージェント開発の遅れ
- 社内タウンホールで、会社の大規模な構造改革に欠陥があったことを認め、AIエージェントシステムが期待ほど速く進展していないと述べた
- AIエージェントとは、ユーザーに代わって作業を実行する自動化システムを指す
- 少なくとも過去4か月間のエージェント型（agentic）開発の軌道は、想定していた形では加速しておらず、新構造への賭けはまだ成果を上げていない
- 1〜2月に構造改革計画を立てた際、「最高の人材たち」との会話の中で、変化への適応速度が十分に速くないだろうという懸念があった
- 当時、経営陣はAIスタートアップAnthropicのClaude Codeのようなツールについて「非常に楽観的」だった
構造改革と組織再編
- 大規模な人員削減を含む組織再編は、可能な限り「すっきりした（clean）」ものにはならず、経営陣は変化のタイミングを誤った
- 今年初めに導入した組織変更の一部を、根本的な方向転換なしに緩和しようとする試みが進んでいる
- 5月に世界の従業員の約10%を削減し、約7,000人をAI中心のチームへ再配置したことで、従業員の反発や士気低下への懸念を招いた
- この変更は、AIインフラ投資の資金確保とAI支援業務の効率性確保を目的とした広範な構造改革の一部
- 5月には、今年は全社的な追加削減はないと従業員に伝えたが、一部の従業員は懐疑的な反応を示した
AI投資規模と見通し
- 今年最大1,450億ドルをAIインフラに支出する見通しで、これはビッグテック全体の7,000億ドル超の支出の相当部分を占める
- 今後3〜6か月以内に、AI投資によるより大きな効果を感じ始めることを期待している
- Metaの広報担当者はこの日、コメントを拒否した
マウス追跡ソフトウェアの見直し
- 最高技術責任者のAndrew Bosworth氏は、最近のデータセキュリティ事故に関する見直しの結果、AI学習に従業員データは含まれていなかったと明らかにした
- 先月Metaは、機密データ露出の調査のために従業員のマウスの動きとデジタル活動を追跡し、AI学習に使うプログラムを一時停止した
- 見直し完了後にプログラムを再開する場合は、「オプトイン（opt-in）」方式で運用する予定
- 「抵抗のない人はこの優れた人間調査に貢献でき、そうでない人も問題ない」と従業員に説明した
- 4月に米国の従業員のコンピューターへ同プログラムを初めてインストールした際には、オプトアウトする方法はないと案内していたのとは対照的
1件のコメント
Hacker News のコメント
昨年の今ごろは、今年あたりには企業がエンジニアリングチームを少人数だけ残して縮小し、大部分を人間が指示する自律エージェントが処理するのではないかと心配していたが、そうはならなかった。
今ではすべてのコードをエージェントと一緒に書いているが、望む結果だけを投げて監督なしに任せることは絶対にできない。
以前より多くのコードは作れるが、プロダクトマネージャーやデザイナーが望むように、安定した良いコードを作るには増加幅は2〜3倍程度で、そのぶんレビューすべきコードも2〜3倍に増え、生産性向上が相殺される。
コード行数は資産ではなく負債であり、実際の資産である機能を損なわない限り、できるだけ少ない方がよい。
ソフトウェアエンジニアリングの大きな部分は、適切なタイミングで適切な量のコードを作ることだ。
実際に大きな手直しなしである程度動き始めたのは11月から2月の間で、今も組織は現在のモデルやツールをどう最大限活用するかを学んでいる最中に見える。
すぐにコツをつかんでチームをうまく率い、良い文化を作る開発者もいるが、多くの開発者は IC からマネージャーに変わるときに何が変わるのか支援を受けられないと苦労する。
チームやエージェントの群れがうまくいかない場合、構成員の問題ではなく、新任マネージャーがすべてを抱え込んでマイクロマネジメントするか、逆に完全に放置してチェックインの時だけ現れて成果物を台無しにすることが多い。
根拠はないが、開発者に一種のマネジメント研修を受けさせれば、エージェントの群れをはるかにうまく活用できる気がする。
比較的単純な C# コーディングスタイルなのに、その単純さを伝えるのが思ったより難しい。
エージェントがコードを作ると、それが正しいか確認するのに時間がかかり、確認しないと同僚のレビューで質問されたとき、自分がきちんと理解していないことが露呈して気まずくなる。
世の中が「腕を羽ばたかせれば飛べる」と言っているような感じだが、実際にやってみると、その場でエネルギーだけを燃やしている。
設計の一部として明示的にやれと言ったことを、ただ脇に置いてしまう。
本物の意味でのバイブコーダーたちは、プロンプトを慎重に書けばよいと言うが、慎重に書いたプロンプトが無視される状況ではまったく当てはまらない。
グローバルな AGENTS.md に「尋ねずに私の決定を覆すな」と入れても、普通に守らない。
この記事は Reuters の記事 https://finance.yahoo.com/technology/ai/articles/exclusive-z... を TechCrunch がさらに薄く書き直したものに近い。
正確な引用は、「少なくとも過去4か月間、エージェント型開発の軌道はわれわれが予想した形では実際には加速しておらず、新しい構造に対する会社の賭けはまだ実を結んでいない」という内容のようだ。
ここで Zuckerberg が言うエージェント型開発の軌道が正確に何を指すのかは推測しにくいが、Meta 内部モデルのツール利用能力や長文タスク能力が、Codex や Claude Code のようなエージェント実行環境を OpenAI・Anthropic の最高モデル水準で動かせるほどには改善していない、という意味である可能性が高い。
さらに、多くの社員を AI データラベリングに再配置したことも、その目標の一部だったのだろう。
高いレベルで見ると、こうしたエージェントは中規模の問題でさえ合理的な人間のようには処理できない。
メモリを追加しても幻覚した文脈が増えるだけで、作業の失敗がより気づきにくい形に変わる。
彼は絶対コストと定義可能な投資収益率をめぐって自己正当化している可能性が高い。
有用なチャットボットと有用なエージェントの間の隔たりは、人々が考えるよりはるかに大きい。
チャットボットは10%間違ってもなお役に立つが、エージェントが10%間違うと、誰も確認しないまま誤ったメールを送り、誤った API 呼び出しをしてしまう。
コーディングエージェントは何らかの仮定を立て、それをテストして間違いに気づき、回復できる。
しかし簡単にテストできる範囲を超えて、パッチ作成ではなく実際の業務を任せると、事実でないものを事実として想像することが問題になる。
監督なしで使うには、良くても有用性は限定的で、最悪の場合は災害になりかねないように見える。
今のところ、合理的な精度で検証可能なことが最も適した領域だ。
「今後3〜6か月以内に、AI投資からより意味のある利益が見え始める」というのは、AIのように幻覚を見ているようなもので、現場の事実を受け入れられていない状態に見える
Metaは約5年前からmetaverse、VR、メガネ、AIで方向を見失っており、落ち着いて座って中核製品が正確には何なのか考えるべき
残念ながらWhatsAppやInstagramのような買収製品以外には、はっきりした中核がない
Careless Peopleの著者が社会に対する犯罪を暴露したという理由で人生を壊そうとしており、社員たちは社内発表を流出させ続けている
広告という無限のお金増殖バグがあるので、ほかの荒唐無稽な夢を追いながら何十億ドルも無駄にできる
その多くの夢が何でもないものに終わっても、Metaには大した打撃はない
エージェントができたのは、歩いていたところに自転車を手に入れたのに似ている
経営陣はこれを見て「この速度なら数年以内に自動運転車が出てくるだろう」と考え、その世界に合わせて真剣に計画を立てる
現実的には、長い間自転車に乗ることになりそうで、個人貢献者の生産性が上がる状況は、エンジニアを予算上の負担ではなく、より価値があり有用な存在にする
したがって、エンジニアがはるかに生産的になる潜在力が大きくなったまさにその時に人員を減らしたのは愚かな判断
これは人を効果的に管理する方法を知らないという告白であり、管理能力によって巨額の報酬を受け取る立場としてはかなり恥ずかしいこと
しかも車輪が六角形である可能性が高い
社会が適応する時間を稼ぐためにはそうであってほしいが、実際にはまったく分からない
みんなが過小評価していたのは、必要な計算資源の狂気じみた規模と、より大きなモデルについていくためにその計算資源をどう拡張しなければならないかだったと思う
AI版の「女性が9人いても赤ん坊を1か月で産むことはできない」に近い
追加の計算資源が魔法のように汎用人工知能を作ってくれるわけではない
業界が語ってきた速度は非現実的で、たとえば人々はApple Intelligenceの進展速度に失望したが、実際には予想していた程度の速度で進んだ
本当の問題は、AIが期待ほどの効果や利用量を生み出せず、そこまでせざるを得なくなったことで、Zuckは勝ったように見えても後味の悪い勝者になったのかもしれない
ただしそのブレークスルーがいつ来るかを予測するのは非常に難しいため、最悪を想定して計画しつつ、機会が来たら活用できるよう準備しておくべき
AIが生産性の大きな飛躍なら、会社は競争優位によってより多くの市場シェアを得るために、同じ数かさらに多くの社員を雇うべきではないだろうか
社員がより効率的になったという理由で減らすのは、レースで同じ位置に立っているために自分の足を撃つように見える
AIは熟練度の低い社員もより雇用可能で有用にしていたはずなので、雇用市場の好況を引き起こしていたはず
そうなっていないということは、AIは人員削減の口実にすぎず、根本原因ではない可能性を示している
この技術は10年にも満たず、本当に有用になったのもここ3年ほど
もう変革的であることを期待する理由が分からない
「インターネットは派手なファックス機にすぎない」と言っていたのと似ている
問題は、人と一緒に仕事をしているという点にある。しかも、それぞれが長年身につけた、狭く特殊なやり方で働いてきた賢い人たちだ
すべてのエンジニアがあなたのようにAIにのめり込んで、頼まれるたびにClaude Codeを起動するはずだと仮定するなら、そのアプローチは間違っている
どれほど優れたツールでも、エンジニアの行動や仕事の進め方に合わなければ、そのまま捨てられる
顧客や潜在顧客のところでこの問題をいつも見る。5人のチームが2週間かけてfoobarウィジェットを1つ作るなら、50人日がかかっていることになる
誰かがAIで同じものを2時間で、しかも同等かそれ以上の品質で作れることを示せば経営陣は喜ぶだろうが、チームは依然として手でプログラミングし、ビルドツールのエラーをStack OverflowではなくChatGPTに聞く程度にとどまるかもしれない
ツールを配って、すごいと言うだけでは不十分
エンジニアリングチームを理解し、共に働き、段階的にきちんと導き、行動を変えなければならない
それは一夜にして起こることではない。残念ながら、今のアプローチはAI支援ソフトウェアエンジニアリングの時代に成果を出せない人を追い出す方向だが、それは正しくないと思う
ZuckerbergがAIエージェントについて何を言おうと、なぜ気にする必要があるのかと思う
彼は2000年代初頭のPHP開発者で、Facebookで運が良かった人であって、AI科学者や研究者ではない
AIエージェントの未来を語るどんな権威があるのか
会社の士気は過去最低であり、それは彼が集中すべきリーダーシップ能力をよりよく示している。あるいは、エージェントがまもなく彼を置き換えるのかもしれない
彼は高いレベルでAIエージェント開発の相当部分を監督しているため、成功するかどうかを見られる立場にあり、詳細な指標も受け取っているはず
彼の判断が正しいかどうかにかかわらず、テック業界のCEOたちは流行を追うことで悪名高いので、彼の判断が他社の雰囲気を決める可能性がある
もしかすると彼自身も今回は流行に乗っている側で、AI過熱を早期に冷ます流れを主導している最中なのかもしれない
褒めようとしているのではなく、多くの大企業のCレベルにも同じように当てはまる話
測定された生産性と「逸話的な」生産性の間には乖離がある
このチャートが良いのは、生産性を高める最も効果的な方法の一つも示しているからだ。単に人員を減らせばよい
https://fred.stlouisfed.org/series/OPHNFB
希少性がある条件では、通常は産出を増やすか、別の種類の産出を作るほうが有利であり、誰かがそれにお金を払うならなおさらだ
だから重要な問いは、何が希少なのか、誰かがそれにお金を払うのか、そしてどうすればそれをもっと作れるのか、である
人々がお金を払うに値するものを作れるなら、人を雇って作ることができる
残念ながら、お金を持つ人たちが喜んで支払う最も明白なものは、AIトークン、データセンター、データセンターへの投入物だ
それが私たちの望む他のものをより多く得られるようにしてくれるかは不明だ
投資の目的は生産、成長、利益であって、生産性そのものではない