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AI疲れの正体、AIが働くほど人間が疲れるブレインフライとタスク切り替え · おちつきAI 短編集〜生成AIのポイントを短く解説〜

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  Speaker 2: KANERIN はい、気分を入れ替えてね。 しぶちょー ブレインフライですね。 KANERIN ブレインフライだ。
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  Speaker 1: しぶちょー これは何かと言うと、AIを使うことによって、作業は減りますと。だけど監督業務が増えるよね。
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  Speaker 1: KANERIN 監督業務、はいはいはい。中間管理職?
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  Speaker 1: しぶちょー そう、中間管理職なんです。作業は減らすけど、監督するという新しい仕事が増えてしまうと。
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  Speaker 2: KANERIN はいはいはいはい。
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  Speaker 1: しぶちょー それによってですね、脳の使うワーキングメモリが変わるんだよね。
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  Speaker 2: KANERIN はいはいはいはい。
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  Speaker 1: しぶちょー 具体的な作業をするんじゃなくて、こういう作業をしてこういう作業をしてみたいな。
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  Speaker 1: こいつは今この作業が終わったからこれ出してみたいな。そういう普段使うメモリと違う部分を非常に使うようになるので、
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  Speaker 1: 疲れたと感じる人が一定数いると。
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  Speaker 2: KANERIN なるほど。
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  Speaker 1: しぶちょー いうらしいですね。
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  Speaker 2: KANERIN じゃあ、慣れないことをやってるからみたいなことか。
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  Speaker 1: しぶちょー そうだね。慣れないことをやってる。
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  KANERIN 急にみんな管理職に引き上げられてしまったみたいな。
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  Speaker 1: しぶちょー そう。で、それが得意な人と不向きな人がいるから。
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  Speaker 1: 管理職が得意な人とか、そういう1個1個こういろいろ同時に並行でやっていくのが得意な人はいいんだけど、
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  Speaker 1: それが苦手な人はですね、非常に脳の負荷を感じるという傾向があるらしいです。
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  Speaker 1: これをブレインフライと呼んでいると。
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  Speaker 2: KANERIN なぜブレインフライっていうの?
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  Speaker 1: しぶちょー 脳が焼けるようになる。焼けてオーバーヒートして、
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  Speaker 1: あー疲れた、もう何も考えたくないみたいな感じになる。
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  Speaker 1: それをAIを使っていろいろガーって進めていくと、
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  Speaker 1: いつも普通に自分が作業していたよりも強く感じることがある。
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  Speaker 1: 自分の思考力が落ちてるなというふうになるのを、
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  Speaker 1: ブレインフライという脳がオーバーヒートするというふうに表現したっていうことで、こういうふうに言われてるのね。
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  Speaker 2: これじゃあもともとそういう中間管理職的なタスク得意な人は全然ブレインコールドなの?
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  Speaker 1: ブレインコールド、なんかそんなに感じてはいないと。
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  Speaker 2: しぶちょーは?
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  Speaker 1: 俺はブレインフライはめっちゃ感じてるね。
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  Speaker 2: でももともとマネージャー的な仕事してるんじゃないの?
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  Speaker 1: マネージャー的な仕事はしてないよ。
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  Speaker 2: あ、そうなの?
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  Speaker 2: 人間よりよっぽど言うこと聞くからいいわみたいなこと言ってそうだけど。
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  AIの方が。
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  Speaker 2: AIの方が。
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  Speaker 2: でも疲れてるんだ。
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  Speaker 2: ただ単に睡眠不足とかじゃないの?
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  Speaker 1: それはあるよ。シンプル睡眠不足はあるけど、
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  Speaker 1: なんか一個の仕事にダーッて集中した時よりも、なんかあれやってこれやってっていうか、そのタスクを切り替えるみたいなところ。
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  Speaker 1: なんて言うんだろうな。
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  Speaker 1: マラゾンで言うとさ、俺多分こう時給層結構得意なのよ。
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  Speaker 1: ずーっと走ってる。一定のペースで走ってハーハーするのはいいんだけど、止まって!みたいな。シャトルランみたいなさ。
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  Speaker 2: はいはいはい。
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  Speaker 1: グッって止まって、走り出してみたいな。
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  Speaker 2: シャトルランダメ。
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  Speaker 1: シャトルラン疲れる。
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  Speaker 1: シャトルラン疲れないっていう人いないけど、止まって、走ってみたいな。そういう方が疲れる感じするよね。
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  Speaker 1: 右行って、左行ってみたいな。
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  Speaker 2: 切り替えに負荷がかかるとかそういう話でしょ?
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  そうそうそうそう。
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  Speaker 2: あるよねそれは。
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  Speaker 1: そういう経験をしてる人が多いらしくて、AIをやると実際こう精神的な努力が増えたよっていう人が多いと。
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  Speaker 1: それはあくまでも、でもそれも実際そういう現象があるわけじゃなくて、アンケートを取った結果、そう感じてる人がどうやら多いらしいよと。
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  Speaker 1: 対象はアメリカの大企業フルタイム勤務者の1500人を対象にして、その中のAIを使う人がだいたい全体で14%いるんだけど、その中でアンケートを取ったということらしいですね。
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  なるほどね。
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  結局これはブレインフライだと、AIが脳を焼くんだっていう風に言って、今年の3月ぐらいに発表されたんだけど、別に論文っていうよりは、
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  Speaker 1: ボストンコンサルティンググループがアンケートを取った結果、そういう傾向があるよって言っただけで、実際に確立されたそういう現象ではないという話で。
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  Speaker 2: そういう傾向が発見されましたと。
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  あるっぽいぞみたいな。ある人が言うのは、脳の中で無数のブラウザのタブが開きっぱなしになっている感覚みたいな。それは確かにあるなと思った。
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  Speaker 2: あるね、あるね。
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  Speaker 1: デスクトップめっちゃ散らかってるみたいなやつが、そのままいろんなタスクがやってるとあって。
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  閉じれないんだね。
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  閉じれない。あ、そうだこいつに指示出さなきゃ。あ、こいつ止まってるやんみたいなことを気づくたびに、あーってなるじゃん。
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  Speaker 2: これなんだっけってね。
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  Speaker 1: そうそう、えーこれなんだっけみたいな。その感覚は確かにある。
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  Speaker 2: うちが同じようなタブがなんか3つぐらい発生するんですよ。
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  Speaker 1: そうそうそう。
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  Speaker 2: あれこれ同じことやってるわみたいな。
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  Speaker 1: あーそれあるあるある。めっちゃあるそれ。
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  Speaker 1: ウェブブラウザでさ、ネット開いて、なんか検索しとってさ、もう1回検索しなきゃと思ったら、同じタブ2個開いてんだみたいな。
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  Speaker 1: あるあるある。
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  最近のそのVSコードでクロードコードやってるのでも結構あってそれ俺。
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  Speaker 1: あ、同じディレクトリ開いてるってこと?
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  Speaker 2: 同じようなことをやらせてんのもまた。あーあっちでやってたわみたいな。でもどっか行っちゃって探せなくなってまたちょっとやるみたいな。
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  Speaker 1: あるよね。
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  Speaker 2: 40タブぐらい開いても。
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  Speaker 1: 開きすぎそれは。
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  Speaker 2: なんかさ閉じれなくなるのよね。なんかこれ後で使うかもしんないからみたいな。
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  Speaker 1: あーわかるわかるそれは。
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  開いたままにしちゃってどんどん溜まってくんだよな。使い方間違ってんのかなって思いながら。
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  Speaker 1: 確かに整理しにくいんだよ。
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  Speaker 2: うんうんうん。
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  Speaker 1: だからまあとりあえず消して、あ、やべえこれ消しちゃいけなかったってなるとめんどくさいから。
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  Speaker 2: そうだよね。
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  Speaker 1: 残しとこうみたいなね。
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  Speaker 2: とりあえずみたいなね。
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  Speaker 1: まあ今に始まったことじゃないんだけどAIはやっぱそれがすごく多いなというふうに思って。
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  Speaker 2: なんでだろうね。
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  最近はその通知を出すようにしてるのね。
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  Speaker 1: クロードコードとかだとさ、タスクが終わったら通知を出すっていう設定をしておけるんだけど、
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  そもそもスマホに連携しとくと、そのクロードコードでパソコン上でクロードコードで作業終わったらスマホ側に通知飛ばせるのよ。
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  Speaker 1: でスマホ側に通知飛ばせるとApple Watchに通知飛ぶから、
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  Speaker 1: でビューって振動きて、今クロードが終わったよ、次に指示出さなきゃみたいな。
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  Speaker 1: そういうふうになるんだけど。
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  Speaker 2: なるほどね。
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  Speaker 1: これのさ、もっと強い版でさ、なんか電気流れるようにできないかなと。
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  前もそういう感じの話したけど。
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  Speaker 2: すごい話したね。
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  Speaker 1: タスクの指示が終わらない限りさ、ビリビリ痺れ続けるみたいな。
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  やば。電気好きだね。
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  Speaker 1: やっぱりそのぐらいの刺激がないとさ、次のタスクに取り掛かろうという気持ちが。
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  Speaker 2: でもそれでちょっと頭フレッシュになるかもね。
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  Speaker 1: なるでしょ。なんかそのなんか、電気信号、自分の意識でそっちに持ってくんじゃなくて、刺激でそっちに持ってけば、なんかいいかなみたいな。
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  Speaker 1: そのなんか走ってる時も、なんか走り出す時にさ、電気で痺れて走り出すみたいな。
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  なるほどね。意志を使わずに反射で行く。
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  Speaker 1: 反射で行くみたいな。
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  Speaker 2: 賢いかもね。
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  Speaker 1: そういうのがあるかなと思いましたね。
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  Speaker 2: もうだから決断疲れみたいなのの上位版みたいな感じでしょ。
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  Speaker 1: そうそうそうそう。それはね、すごく感じるし、開かなきゃいけないタブが増えたことによって課金量が増えて、よりこれから感じていくのかなと思ったんで。
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  Speaker 2: いやーでもね、なんかね、今までの自分の限界を超えちゃってる感じが日々あるからなんか気持ちいいけどね。
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  あーそれを気持ちいいと感じるタイプ。
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  Speaker 2: 気持ちいいって感じるタイプ。
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  Speaker 1: それはね、わかるよ。そのなんか、こんなできるんやみたいな。
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  Speaker 2: すげーじゃん。
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  Speaker 1: そう。
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  Speaker 2: 俺すげーことなっちゃうじゃんみたいな。
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  Speaker 1: それに慣れた時は怖いよね。もっともっとみたいな。もっと出せるよ。
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  Speaker 1: AIの性能が上がったからもっと出せるよ。
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  Speaker 2: もっと効率よい方向に行きたいよね、なんか。
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  Speaker 1: 実際でもさ、効率、トークンを消費することが目的になると本質を見失うみたいな話があって。
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  あー。
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  Speaker 1: なんかどこだったかな?ごめん、メタだったから。
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  Speaker 2: 全部重量課金がいいんじゃない?
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  Speaker 1: 忘れたけど。
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  Speaker 2: メタ。
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  メタかAmazonか忘れたけどさ、
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  Speaker 1: その、エージェントをいっぱい動かしてる奴が偉いぜみたいな評価指標を作ったのよ。
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  Speaker 2: メタが?どこかが?
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  Speaker 1: 社員がいて、社員にエージェント使わせてますと。
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  Speaker 1: で、エージェントがいくらトークンを消費したかを監視してんの。社員一人一人。
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  Speaker 2: なるほどね。どんだけ仕事してんだの指標になってるから。
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  Speaker 1: どんだけAIに仕事をさせたかっていうのが一個の評価指標になるよみたいな。
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  Speaker 2: ずっとおはようって言い続けてるみたいなね。
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  Speaker 1: そう、そういうことが起きちゃう。
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  Speaker 2: なんかあれと一緒だね。いろんな、あれと一緒じゃん。もう。
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  Speaker 2: 会社に来てるだけでOKとか、予算使い切ったらOKみたいな。
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  Speaker 1: そうそうそうそう。予算のあれと一緒だよね。だからね。
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  そういうことが結局起こって。
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  Speaker 2: 起こるんだ。
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  Speaker 1: 無駄にトークンを消費する仕組みが作られるみたいな。
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  Speaker 2: ほんと人間って。
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  Speaker 1: 人間ってやっぱそうだよなみたいな。
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  Speaker 2: そうだよね。
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  そっちにハックするんだよね。
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  Speaker 1: そっちにハックしちゃうんだよ。
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  Speaker 1: 測定指標っていうのが人間の行動を変えますよねみたいな理論があって。
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  Speaker 1: まさにそれだなっていうふうに。
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  Speaker 1: どこだった?会社は忘れちゃった。メタかアマゾンかとかだったと思う。確か。
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  Speaker 2: 指標の作り方がじゃあ重要だね。
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  Speaker 1: 重要になってくる。
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  Speaker 1: やっぱりトークンで評価しちゃいけないんですよ。
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  Speaker 2: 何で評価すればいいの?成果物で?
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  Speaker 1: これもどっかのポッドキャストで聞いたけど、
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  Speaker 1: 何て言ったかな。
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  Speaker 1: 誰が言ってたか忘れちゃったけど、
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  Speaker 1: プロンプトの指示の量に対して自律的にAIが動いた時間で評価するみたいなのもあったね。
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  Speaker 1: なるべく少ない指示で長く自律的に動かしたやつの方が優秀な指示の出し方してるよねみたいな。
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  Speaker 1: AIが2C出す、いかに自律的に仕事させるかみたいな仕事をしてる方が、
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  Speaker 1: 今は確かにエージェントをあんまり止めてるというよりか、
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  自律的に動かせるタスクをちゃんと投げられてる方が優秀だなっていうふうには思うよね。
• 10:48
  Speaker 1: それは1個あるって聞いたことがある。
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  Speaker 2: 物によりそうだけどね。
• 10:52
  物による。
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  Speaker 2: なんかしぶちょんも言ったけど、フェーブルのエフォートを下げて細かくやった方がいい時もあるみたいな。
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  Speaker 1: そうそうそうそう、結局無駄にね。
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  Speaker 2: みんな誇っちゃうみたいな。
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  でもそういう指標なんだ。いかに一言で働かせるかみたいな。
• 11:09
  Speaker 1: そう、一言で。
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  Speaker 2: 魔法の言葉。
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  Speaker 1: それがやっぱり効率的に動かしてることになるのかどうか、まあそれもタスク次第で。
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  Speaker 2: この世の全てを持ってこいみたいな。
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  Speaker 2: 俺の得意なやつ。ずっと動いちゃって。
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  Speaker 1: 100万ドル級のね。
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  Speaker 2: 100万ドル級のレポートをよこせって。
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  確かに、昔だったら適当な100万ドル級を持ってきたかもしれないけど、今の上位モデルでエフォートを強めたら、100万ドル級とは何なのかみたいな。めっちゃ考察してね。
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  すごいもの持ってくる。
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  Speaker 1: 自立して動いてくれそうではあるけど。
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  Speaker 2: 一級さんみたいなことしてくるかも。
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  Speaker 1: してくる可能性あるね。
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  Speaker 2: なるほどな。
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  Speaker 2: 何かを評価しなきゃいけないからそういう指標をいろいろ考えるんだね。各社ね。
• 11:54
  Speaker 1: そう、やっぱりエージェントをいかに使ったかみたいなので評価するように一時期はなってたらしいけど、逆にお金かかりすぎるからそれやめようねみたいな話もあってるし。
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  Speaker 1: 今後どうなるか面白いよね。