AIが賢くなるほど、俺の工夫は古くなる——そう思って、確かめた

モデルの賢さが指数関数的に上がっていく現在、開発者の間で同じ焦燥感が走っている。Fable 5のような高性能な一時的なモデルが登場し、その使用期間が限られると、皆がその期間内に環境を整備してしまおうと動く。設定ファイルを共有し、モデル使い分けの工夫を図解し、その時点での最高峰の賢さを自分の環境に固定したいという気持ちだ。著者が指摘するのは、この急速な進化の中で、これまで積み重ねてきた工夫やノウハウが陳腐化していくのではないか、という根源的な問いである。確かに、モデルが毎月賢くなれば、工程の最適化もプロンプトの磨き込みも、数ヶ月後には別のアプローチの方が良くなっているかもしれない。

だがここが「AIの鬼」の本音だ。その不安は、実は杞憂に近い。工夫が古くなることは怖いが、それは「工夫を永遠に先制攻撃し続けなければいけない」という強迫観念を作るだけである。むしろ大事なのは、今のモデルでどこまで達成できるかを肌感で知ることだ。試行錯誤そのものが、次のモデルでも応用できる感覚を磨く。「このモデルでは無理だった」という経験は、次のモデルで何をやるべきかを教えてくれる。つまり、個別の工夫は古くなるが、工夫する能力そのものは劣化しないということだ。最新モデルに踊らされて、その都度全て作り直すのではなく、モデルの変化をチャンスとして捉える視点が、長期的な競争力を生む。

中小企業の現場なら、これはシンプルだ。最新モデルに右往左往せず、今使えるツールで試してみて、その中で何ができて何ができないかを把握する。その現実が、次の判断を強くする。古い工夫は不要だが、古い失敗は金だ。