認知能力/知能/IQ
人材の求人を募集する場合、IQ テスト や GMAT などの 認知テストを候補者に課すことがよくあります。
なぜ？なぜなら、私たちのチームには賢い人が欲しいからです。
しかし、AI エージェント の場合は異なります。
私たちはあなたの知性をテストしません。
私たちはあなたの知性を選択します。
本書の冒頭で述べたように、AI エージェントの「頭脳」は 言語モデル または LLM (言語学習モデル) です。
ここは、エージェントに命を吹き込む人工知能が存在する場所です。
そして、そのような「頭脳」がいくつか利用可能であり、それぞれが独自の能力と専門分野を持っています。
執筆やアイデア出しなどの創造的なタスクが得意な人もいます。
研究やデータ分析などの分析タスクが得意な人もいます。
また、全体的に単に賢く、より広範囲の複雑なタスクを処理できるものもあります。
AI エージェントを作成するときは、これらの頭脳のうちどれを搭載するかを選択します。
あたかも従業員のIQを選択できるようなものです。
ただし、最先端のインテリジェンスを選択することが常に最善の戦略であるとは限らないことに注意することが重要です。
一般に、より賢い人間を雇用するとコストが高くなりますが、より強力な言語モデルを使用するとコストも高くなります。
これについては、AI エージェントの コストと給与 のトピックで詳しく説明します。
さらに、平均的な 知能と優れた履歴書を備えたより多くのエージェントがいると、場合によっては、超インテリジェントなエージェントを 1 人持つよりも良い結果を生み出すことができます。
マルチエージェント チーム と エージェントと人間のハイブリッド チーム について説明するときに、このアイデアをさらに詳しく説明します。
では、エージェントに必要なインテリジェンスのレベルはどのように決定すればよいのでしょうか?
それは、解決しようとしている問題、改善しようとしているプロセス、または達成しようとしているプロジェクトによって異なります。
また、利用可能な予算とAIチームの全体的な戦略にも依存します。
ここで重要なのは、AI エージェントを使用すると、その認知能力を直接制御できることを理解することです。
私たちは候補者の数に制限されません。
特定のニーズに応じてエージェントのインテリジェンスをパーソナライズできます。
それは計り知れない力ですが、同時に責任も伴います。
私たちは選択において戦略的である必要があり、一定レベルのインテリジェンスがもたらす価値とそれを実装するコストを常に考慮する必要があります。
最も賢いエージェントが常に答えをくれるとは限りません。
場合によっては、よりバランスの取れた、多様なアプローチが最善の道となる場合があります。