目的
私たちが人々のチームを管理するとき、私たちの主な仕事の 1 つは、明確な目標を定義し、伝達することです。
私たちは目標を設定し、各チームメンバーが何を達成する必要があるかを理解していることを確認します。
しかし、どうやってこれを行うのでしょうか?
一般的には、会話、会議、書面などの手段を通じて行われます。
ここで重要なポイントはコミュニケーションです。
私たちはこれらの目標を誰にとっても明確で理解できる方法で明確に表現できる必要があります。
AI エージェントに関しては、目標設定プロセスは似ていますが、いくつかの重要な違いがあります。
AI エージェントを使用する場合は、AI エージェントが目的を「達成」することを確認する必要もあります。
しかし、どうやってこれを行うのでしょうか？
結局のところ、チームのメンバーと話すように、ただ座って AI エージェントと話すことはできません。
実際、特定のアクティビティに対して AI エージェントを選択した瞬間に、AI エージェントの目的を定義します。
このエージェントの構築に使用しているフレームワークに応じて、この目的を定義する特定の場所があります。
たとえば、研究を行うために AI エージェントを作成している場合、それを目的として定義する必要があります。
優れた電子メールを作成する AI エージェントが必要な場合は、これを設定する必要があります。
AI エージェントの目的が、サポート サービスで顧客を満足させること、または会社の特定分野の知識に基づいて分析を実行することである場合、これを明確にする必要があります。
しかし、AI エージェントが本当にそれらの目標を「達成」していることを確認するにはどうすればよいでしょうか?
人間と AI エージェントの両方に役立つ 2 つのヒントを次に示します。
- 冗長性と明確性: AI エージェントに目標を渡すときは、その目標を複数の方法で説明するようにしてください。
冗長になります。
これにより、曖昧さがなくなり、目的が明確になります。
- 付随テスト: 初めて実行されるタスクに従います。
これにより、AI エージェントが目的を正しく理解したのか、それとも混乱して目的を別のものとして理解しているのかがわかります。
明確な目標設定は、人間と AI エージェントの両方にとって重要です。
明確に定義された目的がなければ、どちらも道に迷ったり、混乱したり、間違った方向に進んだりする可能性があります。
特に AI に関しては、明確な目標を設定することの重要性を説明するために、私の大学時代の物語をお話します。
当時、チームは、今日の脳よりも原始的な小型の人工知能の脳を搭載したロボットを迷路を歩き回るように訓練していました。
チームがロボットに望んでいた目標は、迷路の終わりに到達することでした。
しかし、彼らはより単純な頭脳を扱っていたため、この目標を単純にポルトガル語で書くことはできませんでした。
彼らは、今日の LLM のような自然言語を理解しない それほど複雑ではない AI を扱っていたため、この目的をより直接な方法で伝える必要がありました。
彼らの最初の試みは、その目的が壁にぶつからないことであるとロボットに伝えることでした。
彼らは、彼が壁にぶつからなければ、最終的に迷路から抜け出せるだろうと考えていました。
しかし、何が起こったのでしょうか？
ロボットは動きませんでした!
彼は、壁にぶつからないようにするには動かないことが最善の方法であることを理解していました。
2 回目の試行では、彼らはロボットに「あなたは歩かされるので、衝突することはできません」と言いました。
彼らは、もし彼がノックできずに歩かされれば、最終的には迷路から抜け出せるだろうと考えた。
しかし、またしても失敗しました。
ロボットは自分自身の周りを歩き始めました。
そうすることで、彼は壁にぶつかることはなかったが、迷路から出ることもなかった。
目的は**、ぶつかることなく**、**動作を繰り返さずに****歩くことであるとチームがなんとか説明できたときのみ、彼はそのタスクを達成することができました。
現在、LLM 脳 を備えた彼は、おそらくよりよく理解できるでしょう。
しかし、教訓は残ります。目的は説明し明確であればあるほど良いということです。
AI マネージャーとして、これらの目標を可能な限り明確かつ明確に伝えることが責任です。
私たちが十分に具体的かつ明示的していない場合、彼らは私たちの目標を予期せぬ方法、さらには直感に反する方法で解釈する可能性があります。
目的を明確にするというこの問題は、ランプの中の魔神のジョークで誇張して描かれています。
主人公が「100万」を要求し、「大きなトウモロコシ」を受け取ったとき、コミュニケーションの失敗が明らかになります。
主人公が「ジーニー、私は100万レアルが欲しいです**、これは私が使う、物を買うために重要だからです」と言った場合は避けた方がよいでしょう。
リクエストの背後にある詳細と目的の説明を行うことで、より具体的かつ*冗長**になり、誤解の余地が減ります。
AI エージェントの目標を設定する場合にも、同じ原則が当てはまります。
詳細、コンテキスト、目的についての明確さを提供すればするほど、誤解が生じる可能性は低くなります。
これは、望む最終結果を説明するだけでなく、なぜそれを望むのか**、何が望まないのかも指定することを意味する場合があります。
そして、目標をよりよく伝えるというこの練習は、AI だけでなく、人間のチームにも有効です。
作業チームがプロジェクトに何週間も何か月も費やし、最終的に結果が上司やクライアントの望んでいたものではなかったことが判明するのを何度見たことでしょう?
これは多くの場合、目標が最初から明確さ、具体性、目的をもって伝えられていなかったために起こります。
したがって、AI に目標を設定する場合でも、人間に目標を設定する場合でも、私たちは常に次のことを自問する必要があります。
- 私は十分に明確かつ具体的でしょうか?
- 目的の定義に曖昧さはありますか?
- 誤解を避けるために十分な コンテキスト、詳細、目的についての明確さを提供していますか?
- 明示的に除外すべき望ましくない動作はありますか?
これらの質問に答えることで、AI に対しても人間のチームに対しても、可能な限り最も 効果的な 方法で目標を設定していることを確認できます。
ただし、目標を明確にすることは方程式の一部にすぎないことを忘れないでください。
これらの目標を達成するために AI (およびチーム) を真に動機付けるためには、何が AI (およびチーム) を動かしているのかを理解する必要もあります。
それについては次のトピックで説明します。