Kian KatanforooshはAI界で最も優れた指導者の1人、名だたる研究者Andrew Ngに恵まれています。 Ngはスタンフォード大学での大学院の指導教授を務め、二人はスタンフォードの深層学習プログラムを立ち上げました。現在、NgはKatanforooshのスタートアップWorkeraの議長を務めています。 NgはKatanforooshのキャリアにおいて意義深い指導をしてきましたが、今、WorkeraのCEOは良い指導者であることの意味を解体し、新しいAIエージェントであるSageを通じて自動化しようとしています。
"私はAndrewを信頼していますが、彼のバックグラウンドと専門知識を理解しているからですが、世界にはどれだけのAndrewがいますか？そう多くはありません"とKatanforooshはインタビューで述べています。 "ですので、このメンターシップの側面を自動化することが重要でした"。
火曜日、WorkeraはSageというAIエージェントを発表しました。これは従業員のスキルレベル、目標、およびニーズを評価するために設計されたものです。短いテストを受けた後、Workeraは、Sageが特定のスキルにどれだけ習熟しているかを正確に評価すると主張しています。その後、Sageは、Coursera、Workday、その他の学習プラットフォームのパートナーを通じて適切なオンラインコースを推薦できます。 Sageとチャットをして、Workeraは従業員のスキルを、ライティング、機械学習、数学などでテストして、改善のための手段を提供します。
はっきり言って、Workeraの「メンター」の定義は非常に具体的です。 Katanforooshは、Sageが彼が得た指導をすべて行うわけではないことを認めています。励まし、キャリアガイダンス、ネットワーキングは自動化するのが難しいものです。しかし、Sageは従業員のスキルセットをある程度客観的に評価し、目標を達成するための適切なコースを推薦できます。それは完璧なメンターではないかもしれませんが、一部の人々がアクセスできるものよりはマシです。
イラン移民の息子として、Katanforooshの両親は不安定な1970年代革命中に故郷を逃れざるを得ず、その過程で研究を断念しました。父親は科学の学位を置いて、フランスで服を売ることで生計を立てるようになりました。現在のWorkeraは主にフォーチュン500社の従業員を対象としていますが、Katanforooshは、スキルアセスメントをより利用可能にすることが、将来的には両親の状況の人々にも役立つかもしれないと信じています。
今日、人々はかつてないほどメンターシップを求めています。リモートワークの時代に、若手従業員は経験豊富な同僚との対面時間が少なくなり、水冷器でいくつかの知恵の真珠を得る機会が少なくなっています。 WorkeraのCEOは、同社の新しいAIエージェントがその課題に対応できると考えています。
Sageは、2024年11月からBooz Allenを含む早期アクセス顧客に提供され、米国空軍やアクセンチュアを含む他のWorkeraの顧客は2025年3月にSageに一般アクセスできるようになります。
Workeraは、エンタープライズ従業員向けのAI生成テストを実施するために4400万ドル以上を調達しており、雇用主が従業員のスキルセットを評価する手段を提供しています。従業員は通常、同僚と比較されることにはあまり積極的ではありませんが、Workeraは、企業が従業員に投資する手段を提供しようとしています。
Sageも同じことをしていますが、Workeraプラットフォームをより簡単に結びつけるより会話形式の体験を提供しています。 Workeraが使用しているOpenAIのマルチモーダルモデルの柔軟性は、異なる媒体でドラスティックに多くのタスクにスケールできる柔軟なインタフェースを提供しています。 Katanforooshによると、Sageの95%以上の対話はGPT-4oによって駆動されており、AIエージェントは、5%の時間にOpenAIの新しいo1モデルを使用して、少し推論を必要とするより複雑なテストを計画しています。
AIエージェントがすばらしい人間のメンターを置き換えることができるか？
Sageを使用することで、Workeraは作業者のメンターになることを主張しています。 人間のメンターは、AIチャットボットが決して提供できない感情的なサポート、励まし、つながりを提供します。 ただし、Katanforooshは、メンターシップの一部の側面では、Sageが優れていると考えています。
"良いメンターは適切に評価する必要があります。なぜなら、メンターが正確に評価できない場合、助けることはできないからです...それは自動化できるものです"とKatanforooshは述べています。 "実際、私たちが今日持っている測定システムは、ほとんどの人よりも技術の機械学習のスキルを測定する上で自分自身を信頼します。"
また、人間は偏見があり、表面的な特性に強く影響を受ける可能性があるため、才能を正確に評価することができないことがあります。 AIシステムも完璧ではありません。 AIモデルは主に人間が生成したデータに基づいています。
しかし、AIモデルの偏見は、人間が作成したものと同じ偏見を持っている場合よりも有望な解決策を持っているかもしれません。 Katanforooshは、スタンフォードでAIのバイアス軽減方法についての授業を行っています。彼は、アルゴリズムを使用してAIモデルのデータに潜むバイアスを減らす方法があると強く信じています。これらは、性別、人種、その他の考慮事項を異なる方法で重み付けし、AIモデルの出力をより公平にすることができます。
"私は実際に、AIは既に非常に偏見が少なくなっていると信じていますが、今後数年で人間よりもさらに偏見が少なくなるでしょう"とWorkeraのCEOは述べています。
これらのタスクを自動化することで、Katanforooshは、マネージャーがAIが自動化できないメンターシップの人間的側面を管理する余裕ができると述べています。人間のマネージャーは、従業員を励まし、ガイドする必要があります。 AIメンターがまだできない他のことも含まれます。
Sageがまだ行わないことの1つは、長い形式のコンテンツを教えることです。そのため、Workeraはオンライン学習分野のパートナーに依存しています。ただし、Sageは、すぐに学べるスキルを識別し、理解をテストするために簡潔なシナリオと質問を生成します。
Workeraは、ここで「メンター」という言葉を伸ばしていると主張し、独自の定義を使用していると言えます。 それにもかかわらず、Sageは、マネージャーが彼らのツールベルトに追加できる有用なエージェントであるかもしれません。
