Locus Founderは、事業全体を自律的に運営しています。ストアフロント、プロダクト調達、コピー、Google / Facebook / Instagram にまたがる継続的な広告運用。人間が介在しない継続運用です。今年の初めにYCombinatorに参加しました。
ここからは、生産稼働（本番）に入って8か月が実際に私たちに教えたことです。
能力がボトルネックではなくなりました。AIは、成果につながるコピーを書けるようになり、正しそうに見えるストアフロントを生成でき、妥当なターゲティングの判断もできます。これらの問いの多くは、2年前なら野心的すぎると見なされていたやり方で、ほぼ答えが出てきています。
いまボトルネックになっているのは「判断」です。
具体的には、想定された条件の中では良好に機能する一方で、自分がその条件の外に出ていることを認識できるかどうか、というギャップです。私たちが遭遇した中で最も危険な失敗パターンは、AIが明らかに間違ったことをすることではありません。下流の結果まで確認しない限り、それっぽく見えるやり方で、自信満々に間違ったことをすることです。局所的には最適でも、グローバルには間違っている判断。短期的には成果につながるのに、長期的にはブランドの信頼を損なうコピー。システムは「自分が知らないこと」を知りません。
これが、私たちがまだ解決できていない問題であり、同時に、今の自律型AIシステムにおける最も面白い未解決問題だと私たちは考えています。
ビルド層は堅実です。運用層は通常条件ではうまく機能します。エッジケースはやはりエッジケースです。
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「自信満々に間違う」ことは、現在のアーキテクチャにおける根本的な制約なのか、それとも、不確実性の定量化をより良くすることで解決されるエンジニアリング課題なのか。これは本当に気になっています。これを真剣に考えている人たちが、実際にどう思っているのか聞きたいです
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