賢いAIを集めれば、
賢い組織になるのか？

とても優秀な人を五人、会議室に集める。これで、一人のときよりよい答えが出るはずだ。

そう言われると、少し考え込む人もいるだろう。五人が何を知っているか。何を決めるのか。誰が話をまとめるのか。そもそも、この件に会議は必要だったのか。能力の高い人を集めることと、その能力が役に立つ場をつくることのあいだには、案外、広い土地がある。

AIについては、その土地を足早に通り過ぎたくなる。一体で調べられるなら、数体で手分けすればいい。別のAIに点検させれば、間違いも減るだろう。人間と違って予定を合わせる必要もない。会議室の予約もいらない。

では、調整の費用までなくなるのだろうか。

Google ResearchやMITなどの研究者による「Towards a Science of Scaling Agent Systems」は、この問いを、実験できる形に置き直している。複数のAIを働かせると、どんな条件で単独よりよくなるのか。そして、どんな条件では悪くなるのか。

この研究を面白くしているのは、複数で働くことの成功談だけを集めていないところだ。チームを組ませた結果、仕事ができなくなる場合も、同じ実験の中に置いている。

研究者たちは、単独で動くAIと、連絡の取り方が異なる四種類のチームを比較した。それぞれが別々に作業して最後に結果を集めるもの。中央の担当が仕事を割り振るもの。互いに直接やり取りするもの。その両方を組み合わせるもの。三系列の言語モデルを使い、六つの課題群、計二百六十の構成を評価した。ツールや計算予算などをそろえ、組み方の違いを比較する設計である。

ここで計算予算をそろえるのは重要だ。五人が丸一日かけた仕事と、一人が一時間で仕上げた仕事を比べても、チームの力を測ったことにはならない。AIの場合も、相談や確認に使う言葉は無料ではない。同じ予算の中なら、それに使った分だけ、ほかに使えなくなる。

分けられる仕事、つながっている仕事。

結果は、仕事によって逆転した。

金融調査の課題では、中央で調整する構成の平均成績が、単独の三四・九％から六三・一％に上がった。一方、順序や前提条件を守って進めるPlanCraftという計画課題では、試した四種類のチームが、いずれも単独を下回った。

前者では分担が利き、後者では連携が重荷になる。論文はこの違いを、課題の分けやすさと、調整にかかる負担の関係から読もうとする。

たとえば、ある会社について調べる仕事を想像してみる。売上を調べる作業と、費用を調べる作業は、ある程度、並行して進められそうだ。最後に突き合わせれば、それぞれの調査が一つの判断に集まる。

反対に、前の手順で何が起きたかによって、次にできることが変わる仕事もある。こちらでは、担当を分けるたびに、現在地も渡さなければならない。何を済ませたか。何がまだ使えるか。どの条件を満たしているか。引き継ぎは仕事の外にある付属品ではなく、仕事そのものの一部になる。

こうした例で考えると、「難しい仕事だから分担しよう」という判断には、もう一つ質問が要る。難しさは、調べる範囲の広さにあるのか。それとも、途中の状態を取り違えずに進むことにあるのか。同じ難問でも、助けの入り方は違う。

もちろん、この実験から理想の組織図を描くことはできない。研究の対象はAIであり、人間とAIが一緒に働く職場を調べたものではない。計算予算を増やしたり、モデルや課題に合わせて設定を練り直したりすれば、結果が変わる余地もある。二つの課題群は各二十問という小規模な評価で、個別の勝ち負けには幅がある。著者たちも、その限界を記している。

能力の一覧には、載っていないこと。

それでも、読む側に残る問いは小さくない。

AIを選ぶとき、私たちはまず、そのAIに何ができるかを知りたくなる。長い資料を読めるか。コードを書けるか。計算を間違えないか。どれも必要な問いだ。ところが、複数を一緒に働かせる段になると、能力の一覧には載っていない問題が現れる。

どこまで一人で考え、どこから相談するのか。途中経過は何を残せばよいのか。違う答えが出たら、誰が、何を材料に判断するのか。

こう並べると、最新技術の話をしていたはずなのに、議題が妙に見慣れたものになる。ただし、その見覚えを、人間の組織とAIのチームは同じだという結論に急がせる必要はない。似た問いが立つこと自体を、しばらく眺めていてもよい。

面白いのは、「もっと賢いAIが来れば解決する」と待っているあいだにも、考えられることがある点だ。いま使える能力を、どんな単位で働かせるか。どこで結果を合わせるか。何については、相談しない方がよいか。

優秀な人が五人集まった会議室を、もう一度思い浮かべる。問いは、誰がいちばん賢いか、だけではなくなっている。

この五人は、何を一緒に考えるために、ここにいるのだろう。