AIチャットボットは私たちを怒らせることなく会議のスケジュールを設定しようとする

いつもの朝の日課である「このいまいましい請求書をどうやって支払うか」を 40 回繰り返し、「どこで間違えたか」をトレッドミルで 30 分間実行するという作業をしている最中に、ノートパソコンのチャイムが鳴り、メールの通知が画面に突然現れました。

こんにちは、ジョン。ステファニーから、この会議は火曜日だと聞きました。招待状を送ります。—アンドリュー

それからアンドリューはさらに8通のメールを送ってきました。どうやら何人かと会うことになり、彼は私に次々と招待状を送ってきたようです。

それから彼は再び手紙を書いて、今度は私の出席を確認するのでした。

「予定通り4時に出席できます」と答えました。

もう一つチャイムが鳴った。

問題ありません。水曜日の午後12時30分（東部夏時間）に招待状を送信します。

「誤解されていると思います」と私は答えました。「午後4時なら参加できると言ったんです。日程変更はご遠慮ください」

申し訳ありません。お知らせいただきありがとうございます。今回の会議について、何か変更したい点はありますか？

「午後4時に戻していただきたいのですが」この不必要な変更を元に戻すために、あと8通のメールを送らなければならないと覚悟していた。

その時、私の内なるラッダイト精神が目覚めた。アンドリュー・イングラム（彼のフルネームだとすぐに分かった）は、私が少しばかり手加減すべき、働きすぎのパーソナルアシスタントなどではないからだ。彼は人工知能を搭載したスケジュール管理ボットであり、テクノロジー企業が効率の最大化を果てしなく追求する中で、私たちに次々と押し寄せてくる数多くの「会話型インターフェース」の一つに過ぎない。私たちは、Alexaにどの曲を再生するか指示したり、Nerdifyにリサーチ資料を提案してもらったり、Hello Barbieで子供たちの気を紛らわせたり、車のダッシュボードに話しかけてピザを注文したりすることを学んでいる。昨年、800万人がCleverbotと呼ばれる会話型ユーザーインターフェースに話しかけたが、それはただ誰か、あるいは何かとチャットしたいというだけの理由だった。

一部の市場調査会社は、2025年までに10億人以上がAIアシスタントと接触するようになるだろうと予測しています。そして、これから数十年、ついに人類がコンピューターの覇権に立ち向かう時――たとえ私が杖をつき、疲れ知らずの介護ロボットに付き添われながらよろよろと歩いていたとしても――私はバリケードに向かい、雄叫びを上げるでしょう。「アンドリュー・イングラムを忘れるな！」

いやあ、この男はうっとうしい。

まあ、それはちょっと不機嫌な話だ。些細なことに聞こえるかもしれないが、会議のスケジュールをうまく管理するAIプログラムを作るのは途方もなく難しい課題だ。そして、アンドリュー・イングラムを完璧に仕上げようとしているX.aiの正社員53人は、あなたが出会うであろう最も熱心なオタク集団だ。Tシャツとジーンズ姿の彼らは、月面着陸の準備をするNASAのエンジニアのように、マンハッタンのオフィスをせわしなく動き回っている。

アンドリュー・イングラム氏を完璧に仕上げることができれば、X.aiは職場のイノベーションの最前線に躍り出るだろう。アメリカ人は1日に約2500万件の会議を予定している。これに、こうしたスケジュール管理に費やされる時給を掛け合わせると、X.aiがどれだけの時間、お金、そして精神的なエネルギーを節約できるかが分かる。実は、オンラインスケジュール管理の分野では10年以上も熾烈な競争が繰り広げられてきた。最初に登場したのはMeetOMaticやMeetMaxといった企業で、ユーザーはオンラインカレンダーにいくつかの予定日時を入力し、他の参加者は自分のスケジュールに合う時間をクリックする仕組みだった。しかし、これらのサービスはすべて同じ問題に直面していた。多忙なビジネスマンの生活に、扱いにくいコンピュータープログラムに費やす時間はないのだ。人々が本当に必要としていたのは、まるで人間のアシスタントのように機能し、「来週、デイブ・ジョーンズ氏との会議を設定してください」と指示できるマシンだった。

しかし、ここ数年まで、AIは人間の言語をそれほど正確に処理することができませんでした。そこで、AIと人間を組み合わせたハイブリッドなアプローチを企業が次々と生み出しました。アルゴリズムがカレンダーや会議場所を計算し、人間のアシスタントが顧客に返信するのです。それでも、アシスタントの給与を考えると、これらのサービスの月額料金は数百ドルに達することもあります。

これらの価格を下げる最良の方法は、人間を完全に排除し、完全に自律的なAIスケジューラーを作成することですが、私が相談したAIの専門家は、この目標を「非常に困難」から「不可能」までと評しました。最先端の会話型インターフェースでさえ、「自然言語理解」（「この間抜けな人間は、ポップカルチャーの参照や内輪のジョークばかり言って、そういうことを言いたかったのか！」というAIのコード）には苦労しています。これが、デニス・モーテンセンがX.aiを立ち上げたときに取り組んだ課題です。アクションヒーローのようないかつい顔とコンピューターアナリティクスのバックグラウンドを持つエネルギッシュな起業家であるモーテンセンは、1980年代のデンマークで10代の頃、「憎しみのリスト」と呼ぶノートを持ち歩き始めました。何かイライラすることがあるたびに、ノートを取り出してその腹立たしさを書き留めていたのです。「なぜ私たちはピザの配達にこんなに待たなければならないのか？なぜ銀行で列に並ばなければならないのか？」最初の会社を立ち上げる準備ができたとき、彼は候補者を解決可能なものと解決不可能なものの2つのグループに分類しました。その後20年間で、彼の「ヘイトリスト」はVisual RevenueとCanvas Interactiveという2つの成功した分析スタートアップを生み出し、顧客に自社のウェブトラフィックに関する洞察を提供しました。

2013年、モーテンセンは再び、競争上の迷惑行為を収益化する準備が整った。今回は、会議のスケジュール管理が圧倒的な勝者だった。半世紀以上もの間、科学者たちは人間同士のように対話できるコンピュータプログラムの開発に取り組んできた。最初のチャットボットであるElizaは、MITの優秀な人材によって1960年代にコーディングされ、会話のキーワードを認識し、スクリプトに従って応答するという点では非常に優れていた。（しかし、会話の話題が変わると、Elizaは迷子になった。）2016年、AmazonはAlexa Prizeを開始した。これは、「20分間、人間と人気のある話題について筋道を立てて魅力的に会話する」ボットを作るための年次コンテストで、賞金は現在350万ドルに達している。（第26.03号の「Fighting Words」を参照。）そして1991年以来、開発者たちは毎年ローブナー賞を競い合っている。これは、ボットが人間の審査員に自分が人間であると信じ込ませるチューリングテストのコンテストである。 2010年代初頭、Siriやその他の最近登場した会話型インターフェースがさまざまな可能性を示し始めたとき、初めてこの技術はモーテンセンの夢を現実にする可能性を秘めていた。

モーテンセン氏は、AIブームに乗りたがっているベンチャーキャピタル企業にこのアイデアを売り込み、1年以内にデータサイエンティストとソフトウェアエンジニアのチームを雇い、数百もの初期決定に取り組み始めた。アシスタントの返答の口調はフォーマルにすべきか、それともフレンドリーにすべきか（両者を混ぜることに決定）、性別はあるべきか（はい、ユーザーはアンドリュー・イングラムかその「妹」エイミーを選択できる）、アンドリューとエイミーはアバターの形で登場すべきか（しゃべるペーパークリップはなし！）、エイミーとアンドリューの声が一貫していることを確認するために、モーテンセン氏は「AIインタラクションデザイナー」を雇って、イングラムと人間の対応者との間の会話を研究させた。どうやら機械にもスピーチライターが必要なようだ。

通常の人間の言語で応答できるアルゴリズムの能力を改良するのに1年半を要した。時間、場所、キャンセルなどのデータの処理にはもう少し時間がかかった。しかし、AIに人間の音声を処理して解釈するように教え込むことは、モーテンセンが考えていたよりも困難であることが判明した。彼のエンジニアたちは、彼らが「エッジケース」と考えるもの、つまり人々のコミュニケーション方法の予期しない癖に何度も遭遇した。例えば、会議を申し込む人間が「アカプルコの結婚式はどうだった？」のように無関係なことを言ったらどうなるだろうか。人間はそれを世間話と認識するが、機械はアカプルコで会議を予定してしまうかもしれない。誰かが今は忙しくて会えないと言うが、「いつかコーヒーでも飲みましょう」としたら、人間は相手にされていないことがわかるだろう。そして、「ジョンのオフィスで会いましょう」という言葉を機械はどう解釈するのだろうか。ジョンはたくさんいる！この愚かな人間はどのジョンを望んでいるのだろうか？

モーテンセンはこう言います。「人間は理性的だと思っていても、すぐに狂っていると気づくのです。あまりにも曖昧なことを言うので、あなたや私でさえ理解に苦しむでしょう。あるいは、真実だと信じていても、実際には間違っていることを言うこともあります。」

モーテンセンと彼のプログラマーたちは、自然言語理解の問題を解決する2つの方法を思いつきました。1つは、あらゆる構文と文法のバリエーションをデータベースに入力するというものですが、それでもうまくいかない可能性があります。もう1つは、高度な人工知能のエージェントでありエンジンでもある機械学習に頼るというものです。人間が初めて毛のないスフィンクス猫を見ると、脳は観察と経験を通して作り上げたプラトニックな猫のイメージを呼び起こし、「ああ、あの大きなネズミのように見える奇妙な裸のものは、実は猫だ」と即座に反応します。しかし、AIにそのような飛躍をさせるには、科学者はまず猫の写真と猫以外の写真をAIに入力し、アルゴリズムがすべての例を比較して画像間の類似点と相違点をすべて識別できるようにする必要があります。

最終的に、十分な猫のデータとエッジケースの誤りの修正が十分に蓄積されれば、AIはプラトニックな猫の合成画像を作成し、異常猫問題を自力で解決するでしょう。しかし、「学ぶ」や「考える」といった言葉は、コンピューターが実際には備えていない人間的な性質を暗示しています。コンピューターは単に計算を行い、システム内のデータに対して確率検定を実行しているだけです。だからこそ、AIはそれを「人工知能」と呼ぶのです。

モーテンセン氏は機械学習の道を選び、彼が「生の研究開発」と呼ぶ3年間に3000万ドルを費やした後、Ingramを実際の顧客に提供する段階に到達した。彼は2016年10月に最初のエディションをリリースし、エントリーレベルの価格は月額39ドルだった。現在は月額17ドルだ。まだ立ち上げの初期段階にあるため、彼は販売数や顧客維持率を明らかにしていないが、その数字は2017年8月にベンチャーキャピタルからさらに1000万ドルの資金を引き出すのに十分なほど健全だった（X.aiへの総投資額は現在4400万ドル）。モーテンセン氏によると、Ingramは1000万件のメールを処理し、Microsoft、Uber、Slackなどの企業の従業員を登録したという。最終的には、Ingramが全員のカレンダーにアクセスして、苦労せずに会議を設定するようになると彼は思い描いている。彼はそれを「スケジューリングの至福」と呼んでいる。

しかし、これまでの経験からすると、悟りの実現はまだ遠い。モーテンセン氏は自然言語よりもさらに大きな課題、つまり人間の心理に直面しているからだ。例えば、スケジュールメールを3通送ると私たちはイライラするが、機械は疲れ知らずだ。「何千ものメッセージにAIが取り組むのを見たことがある」とモーテンセン氏は言う。

「何千ものメッセージといえば」と私は彼に言いました。「アンドリューは、この訪問を設定するためだけに 9 通のメールを送ってきました。」

「一つのブロックで済ませる方がずっといいのですが」と彼は言う。「でも、まだサポートしていません。」

一方、彼はフィリピンに105人の人間の「トレーナー」を雇い、AIの効率と精度を向上させるため、アルゴリズムに大量のデータを詰め込むべく24時間体制で働いています。彼らは、一部のテクノロジージャーナリストがスケジュールミスを防ぐために使っていると非難するような、秘密の人間アシスタントではありません。彼の創造物は人間の助けなしにすべてを行うと彼は言います。トレーナーは、AIにあらゆることをより良く行う方法を教えるだけの存在なのです。

AIチャットボットは私たちを怒らせることなく会議のスケジュールを設定しようとする

マニラ郊外の厳重に警備されたビルの中で――警備員に携帯電話とノートパソコンのシリアル番号を渡す必要があり、製造現場では紙とペンさえ使えなかった――40人の若いフィリピン人が、まるでインターネットカフェでFacebookページをチェックする旅行者のようにテーブルに座っている。彼らはほとんどが20代から30代前半で、大学卒か、海外のコールセンターから来た移民だ。多くのフィリピン人と同様に、彼らは完璧な英語を話す。しかし、私の付き添いの人は、そのうちの一人と10分しか話させてくれなかった。X.aiコンピューターが従業員の「タスクごとの所要時間」を監視しており、私がいると彼らの気が散ってしまうからだ、と彼女は言った。また、名前を聞かないでほしい、と言われた。彼らを不安にさせるからだ。

私は若い女性の隣に座り、彼女がテンプレートのボックスに単語や数字をスライドさせるのを眺めていた。彼女はビジネスの学位取得を目指して勉強しながらここでフルタイムで働いており、現在は複雑なタイムゾーンのメールに対応しているという。「時々、自分が住んでいる都市名だけを言う人がいるのですが、似たような名前の都市がたくさんあるので困ります」と彼女は言う。あるいは、自分の住んでいる場所の名前を間違えたり、東部標準時と東部夏時間を混同したりすることもある。X.aiのアルゴリズムはこうした問題をすべて認識し、考慮する方法を学習する必要があるため、エンジニアたちは文章を注意深く作成されたデータセットとサブセットに分解する必要がある。彼女は勤務時間中、タイムゾーンに関係しそうな単語をすべてハイライトし、タイムゾーンテンプレートの適切なボックスにドラッグすることで、機械学習アルゴリズムにデータを入力している。これは「固有表現抽出」と呼ばれる。

時間が来ると、監督者は私を急いで部屋から追い出しました。

近くの会議室で、研修チームのリーダーに会った。中学校の先生のような陽気な女性だ。付き添いの人は彼女をゾイラと紹介した。どうやら私に名字を言うのも、またしても居心地の悪さを露呈することになるらしい。わざわざニューヨークから魔法の仕組みを見学に招待してくれたのに、なぜか秘密主義に思える。しかも、ニューヨークから電話しているX.aiのチーフデータサイエンティスト、マルコス・ヒメネス・ベレンゲルとのビデオ通話を見るためにここにいると知ると、さらに奇妙に思える。

画像には床、フローリング、動物、哺乳類、ペット、犬、犬歯、木材、堅木、ストラップが含まれている場合があります

その後1時間、彼がZoilaとX.aiのAIトレーニング担当副社長、Liying Wang（ニューヨークで会ったことがあるので、彼女のフルネームは知っている）と話している間、私は「クレイジー・ヒューマン」の問題を垣間見た。例えば、このメールにはこう書かれていた。

「月曜日の午後 3 時以降は香港時間で対応できますが、火曜日は出発なので、会議は水曜日の午後 3 時以降、香港時間で対応できる場合に限られます。」

ゾイラによると、トレーナーたちは困惑しているらしい。もし人間が「水曜日以降は午後3時ならいつでも大丈夫」と言っているなら、「定期的な予約枠」に入れるべきなのに。でも、火曜日はどうするんだろう？

ヒメネス・ベレンゲルはしばらく考え込んだ。彼のエンジニアリングチームとデータサイエンスチームは、機械学習モデルに適切なデータを供給するためのテンプレートを設計した。彼らは特定の言語の問題に焦点を当てたり、新しい機能を追加したりするために、モデルとテンプレートを常に調整している。そこで問題となるのは、このメールがモデルに適合するのか、それとも再設計が必要なのか、ということだ。

そうだ、と彼は判断した。「午後3時以降」は実際には定期的な空き時間だ。問題は、火曜日がその定期的な空き時間の中に「空き時間」があり、最新の時間モデルでは「空き時間のある定期的な時間」を表現する方法がないことだ。「これは難しいですね」とワン氏は言う。

他にもこんな例があります。「8月7日の週はほとんど空いています。7時、8時、9時、10時の間で、できれば午後にご都合の良い日時をご指定ください。」トレーナーはメッセージの最後の4桁の数字が日付だと考えていますが、日付テンプレートにはすべての数字を入力するためのボックスが足りません。

ヒメネス・ベレンゲル氏によると、これもまたエッジケースで、エンジニアやトレーナーが人間にありがちなミスをしすぎると、機械も同じミスを繰り返すようになるという。もちろん、より多くのボックスを持つテンプレートを作成することはできる。しかし、ある時点でモデルの書き換えをやめ、アルゴリズムに顧客に説明を求めるように指示する必要がある。これは彼らのデフォルトのフェイルセーフオプションだが、エイミーやアンドリューが頻繁に質問すると顧客がイライラしてしまうため、できるだけ避けようとしている。私もその気持ちはよく分かる。

これまで、私はイングラム夫妻のアプローチを受ける側ではあったものの、ユーザーではありませんでした。そろそろ私自身も、エイミーやアンドリューのようなサービスに登録すべき時が来ていました。比較の基準を作るため、X.ai とその競合サービスである Clara Labs の両方を使って会議のスケジュールを設定してみることにしました。Clara Labs は、モーテンセン氏が X.ai より安く、革新性で上回ろうとしていた人間と機械のハイブリッドサービスの一つで、約 3 年前に X.ai と同じ月にローンチされました。Clara のアプローチは「人間がループ内にいる」として知られており、人間は機械では再現できない価値を付加するという考え方です。実際、創設者たちはモーテンセン氏の「完全自動化」の夢を完全に否定し、スケジュールアシスタントの最初の挨拶に違いをもたらしました。「私はクララ、あなたの人間がループ内にいるアシスタントです」。

まずX.aiに参加します。数分後に応答が返ってきました。

こんにちは、ジョン。

私はエイミーです。今日からあなたの専属スケジュール管理アシスタントになります。

会議をスケジュールしたいときに私に CC ([email protected]) を追加するだけで、その後の面倒なメールのやり取りは私が引き継ぎます。

まず、カレンダーに接続して、住所と会議の希望（時間帯、お気に入りのコーヒーショップなど）を入力するように勧められました。レッスンの最後は、「いつでもお手伝いいたします、エイミーイングラム :)」という明るい締めくくりで終わります。

さあ、最初のミーティングを設定する時間だ！編集者に招待状を送り、指示通りエイミーをCCに入れて、会えるかどうかの漠然とした提案で彼女を試してみた。「金曜日の午後2時にユニオンスクエアでミーティングがあるんだけど、その前にコーヒーかランチでもどうかな？ 12時くらいかな？」

事態は急速に複雑化し、どういうわけかエイミーは私の編集者に、彼の自宅で会うよう提案してきました。彼とのメールにエイミーのBCCで連絡されていたので、すぐに間違いに気づき、すぐに訂正しました。

Claraに登録して、同じように曖昧なメッセージを送ってみました。すると、無駄なやり取りをすることなく、彼女はすぐに返信をくれました。

会いたい場所の正確な住所を教えてください。

Clara についてもっと知るため、私は創業者のマラン・ネルソンとマイケル・アキリアンに電話した。クララは、35 回のミーティングのスケジュール設定が含まれるエッセンシャルパッケージで月額 99 ドルから、110 回のミーティングのスケジュール設定が含まれるエグゼクティブパッケージで月額 399 ドルまで、さまざまな料金を顧客に請求している。2014 年、ネルソンは高校時代からの親友であるアキリアンとサンフランシスコのコーヒーショップに座り、テクノロジーと社会問題に関心を持つ人々を集めて何らかのシンクタンクを作る計画について話していた。彼女はインタビューの招待のために何百もの電話とメールを送っていたが、アキリアンの記憶によれば、「彼女のメールボックスは完全に圧倒され、溢れかえっていた。彼女はこれらのすべての人のスケジュールを調整しようとしていて、こう言った。『ねえ、この 50 人の人と 30 分ずつずつ話したいの』と言えば、カレンダーに記入できるようなものがあればいいのに』」

モーテンセンと同様に、ネルソンとアキリアンも応答テンプレートとキーワード認識のプログラミングに着手しました。しかし、3000万ドルの資金調達と3年間の自然言語研究開発は目指しませんでした。「インテリジェントインターフェースは、シリコンバレーのコミュニティ全体が誕生以来、ずっと追い求めてきたものです」とネルソンは言います。「しかし、自然言語処理はまだ遠い未来の話です。そこで私たちは、『人間がループに入る』という発想に至ったのです。」

ここでClaraリモートアシスタントの出番です。Clara AIが提案する回答に高い信頼度を持てば、人間を介さずにメールを送信できます。しかし、それ以外の場合は、AIは問題のテキストをCRA（キャリアアシスタント）に送信します。ジョージア州出身で28歳、神経科学を専攻し、在宅勤務をしているキャット・ムーアさんのようなCRAです。「まず最初に、メール全体を読んで文脈を把握し、何が起こっているのかを把握します」と彼女は説明します。10人規模の大規模会議のような依頼になると、複雑な状況が発生します。そのようなメールを理解するのに10分かかることもあります。

彼女は時々、返信テンプレートを少しカスタマイズして、人間味を加えることがあります。「交通事故に遭ったので、会議に参加できません」という返信に「大丈夫です！いつ再スケジュールしますか？」と返信するのは、どこかしっくりこないのです。メールには「申し訳ありませんが、父が亡くなったため、対応できません」と書かれていることもあります。これがクララのエンジニアたちに「共感キュー」プロジェクトのアイデアを思いつきました。すぐにCRAたちは、「ご愁傷様です」といった人間味のある新しいテンプレートを作成しました。

「自動化しやすいものもあれば、はるかに難しいものもあります」と、クララの機械学習プログラムを運営するジェイソン・ラスカ氏は言う。「そして、本当に人がやらなければならないこともあります。」

クララからのメッセージに返信するときは、相手が人間だと分かっていたので、いつも「こんにちは、クララ」と始め、終わったらお礼を言っていました。しかし、完全に自動化されたエイミーと何度かやり取りした後、機械と挨拶を交わすのが恥ずかしくなり、冷たく機械的な返事を返しました。思わずこう思いました。「機械と話すと、人間は機械のように振る舞うようになるのだろうか？」

画像には人間、家具、木材、着席、履物、衣類、靴、アパレル、床材、堅木などが含まれている可能性があります

もう一度テストしてみることにしました。4人にClaraとX.aiに登録してもらい、ミーティングの招待状を送ってもらいました。メールが届いたので、「ごめんなさい。父が亡くなりました」と返信しました。

クララさんは「心からお悔やみ申し上げます」と述べ、面会の日程変更を提案した。

エイミーは別のアプローチを取りました。「大変申し訳ございませんが、前回のメッセージには返信できません。もしかしたら、会議のスケジュールとは関係がなかったか、私が理解できなかったのかもしれません。もしこのメッセージに私が対応すべき内容であれば、ご要望を言い換えて再度メールをお送りください。」

もう一つのエッジケースを発見したようです。

X.aiのシニアエンジニアの一人が、珍しく油断なくこう認めた。「何かを自動化するために構築する論理システムには、必ず少なくとも一つは、対応できるはずなのに対応できないケースが存在します。人間の論理に関わるあらゆるものと同様に、それは底なし沼なのです。」

Siriの開発に携わったAIエンジニアの一人、ジョシュア・レヴィ氏は、そう遠くない将来、一貫して信頼できる、完全に自律的な会話型インターフェースが実現すると、慎重ながらも楽観的な見方を示している。「言語の問題を決して解決できないと言っているわけではありません。おそらく解決できるでしょう。しかし、現時点では、まだ解決できていないのです。」Facebookが2015年にベータ版としてリリースされ、注目を集めたバーチャルアシスタント「M」を最近終了させた理由の一つは、おそらくこれでしょう。チャットボットのタスクの多くが、高額な人間による介入を必要としていたのです。チャットボットはEliza以来、大きく進化しましたが、まだ十分ではありません。少なくとも今のところは。

モーテンセン氏と世界中に拠点を置くX.aiのスタッフにとって、問題は、アンドリュー氏とエイミー氏が自然言語理解の実現に向けて、多くの顧客を苛立たせたり失望させたりするのではないかということです。モーテンセン氏によると、イングラムは現在99%のタスクを正しく実行していますが、「予定通り4時に対応できます」というメッセージほど簡潔で明確なものはありません。私が初めて彼を使った時、アンドリュー氏はそれを台無しにしました。X.aiはスタートアップ企業であり、活発な研究開発を行っている企業であることを考えると、モーテンセン氏が顧客維持率と収益にこだわるのは当然のことです。しかし、より重要な問題は、技術が成熟し、何年後かに主流になるまで、同社が継続的に改善と革新を行い、顧客満足度を維持していくための資金を確保できるかどうかです。

AI関連のベンチャーキャピタル市場が活況を呈している今、資金調達の良い方法は、自らをAI企業と名乗り、人間を雇って作業の大部分を任せ、最終的に人間が必要なくなるまで続けることだ。しかし、Claraの創業者たちは、人間は常に必要だと考えている。「私たちの最大の価値は信頼性です」とネルソン氏は語る。そのため、同社の開発者たちは自然言語AIの改良に取り組んでいるが（Claraのタスクの約4分の1は完全に自動化されている）、品質管理を維持し、「共感キュー」プロジェクトのようなアイデアを生み出す人間を疎外するつもりはない。

どちらのビジョンが勝利するのでしょうか？「忠実なAIアシスタントと手を携えて星を目指しましょう」でしょうか？それとも、現代社会の冷酷な格言「最も多くの人間を排除した企業が勝利する」でしょうか？私たち人間は、思いもよらぬチャンピオン――なんと2つのスケジュール管理ボット――が未来のアーキテクチャを賭けて戦いに挑む間、辛抱強く待つしかありません。

John H. Richardson は、 第 25.12 号で脳コンピューターインターフェースについて書きました 。

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