OpenAIとAnthropicは、AIが単一のデモンストレーションを観察することでタスクを学習できる機能を導入し、プロンプトのみに依存する段階を超えたことを示しています。Record & ReplayやRecord a Skillといったこれらの新機能により、ユーザーはワークフローをデモンストレーションし、AIに再利用可能なスキルを作成させることができます。この開発は、プロンプトだけではAIがその潜在能力を最大限に発揮するには不十分であることを示唆しています。著者はSiriの開発に携わった経験を振り返り、主な課題は言語学ではなく、文脈認識とインタラクション全体でのユーザーの好みを維持することであったと述べています。人間の理解は、しばしば暗黙知に依存しており、それを明確に表現することは困難で、文書化されることはめったにありません。タスクをAIにデモンストレーションすることは、口頭でのプロンプトでは見逃されるニュアンスの詳細や意思決定プロセスを捉えます。これらの記録されたスキルは、その後自律的に動作し、ユーザーがタスクを繰り返し説明する手間を省くことができます。将来は、これらのデモンストレーションされたワークフローのライブラリを構築することが含まれ、これはオープンソースソフトウェアと同様に、時間の経過とともにパーソナライズされ、改善される可能性があります。著者は、デモンストレーションによるAI学習は、新しい従業員をトレーニングすることに例え、長期的な効率のために一度だけの労力で済むことを示唆しており、大きな飛躍を表していると強調しています。