生成AI/検索AIを推論・探索ツールとして使う
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生成AIを「思考の補助、能力の拡張」としての発散ツール(右上の象限)として使う
table:生成AIの目的の違い
【生成物を重視】 【推論過程を重視】
重視するもの 新しいコンテンツ、マルチモーダル変換されたコンテンツ 文脈の理解と分析、洞察のための推論
AIへの考え方 道具として利用 外部脳、思考を拡張するパートナーとしての共創
性質 収束 (ゆらぎは悪) 発散 (ゆらぎは善)
クオリティ 中~高 (保証が難しく、一貫性の担保に労力・技術が必要) 低~中 (精度は不要。再現性の高い強化が可能)
多くの方が、生成物を作ること(収束の下半分の象限)に着目しがち。
なぜなら、「生成」AIだから、0->1で何かを作るのだ、と思ってしまう。
しかし、創造的な可能性空間の広いもの(OpenEndednessの大きい、右下の象限)を生成することは、困難である
ブログ、動画、画像、音楽など
マルチモーダル変換による生成物も同じであろう
動画 -> ブログ作成など
一方で、生成AIを「思考の変換ツール、発散ツール、壁打ちツール」として使うと、誰もが簡単に恩恵を預かれる。
たとえば
アナロジーを使って、解説してもらう
自分の論文PDF読ませて、「この研究はこの後どう発展させればいいでしょうか」と聞く
新規事業のアイデア出しをしてもらう
キャッチコピー、タイトル案を出してもらう
生成AIが活用できない人には、後者のやり方をお薦めする。
hiroya_iizuka.icon 実際自分も、比率的にほとんど後者の使い方をしている。
感じたこと
生成AIを道具のように使うのではなく、共創するパートナーとして、尊重する
そして、知的作業を一緒に行なう、強力な第3の脳として、自分の一部として使う
拡張知能的に、これらを使う。
創造性を強化することができる。
2025年1月更新
o1 Proは、特に抽象的なことを考えさせたり、多から1の本質を掴むのが上手
Gensparkに関しては
フォローアップ質問をして、深ぼる
code:検索クエリ
この概念について、以下の視点から解説してください。
- この概念の上流にある、元となるベースの概念やアイデア
- 異なる意見、概念やアイデア
- 似ている概念やアイデア
- この概念がベースとなって、発展していった概念やアイデアu
NotebookLMは、複数のソースやPDFを貼り付けて、どういうことが言えるか洞察を抽出
Claudeは、アナロジーを考えさせたり、Artifacts機能で可視化してもらう
関連
参考