AIに慣れる方法

ChatGPT(GPT4)に「AIに詳しくない質問者」の役割を演じさせて、その質問に答えた。僕の側はiPhoneの音声入力。

これ自体が「AIに質問させる」「AIに役を演じさせる」「AIでアイデア出し」「AIで時間のかかる実験を代替」の実演

Q: AI技術に関する情報を得る際、どのような方法で学びたいと思いますか？オンラインコース、書籍、実践的なプロジェクトなど、具体的な学習スタイルについて教えてください。

A: AI技術に関する情報を得る際、これは僕個人の話になってしまうんですけど、僕は論文を読む人なので、論文を読むことをAIにアシストさせるということがとても有益だなと感じています。一般のこの話を聞くであろう人たちにとって、それほどAIを論文を読んで学ぶということはしないだろうと思うので、この説明はいまいちかなと言う気がしますね。例えば政府が出している資料とか、情報が膨大で重要なことが書いてあるんだけれども、全部読むのは大変でみたいなことがあると思いますけど、そのようなものを読むときにAIを使って支援させるとかすると良いんじゃないでしょうか。

Q: AIから得た情報を検証する際に、特に重視しているポイントはありますか？たとえば、情報の出典の信頼性、情報の新鮮度、情報の一貫性などに注目しますか？

A: 情報の正確性に関してならば、正確性を求める物は異なったパスで調べるべきですね。例えばAIに質問した上で、そこで出てきたキーワードでGoogle検索をかけてウィキペディアを見るであるとか、書籍を見るであるとか、人に聞いてみるであるとか、異なる経路で得た情報が整合して整合性を持ってつながり合っている場合、その信頼性は高いと考えて良いでしょう。あぁその検証すると言う点で言うと、自ら実験して検証すると言うのはすごく重要な選択肢の1つですね。

Q: AIを利用して新しいアイデアや視点を得る際に、特に有効だと感じる使い方や工夫はありますか？例えば、特定の質問の仕方や、AIとの対話の進め方など。

A: AIを利用して新しい視点を得る際に有効だと感じる使い方としてはAIの役割を指定するということが考えられます。AIの性格設定を先にしてやる。例えば僕が何かを考える時、僕の視点は必然的にプログラムで研究者で技術が好きである人間と言う視点に偏っていてバイアスがある。なので、何らかのテーマに関してAIに質問するときに、例えばあなたは技術に苦手意識を持っている非エンジニアです、みたいな役割指定をしてやると、そうすると自分の視点にはなかったような視点からの発言が出てくることが高まる。

Q: 役割指定をしたAIからの回答を受け取った後、その情報やアイデアをどのようにして自分の思考プロセスやプロジェクトに取り入れていますか？具体的な例を教えていただけるとありがたいです。

A: 具体的な例としては今やっているこれ自体がそれなんじゃないかと思います。つまり僕は僕個人はAIに詳しい人間なので、逆にAIに詳しくない人間からどのような質問が出るかと言うことを僕自身が考える事は困難であった。なので、AIに質問をする役割を与え、キャラクター設定としては、論文を読んだりする研究者ではなく、これからAIを学んでいこうとする一般のユーザと言うキャラクターを指定したわけです。

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Q: AIを学び始めるにあたって、初心者におすすめの学習リソースや書籍はありますか？

AIを使って効率的に情報を読み取るアプローチ: AIを活用して、論文や大量の資料から必要な情報を効率的に抽出する方法が議論されています。具体的には、AIによる要約や質問への回答を利用することで、読むべき情報の量を絞り込み、目的に応じて読む深さをコントロールすることが提案されています。これは、情報過多の現代において、生産性を高めるための有効な手段となり得ます。

AIを使って異なる視点を得るアプローチ: AIに特定の役割やキャラクターを設定することで、自分とは異なる視点からの意見やアイデアを引き出すという使い方が紹介されています。これは、自身の知識やバイアスの枠を超えて、新しい気づきや発想を得るための創造的な方法です。多様な視点を取り入れることで、問題解決や意思決定の質を高めることができるでしょう。

AIを使ってプロダクトデザインの改善サイクルを回すアプローチ: プロダクトデザインの分野において、ユーザーペルソナを演じるAIを活用し、フィードバックを収集・分析することで、デザインの改善サイクルを効率化するアイデアが提示されています。これは、ユーザーの多様なニーズや反応を迅速に理解し、それに基づいてデザインを改善していくための革新的なアプローチです。

AIを通じてユーザーの多様性を学ぶ重要性: AIを活用してユーザーからのフィードバックを収集する際、ユーザーの反応が多様で時に矛盾することを認識し、それを学習の機会として捉えることの重要性が指摘されています。これは、ユーザー中心のデザイン思考を身につけ、より良いプロダクトを開発するための貴重な経験となります。

これらのアプローチや考え方は、AIを単なるツールとしてではなく、思考や創造性を拡張するためのパートナーとして活用する方向性を示しています。こうしたAIの活用方法は、生産性の向上だけでなく、イノベーションや問題解決の質を高めることにも寄与すると考えられます。

AIの能力と限界に対する正しい理解の必要性: AIに対する過度な期待や誤解が、失望や無駄な時間を生む原因となることが指摘されています。AIの真の能力を理解し、適切に活用するためには、AIの得意分野と苦手分野を正しく認識することが重要です。また、AIの出力を鵜呑みにせず、批判的に検証する姿勢が求められます。

情報の正確性を検証するための複数の情報源の活用: AIから得た情報を検証する際、異なる情報源を用いて比較・検証することの重要性が強調されています。複数の情報源から得た情報が一致する場合、その情報の信頼性は高まります。これは、AIに限らず、あらゆる情報に対して有効なアプローチです。

実験や検証が難しい分野におけるAIの活用可能性: 物理的な実験が難しい、あるいは高コストである分野において、AIを用いたシミュレーションや予測が、新たな可能性を開く手段として提案されています。AIを活用することで、リスクや手間を減らしつつ、仮説や新しいアイデアを試すことができます。ただし、結果の解釈には注意が必要です。

AIを「正解」ではなく「きっかけ」として捉える重要性: AIの出力を絶対的な正解ではなく、新しい気づきや発想のきっかけとして捉えることの重要性が指摘されています。AIから得られた多様なアイデアや視点を、思考の拡張やブレインストーミングのツールとして活用することで、創造的な問題解決が可能になります。

これらの点は、AIを効果的に活用し、その恩恵を最大限に引き出すための重要な視点であると言えます。AIの能力と限界を正しく理解し、適切な方法で情報を検証しつつ、AIを創造性や問題解決の触媒として活用することが、AIとの付き合い方の鍵となるでしょう。

人間は、新しいことを試す際に、最初の失敗経験から悲観的な勘違いをしてしまう傾向がある。つまり、最初にうまくいかなかったからといって、その後も同じようにうまくいかないだろうと思い込んでしまい、それ以上その物事を試そうとしなくなってしまうということ。

しかし、実際には最初の失敗はたまたまそうだっただけかもしれないのに、その可能性に気づかず、貴重な学習や成長の機会を逃してしまうことになる。

そのため、悲観的な勘違いに陥らないように注意し、たとえ失敗してもめげずに何度も挑戦することが大切だと述べられています。

この「悲観的な勘違い」についての説明は、概ね明確だと思います。ただ、以下の点について、もう少し詳しく説明していただけると理解が深まるかもしれません。

悲観的な勘違いが起こりやすい具体的な状況や例はどのようなものでしょうか？

悲観的な勘違いを避けるために、心がけるべき具体的な方法やマインドセットはありますか？

何度も挑戦することの重要性は理解できましたが、一方で無駄な努力を避けるためにも、どこかで見切りをつける必要もあると思います。挑戦と見切りのバランスをどのように取ればよいでしょうか？

以上の点について、もしお考えがあればお聞かせください。

イマイチな例1

AIを活用する際、その能力と限界を理解することが重要。過度な期待や誤解を避け、AIの得意分野で活用すべき。

AIを使って情報を効率的に処理する方法として、要約や質問応答機能を活用。知りたい情報を明確にしてからAIに問い合わせることで、適切な情報を得られる。

AIから得た情報は、他の情報源で検証することが重要。複数の情報源から得た情報が一致する場合、信頼性が高まる。

プログラミングなど実験が容易な分野ではAIを活用して試行錯誤しやすい。一方、実験が難しい分野ではAIをシミュレーションに活用できる可能性がある。

AIは必ずしも正解を提示するわけではない。むしろ新しい視点やアイデアの創出に活用すべき。ブレインストーミングのように、まず量を出すことが重要。

AIに役割を与えることで、自分にはない視点からの意見を引き出せる。異なる立場のユーザーを想定してAIに質問させることで、多様なニーズの理解につながる。

ユーザーペルソナを演じるAIを活用し、プロダクト開発の改善サイクルを効率化できる可能性がある。ユーザーの多様な反応を疑似的に体験できるメリットがある。

以上のように、AIの特性を理解し、適材適所で活用することで、学習や問題解決の効率を高められることが示唆されています。

「AIを活用する際、その能力と限界を理解することが重要。過度な期待や誤解を避け、AIの得意分野で活用すべき。」

それがわからんから想定読者は困ってんだろ！

イマイチな例2

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Q1: AIを活用するには何が重要ですか？

A1: AIを活用する上で最も重要なのは、AIの能力と限界を正しく理解することです。AIは特定の分野では人間以上の性能を発揮しますが、常識的な判断や倫理的な決定を下すことは苦手です。AIに過度な期待を抱くのではなく、得意分野で賢く活用することが肝心です。

Q2: AIを使った情報処理の効率的な方法は？

A2: AIの要約機能や質問応答機能を使うと、膨大な情報を効率よく処理できます。AIに情報を渡す前に、知りたい内容を明確にすることがポイントです。例えば「この文書の要点を3点挙げてください」と具体的に問いかけると、AIは的確に要点を抽出してくれます。

Q3: AIが提供する情報の信頼性を確認するには？

A3: AIが提示した情報は、他の情報源でも確認することが大切です。例えばウェブ検索や書籍で同じトピックを調べ、複数の情報源の内容が一致していれば、情報の信頼性は高いと判断できます。鵜呑みにせず、様々な角度から情報を検証する習慣をつけましょう。

Q4: AIは問題解決にどう役立つ？

A4: プログラミングのようにトライアンドエラーが容易な分野では、AIを活用して素早く解決策を模索できます。対して実験が難しい分野でも、AIによるシミュレーションで問題解決のヒントを得られる可能性があります。AIを使って多様なアプローチを試すことが、打開策を見つける近道になるかもしれません。

Q5: AIの回答を過信しない方が良い理由は？

A5: AIの回答が常に正解とは限りません。AIの提案は参考程度に留め、新しい発想のきっかけとして活用するのが賢明です。アイデア出しの際、質より量が大事なように、AIにはとにかくたくさんの選択肢を出してもらいましょう。その中から有望なアイデアを見つけ出すのは人間の仕事です。

Q6: ユーザー目線でAIを活用するには？

A6: 自分とは異なる視点を持つユーザー像を設定し、その立場からAIに質問させる方法があります。AIを「初心者ユーザー」や「熟練ユーザー」などに見立てることで、自分では気づきにくいニーズや課題が浮かび上がります。ユーザーの多様性を考慮した問いかけは、よりよいサービス開発につながります。

Q7: 読者へのメッセージをお願いします。

A7: AIは便利なツールですが、万能ではありません。うまく付き合うには、AIの特性をしっかり理解することが大切です。AIの提案を盲信するのではなく、自分の頭で考えることを忘れずに。AIに頼りながらも、最終的な判断は人間が下すのだと肝に銘じましょう。AIを味方につけ、自らの成長につなげていってください。