🌀人間とAIの境界

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研究ノートダイジェスト

「人間とAIの境界」、「人間とAIが目的を共有する」研究では、AIと人間の境界線定義の難しさ、AIの信頼度、人間の判断保持度が重要な問題であると示された。これらから、人間とAIの関係性や境界線について深く考えることが求められる。

フラグメントダイジェスト

「AIと人間の知的な共同作業」、「AIと人間を対等かつ同じ作業に従事する存在として捉える」では、人間とAIの知識共有の重要性が強調されている。これらは私の研究と深く関連している。

フラグメント

「AIと人間の対話が展開され、AIが個々の視点を理解し、それに基づいて自身の考えを述べる」では、AIと人間の共同化により、知識の生産性を向上させるための多様な視点が提供されるという考え方が示されている。これは私の研究と関連がある。

フラグメント

「AIとの共同化」、「BMOT特別授業第1回「知的生産」」、「オモイカネ勉強会」は彼の研究と関連があります。「主観か客観かではなく、一人の主観から大勢の主観へ」では、AIが視点の多様性を提供し、盲点を発見する重要性を説明しています。「Scrapbox+GPT4」では、AIと人間の共同作業が知的生産を向上させ、知識の民主化を促進し、自動化と効率化を実現すると述べています。「エンジニアの知的生産術 反響まとめ」では、西尾氏の「エンジニアの知的生産術」に対する読者の反応が紹介されています。「AIパネルディスカッション」では、AIと人間の対話が展開され、AIが個々の視点を理解し、それに基づいて自身の考えを述べる様子が描かれています。

フラグメント

「AIとの共同化」では、知識の生産性を向上させるための多様な視点が提供されるという考え方が示されている。また、「知識と資本論とテクノロジストの条件」では、新たな知識を発見し伝えることが価値創出の手段であり、知識は形を変えて他人に伝えられ、顧客価値を生むと述べられている。

フラグメント

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generated: 2023-09-03 07:38

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🤖🔁人間とAIの境界

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研究ノートダイジェスト

「人間とAIの境界」、「人間とAIが目的を共有する」研究では、AIが仕事を奪うのではなく、新技術を習得できる人間が仕事を奪う視点が示された。AIと人間の境界線定義の難しさ、AIの信頼度、人間の判断保持度は重要な問題である。これらから、人間とAIの関係性や境界線について深く考えることが求められる。

フラグメントダイジェスト

「AIと人間の知的な共同作業」、「AIと人間を対等かつ同じ作業に従事する存在として捉える」では、AIと人間の関係性や境界線についての問いが提起され、人間とAIの知識共有の重要性が強調されている。これらは私の研究と深く関連している。

フラグメント

「AIと人間の対話が展開され、AIが個々の視点を理解し、それに基づいて自身の考えを述べる」では、AIと人間の共同化により、知識の生産性を向上させるための多様な視点が提供されるという考え方が示されている。これは私の研究と関連がある。

質問：

西尾氏のアイデア創出方法は？

彼のコミュニケーションスキルが問題解決能力にどう影響しているか？

彼の価値観や視点が研究や仕事にどう反映されているか？

彼がパラレルワークを選んだ理由とその影響は？

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generated: 2023-08-31 21:39

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🤖🔁人間とAIの境界

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研究ノートダイジェスト

「人間とAIの境界」についての研究では、AIが仕事を奪うのではなく、新しい技術を習得できる人間が習得できない人間の仕事を奪うという視点が示された。AIと人間の境界線を定義する難しさや、AIをどの程度信頼するか、人間が自身の判断をどの程度保持するかは、人間とAIの境界線を定義する難しい問題である。

「人間とAIが目的を共有する」についての研究では、AIが仕事を奪うのではなく、技術親和性の高い人間が技術親和性の低い人間の仕事を奪うという視点が示された。AIの進化とともに仕事の性質が変化し、新たなスキルが求められる。AIが人間の判断を支援または代替できるかは、人間の受け入れ度による。

これらの研究から、人間とAIの関係性や境界線について深く考えることが求められる。また、AIの進化により、人間がどの程度自身の判断を保持すべきか、AIをどの程度信頼すべきかという問いについても、今後の研究でさらに探求する必要があると感じる。

フラグメントダイジェスト

「AIと人間の知的な共同作業」では、AIと人間の書いたものの境界や、AIがどの程度信頼できるか、人間が自身の判断をどの程度保持すべきかという問いが提起されている。これは私の研究と深く関連しており、AIと人間の関係性や境界線について深く考えることが求められる。

「AIと人間を対等かつ同じ作業に従事する存在として捉える」では、AIと人間の新しい関係性の構築や、AIと人間が体験を共有する「共同化」が必要とされている。これは私の研究と一致し、人間とAIが協力して知識を共有することの重要性を強調している。

これらの断片から、AIと人間の間での知識共有や共同化の重要性が強調されており、私の研究と深く関連していることがわかる。これらの視点を取り入れることで、私の研究はより深化する可能性がある。

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generated: 2023-08-30 07:11

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🤖🔁人間とAIの境界

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「人間とAIの境界」についての研究では、AIが仕事を奪うのではなく、新しい技術を習得できる人間が習得できない人間の仕事を奪うという視点が示された。AIと人間の境界線を定義する難しさや、AIをどの程度信頼するか、人間が自身の判断をどの程度保持するかは、人間とAIの境界線を定義する難しい問題である。また、AIと人間の境界線はどこに引かれるべきなのか、AIの進化により、人間が自身の判断をどの程度保持すべきかは変化するのか、AIをどの程度信頼すべきかは、どのように決定すべきなのかという問いが提起された。

また、「人間とAIが目的を共有する」についての研究では、AIが仕事を奪うのではなく、技術親和性の高い人間が技術親和性の低い人間の仕事を奪うという視点が示された。AIの進化とともに仕事の性質が変化し、新たなスキルが求められる。AIが人間の判断を支援または代替できるかは、人間の受け入れ度による。AIと人間の対話のルール設定やバランス調整は重要で、そのためには時間をおいて考えることが必要である。

これらの研究から、人間とAIの関係性や境界線について深く考えることが求められる。また、AIの進化により、人間がどの程度自身の判断を保持すべきか、AIをどの程度信頼すべきかという問いについても、今後の研究でさらに探求する必要があると感じる。

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generated: 2023-08-29 10:35

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🤖🔁人間とAIの境界

「人間とAIの境界」に変えた

AIが仕事を奪うのではなく、技術親和性の高い人間が技術親和性の低い人間の仕事を奪う。

仕事の解像度が低い

新しい技術を習得できる人が習得できない人の仕事を奪う

AIであるかどうかはあまり本質的ではない

AIと人間の境界線を定義する難しさ

AIをどの程度信頼するか、人間が自身の判断をどの程度保持するかは、人間とAIの境界線を定義する難しい問題

AIと人間の境界線はどこに引かれるべきなのか？

AIの進化により、人間が自身の判断をどの程度保持すべきかは変化するのか？

AIをどの程度信頼すべきかは、どのように決定すべきなのか？

どこに境界を引くのが適切か自明でないということは、その二つはなだらかにつながっているのでは

「技術親和性の高い人」の話をした時は「人」という主体と「技術」という客体として認識していた

なので「人」が「技術」を習得できるかどうか、という視点でいた

「技術」の側も同様に「人に類するもの」である場合、この構図の見え方が変わってくる

例えば日本人ばかりの職場に外国人が入ってきた時に「親和的」に振る舞える人と、拒絶する人とがいるだろう

日本という、少子高齢化によって今後労働力が減少していき、消極的な移民政策によって人口増加地域から人を受け入れることをせず、ドラえもんなどのSFによってAIやロボットに対して親和的な国では、他の国が移民によって満たすニーズをAIとロボットによって満たすようになるのかもしれない

AIの進化とともに仕事の性質が変化し、新たなスキルが求められる。

AIが人間の判断を支援または代替できるかは、人間の受け入れ度による。

人間とAIの対話のルール設定やバランス調整は重要で、そのためには時間をおいて考えることが必要。

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研究ノートダイジェスト

AIが仕事を奪うのではなく、技術親和性の高い人間が技術親和性の低い人間の仕事を奪う。AIの進化とともに仕事の性質が変化し、新たなスキルが求められる。AIが人間の判断を支援または代替できるかは、人間の受け入れ度による。人間とAIの対話のルール設定やバランス調整は重要で、そのためには時間をおいて考えることが必要。AIをどの程度信頼するか、人間が自身の判断をどの程度保持するかは、人間とAIの境界線を定義する難しい問題である。

フラグメントとの関連性

「AIに仕事を奪われる」は仕事の解像度が低いというフラグメントは、私のノートと関連があります。これは、AIが仕事を奪うのではなく、新しい技術を習得できる人が習得できない人の仕事を奪うという考え方を補強しています。また、「AIであるかどうか」はあまり本質的ではないというフラグメントも、AIと人間の境界線を定義する難しさを示しています。

深い思考と質問

AIと人間の境界線はどこに引かれるべきなのか？ AIの進化により、人間が自身の判断をどの程度保持すべきかは変化するのか？ また、AIをどの程度信頼すべきかは、どのように決定すべきなのか？ これらの問いは、今後の研究で深く掘り下げるべき重要なテーマです。

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generated: 2023-08-28 07:15

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🤖🔁人間とAIが目的を共有する

AIが仕事を奪うのではなく

技術親和性の高い人間が技術親和性の低い人間の仕事を奪う

AIの進化とともに仕事の性質が変化し

新たなスキルが求められる

AIが人間の判断を支援または代替できるか

人間の受け入れ度による

AIと人間の対話のルール設定

人間とAIのバランス調整

時間をおいて考える

重要な本質的な思考が行われる

どの程度AIを信頼

人間とAIの境界線

人間とAIの間に明確な線を引くことは難しく

その境界は流動的

どの程度人間が自身の判断を保持するか

AIの能力が人間を超える可能性がある

AIの進化とともに変化する

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https://gyazo.com/dac54a4ec071b4f87d3724cb67f41ae8

研究ノートダイジェスト

目的: 人間とAIの目的共有の考察

人間とAIの目的共有にはマイクロフォーマットが有効で、タスクの詳細や文脈の明示が重要。情報伝達は「書き込む」方法と「書き込まない方法」があり、それぞれが問題解決のアプローチやタスク管理に影響を与える。AIと人間の対話のルール設定や、AIが人間の判断を支援または代替できるかが重要な課題。人間とAIのバランス調整は、時間をおいて考えることによってより重要な本質的な思考が行われる。

フラグメントの関連性

「ITの進歩が引き起こす働き方のルールの変化」や「AIが仕事を奪う」などのフラグメントは、人間とAIの目的共有や情報伝達の方法に影響を与える可能性がある。また、「人間とAIの境界線」は、人間とAIのバランス調整に関連している。

深い思考と質問

AIが人間の判断を支援または代替できるかについては、AIの能力や人間の受け入れ度による。また、人間とAIのバランス調整は、どの程度AIを信頼し、どの程度人間が自身の判断を保持するかによる。これらの問題は、AIの進化とともに変化する可能性がある。

「AIが仕事を奪う」については、AIが仕事を奪うのではなく、技術親和性の高い人間が技術親和性の低い人間の仕事を奪うという視点が重要。これは、AIの進化とともに仕事の性質が変化し、新たなスキルが求められることを示している。

「人間とAIの境界線」については、人間とAIの間に明確な線を引くことは難しく、その境界は流動的であると考えられる。これは、AIの能力が人間を超える可能性があることを示している。

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generated: 2023-08-26 07:15

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🤖🔁人間とAIが目的を共有する

目的: 人間とAIの目的共有の考察

人間とAIの目的共有

マイクロフォーマットが有効

タスクの詳細や文脈の明示

情報伝達

「書き込む」

書き込みAPIの実装や情報の自動生成・削除

「書き込まない方法での伝達」

問題解決のアプローチに影響

タスク管理や優先順位付けの方法について

生産性向上

メタファーの使用

顧客のニーズの理解

顧客満足度向上の手法

人間とAIの目的共有の考察

AIと人間の対話のルール設定

AIが人間の判断を支援または代替できるか

人間とAIのバランス調整

時間をおいて考えることによってより重要な本質的な思考が行われる

AIの出現により、人のメンタルモデルの変化が必要

AIが人間よりも賢くなったらAI自身がルールを決めたほうがよい

AIによるドキュメントの拡充

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目的: 人間とAIの目的共有の考察の要約

人間とAIの目的共有にはマイクロフォーマットが有効で、タスクの詳細や文脈の明示が必要である。情報伝達には、「書き込む」や「書き込まない方法での伝達」が考察され、書き込みAPIの実装や情報の自動生成・削除が重要である。技術と問題解決の関係性が示され、技術選択や問題解決のアプローチに影響を与える。タスク管理や優先順位付けの方法についての洞察が得られ、生産性向上の手法を提供する。バグ解消の問題解決プロセスが示され、問題解決の手法を提供する。メタファーの使用や顧客のニーズの理解についての考察が見られ、問題解決や顧客満足度向上の手法を提供する。

Nishioの「GPT4と話す思考の結節点2023-08-10」や「Scrapbox+GPT4」からは、AIと人間の対話のルール設定やAIが人間の判断を支援または代替できるかについての議論が見られる。「日記2023-06-09」では、AI技術を責任ある形で実装する上での課題やAIテクノロジーが社会にもたらす利点についての考察が見られる。「オモイカネプロジェクト」では、SFプロトタイピングを基にした新たな熟議の方法論の検証や日本人の文化と思考を反映したAIの作成についての目標が示される。これらの情報は、人間とAIの目的共有の考察において重要な視点を提供する。

Nishioの「ScrapboxとAIに関する思考の結節点2023/8/16」では、人間とAIのバランス調整が必要であること、また「一日一回の日記」では、時間をおいて考えることによってより重要な本質的な思考が行われることが示されている。「ChatGPTについてのコラムの準備」では、ChatGPTやAIの出現により、人のメンタルモデルの変化が必要とされていることが示されている。「日記2023-06-08」では、AIが人間よりも賢くなったらAI自身がルールを決めたほうがよいとの意見が示されている。「日記2023-03-24」では、AIによるドキュメントの拡充が期待されている。これらの情報は、人間とAIの目的共有の考察において重要な視点を提供する。

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generated: 2023-08-25 07:25

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🤖🔁人間とAIが目的を共有する

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AI_IGNORE: GPT failed

目的: 人間とAIの目的共有の考察

人間とAIの目的共有にはマイクロフォーマットが有効。Nishioの「AIと人間の知的な共同作業」や「AIは友達」から、タスクの詳細や文脈の明示が必要で、AIとの「共同化」が重要であることが示される。情報伝達には、「書き込む」や「書き込まない方法での伝達」が考察され、書き込みAPIの実装や情報の自動生成・削除が重要。「技術と問題解決の図」では、技術と問題解決の関係性が示され、技術選択や問題解決のアプローチに影響を与える。「エンジニアの知的生産術 全階層目次」からは、タスク管理や優先順位付けの方法についての洞察が得られ、生産性向上の手法を提供する。「謎のログが途切れるバグが起きたので相談したい」では、バグ解消の問題解決プロセスが示され、問題解決の手法を提供する。「BMOT第4回の文字起こし」では、メタファーの使用や顧客のニーズの理解についての考察が見られ、問題解決や顧客満足度向上の手法を提供する。

Nishioの「GPT4と話す思考の結節点2023-08-10」や「Scrapbox+GPT4」からは、AIと人間の対話のルール設定やAIが人間の判断を支援または代替できるかについての議論が見られる。「日記2023-06-09」では、AI技術を責任ある形で実装する上での課題やAIテクノロジーが社会にもたらす利点についての考察が見られる。「オモイカネプロジェクト」では、SFプロトタイピングを基にした新たな熟議の方法論の検証や日本人の文化と思考を反映したAIの作成についての目標が示される。これらの情報は、人間とAIの目的共有の考察において重要な視点を提供する。

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generated: 2023-08-24 12:50

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🤖🔁人間とAIが目的を共有する

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目的: 人間とAIの目的共有の考察

人間とAIの目的共有にはマイクロフォーマットが有効。Nishioの「AIと人間の知的な共同作業」や「AIは友達」から、タスクの詳細や文脈の明示が必要で、AIとの「共同化」が重要であることが示される。情報伝達には、「書き込む」や「書き込まない方法での伝達」が考察され、書き込みAPIの実装や情報の自動生成・削除が重要。「技術と問題解決の図」では、技術と問題解決の関係性が示され、技術選択や問題解決のアプローチに影響を与える。「エンジニアの知的生産術 全階層目次」からは、タスク管理や優先順位付けの方法についての洞察が得られ、生産性向上の手法を提供する。「謎のログが途切れるバグが起きたので相談したい」では、バグ解消の問題解決プロセスが示され、問題解決の手法を提供する。「BMOT第4回の文字起こし」では、メタファーの使用や顧客のニーズの理解についての考察が見られ、問題解決や顧客満足度向上の手法を提供する。

Nishioの「GPT4と話す思考の結節点2023-08-10」や「Scrapbox+GPT4」からは、AIと人間の対話のルール設定やAIが人間の判断を支援または代替できるかについての議論が見られる。「日記2023-06-09」では、AI技術を責任ある形で実装する上での課題やAIテクノロジーが社会にもたらす利点についての考察が見られる。「オモイカネプロジェクト」では、SFプロトタイピングを基にした新たな熟議の方法論の検証や日本人の文化と思考を反映したAIの作成についての目標が示される。これらの情報は、人間とAIの目的共有の考察において重要な視点を提供する。

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generated: 2023-08-24 07:15

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目的: 人間とAIの目的共有の考察

人間とAIの目的共有にはマイクロフォーマットが有効。Nishioの「AIがタスク管理をしてくれたらいい」や「AIとの共同化」から、タスクの詳細や文脈の明示が必要で、AIとの「共同化」が重要であることが示される。

情報伝達には、「書き込む」や「書き込まない方法での伝達」が考察され、書き込みAPIの実装や情報の自動生成・削除が重要。

「技術と問題解決の図」では、技術と問題解決の関係性が示され、技術選択や問題解決のアプローチに影響を与える。

「エンジニアの知的生産術 全階層目次」からは、タスク管理や優先順位付けの方法についての洞察が得られ、生産性向上の手法を提供する。

「謎のログが途切れるバグが起きたので相談したい」では、バグ解消の問題解決プロセスが示され、問題解決の手法を提供する。

「BMOT第4回の文字起こし」では、メタファーの使用や顧客のニーズの理解についての考察が見られ、問題解決や顧客満足度向上の手法を提供する。

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目的: 人間とAIの目的共有の考察

人間とAIの目的共有にはマイクロフォーマットが有効。Nishioの「AIがタスク管理をしてくれたらいい」や「AIとの共同化」から、タスクの詳細や文脈の明示が必要で、AIとの「共同化」が重要であることが示される。

情報伝達には、「書き込む」や「書き込まない方法での伝達」が考察され、書き込みAPIの実装や情報の自動生成・削除が重要。

「Nが10~20前後の制約」では、Nの値による計算量の変化が示され、タスクの量や複雑さによる処理負荷を考慮する参考になる。

「技術と問題解決の図」では、技術と問題解決の関係性が示され、技術選択や問題解決のアプローチに影響を与える。

「エンジニアの知的生産術 全階層目次」からは、タスク管理や優先順位付けの方法についての洞察が得られ、生産性向上の手法を提供する。

「謎のログが途切れるバグが起きたので相談したい」では、バグ解消の問題解決プロセスが示され、問題解決の手法を提供する。

「BMOT第4回の文字起こし」では、メタファーの使用や顧客のニーズの理解についての考察が見られ、問題解決や顧客満足度向上の手法を提供する。

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generated: 2023-08-23 20:44

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目的: 人間とAIの目的共有の考察

人間とAIの目的共有にはマイクロフォーマットが有効。Nishioの「AIがタスク管理をしてくれたらいい」や「AIとの共同化」から、タスクの詳細や文脈の明示が必要で、AIとの「共同化」が重要であることが示される。

情報伝達には、「書き込む」や「書き込まない方法での伝達」が考察され、書き込みAPIの実装や情報の自動生成・削除が重要。

「Nが10~20前後の制約」では、Nの値による計算量の変化が示され、タスクの量や複雑さによる処理負荷を考慮する参考になる。

「技術と問題解決の図」では、技術と問題解決の関係性が示され、技術選択や問題解決のアプローチに影響を与える。

「エンジニアの知的生産術 全階層目次」からは、タスク管理や優先順位付けの方法についての洞察が得られ、生産性向上の手法を提供する。

「謎のログが途切れるバグが起きたので相談したい」では、バグ解消の問題解決プロセスが示され、問題解決の手法を提供する。

「BMOT第4回の文字起こし」では、メタファーの使用や顧客のニーズの理解についての考察が見られ、問題解決や顧客満足度向上の手法を提供する。

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generated: 2023-08-23 14:19

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目的: 人間とAIの目的共有の考察

人間とAIの目的共有にはマイクロフォーマットが有効。Nishioの「AIがタスク管理をしてくれたらいい」や「AIとの共同化」から、タスクの詳細や文脈の明示が必要で、AIとの「共同化」が重要であることが示される。

情報伝達には、「書き込む」や「書き込まない方法での伝達」が考察され、書き込みAPIの実装や情報の自動生成・削除が重要。

「Nが10~20前後の制約」では、Nの値による計算量の変化が示され、タスクの量や複雑さによる処理負荷を考慮する参考になる。

「技術と問題解決の図」では、技術と問題解決の関係性が示され、技術選択や問題解決のアプローチに影響を与える。

「エンジニアの知的生産術 全階層目次」からは、タスク管理や優先順位付けの方法についての洞察が得られ、生産性向上の手法を提供する。

「謎のログが途切れるバグが起きたので相談したい」では、バグ解消の問題解決プロセスが示され、問題解決の手法を提供する。

「BMOT第4回の文字起こし」では、メタファーの使用や顧客のニーズの理解についての考察が見られ、問題解決や顧客満足度向上の手法を提供する。

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generated: 2023-08-23 13:36

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目的: 人間とAIの目的共有の考察

人間とAIの目的共有にはマイクロフォーマットが有効。Nishioの「AIがタスク管理をしてくれたらいい」や「AIとの共同化」から、タスクの詳細や文脈の明示が必要で、AIとの「共同化」が重要であることが示される。

情報伝達には、「書き込む」や「書き込まない方法での伝達」が考察され、書き込みAPIの実装や情報の自動生成・削除が重要。

「Nが10~20前後の制約」では、Nの値による計算量の変化が示され、タスクの量や複雑さによる処理負荷を考慮する参考になる。

「技術と問題解決の図」では、技術と問題解決の関係性が示され、技術選択や問題解決のアプローチに影響を与える。

「エンジニアの知的生産術 全階層目次」からは、タスク管理や優先順位付けの方法についての洞察が得られ、生産性向上の手法を提供する。

「謎のログが途切れるバグが起きたので相談したい」では、バグ解消の問題解決プロセスが示され、問題解決の手法を提供する。

「BMOT第4回の文字起こし」では、メタファーの使用や顧客のニーズの理解についての考察が見られ、問題解決や顧客満足度向上の手法を提供する。

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generated: 2023-08-23 12:21

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目的: 人間とAIの目的共有の考察

人間とAIの目的共有には、マイクロフォーマットが有効。Nishioの「AIがタスク管理をしてくれたらいい」や「AIとの共同化」から、タスクの詳細や文脈の明示が必要で、AIとの「共同化」が重要であることが示される。

情報伝達には、「書き込む」や「書き込まない方法での伝達」が考察され、書き込みAPIの実装や情報の自動生成・削除が重要。

「Nが10~20前後の制約」では、Nの値による計算量の変化が示され、タスクの量や複雑さによる処理負荷を考慮する参考になる。

「技術と問題解決の図」では、技術と問題解決の関係性が示され、技術選択や問題解決のアプローチに影響を与える。

「エンジニアの知的生産術 全階層目次」からは、タスク管理や優先順位付けの方法についての洞察が得られ、生産性向上の手法を提供する。

「謎のログが途切れるバグが起きたので相談したい」では、バグ解消の問題解決プロセスが示され、問題解決の手法を提供する。

「BMOT第4回の文字起こし」では、メタファーの使用や顧客のニーズの理解についての考察が見られ、問題解決や顧客満足度向上の手法を提供する。

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titles: エンジニアの知的生産術 反響まとめ, Hatena2008-02-23, ヒトラーの演説, 文脈を補なう, テストユーザが整理の過程で考えたこと, 混雑する電車の議論, プラトンとアルキメデスの立体, 構造が変化していく事例

generated: 2023-08-23 10:51

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🤖🔁人間とAIが目的を共有する

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研究ノートダイジェスト

目的: 人間とAIが目的を共有することの考察

人間とAIが目的を共有するためには、目的をマイクロフォーマットで書くことが有効。Nishioのフラグメント「AIがタスク管理をしてくれたらいい」や「AIとの共同化」からは、人間がタスクの詳細や文脈を見つけ出し言葉にする必要があることが示唆されている。また、「AIとの共同化」では、AIが広い視野を提供できること、また、人間とAIが体験を共有する「共同化」を行うことが重要であることが示されている。

情報の伝達方法については、「書き込む」や「書き込まない方法での伝達」から考察が見られる。情報を手軽に使えるシステムにするためには、書き込みAPIの実装や、情報の自動生成・削除などが考慮されるべきである。

「Nが10~20前後の制約」では、Nの値による計算量の変化が示されている。これは、タスクの量や複雑さによる処理負荷を考慮する際に参考になる。

「技術と問題解決の図」では、技術と問題解決の関係性が示されている。これは、技術選択や問題解決のアプローチに影響を与える。

「エンジニアの知的生産術 全階層目次」からは、タスク管理や優先順位付けの方法についての洞察が得られる。これは、生産性向上のための具体的な手法を提供する。

「謎のログが途切れるバグが起きたので相談したい」では、バグ解消のための問題解決プロセスが示されている。これは、問題解決のための具体的な手法を提供する。

「BMOT第4回の文字起こし」では、メタファーの使用や顧客のニーズの理解についての考察が見られる。これは、問題解決や顧客満足度向上のための具体的な手法を提供する。

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titles: Kozaneba開発日記2021-08-18, 問題を分解, Hatena2009-05-31, 大企業と高速企業, Hatena2014-09-05, 地図は図解で伝える, 不毛な議論

generated: 2023-08-23 07:10

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🤖🔁人間とAIが目的を共有する

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研究ノートダイジェスト

AIの出力に意図を見出すためには、目的をマイクロフォーマットで書くことが有効である。これにより、人間とAIが同じ目的を共有できる。

Nishioのフラグメント「AIがタスク管理をしてくれたらいい」や「AIとの共同化」からは、AIが情報を提供するのではなく、人間がタスクの詳細や文脈を見つけ出し言葉にする必要があることが示唆されている。また、「これをやることであなたは何がどうなると良いのですか？」や「これはどうなったらひと区切りつくのですか？」などの質問は、タスクの目的や完了の定義を明確化するのに役立つ。

「AIとの共同化」では、AIが広い視野を提供できること、また、人間とAIが体験を共有する「共同化」を行うことが重要であることが示されている。これには、PDCAサイクルではなく、SECIモデルのような共同化を含むサイクルが有益である。

「書き込む」や「書き込まない方法での伝達」からは、情報の伝達方法についての考察が見られる。情報を手軽に使えるシステムにするためには、書き込みAPIの実装や、情報の自動生成・削除などが考慮されるべきである。

「Nが10~20前後の制約」では、Nの値による計算量の変化が示されている。これは、タスクの量や複雑さによる処理負荷を考慮する際に参考になる。

「技術と問題解決の図」では、技術と問題解決の関係性が示されている。これは、技術選択や問題解決のアプローチに影響を与える。

「エンジニアの知的生産術 全階層目次」からは、タスク管理や優先順位付けの方法についての洞察が得られる。これは、生産性向上のための具体的な手法を提供する。

「謎のログが途切れるバグが起きたので相談したい」では、バグ解消のための問題解決プロセスが示されている。これは、問題解決のための具体的な手法を提供する。

「BMOT第4回の文字起こし」では、メタファーの使用や顧客のニーズの理解についての考察が見られる。これは、問題解決や顧客満足度向上のための具体的な手法を提供する。

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titles: AIがタスク管理をしてくれたらいい, AIとの共同化, scbot, Nが10~20前後の制約, 技術と問題解決の図, エンジニアの知的生産術 全階層目次, 謎のログが途切れるバグが起きたので相談したい, BMOT第4回の文字起こし

generated: 2023-08-22 07:29

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🤖🔁unnamed2

nishio.icon

AIの出力に意図が見出せない的な話

人間もAIも同じものを読む

目的を共有する

__BELOW_IS_AI_GENERATED__

ノートダイジェスト

人間とAIの境界や共有目的についての研究は、AIと人間の関係性や境界線の定義、AIの信頼性、人間の判断保持度が重要な問題であることを示しています。

フラグメントダイジェスト

「AIと人間の知的な共同作業」や「AIと人間を対等かつ同じ作業に従事する存在として捉える」のフラグメントは、人間とAIの知識共有の重要性を強調しています。

フラグメントとの関連性

「AIと人間の対話が展開され、AIが個々の視点を理解し、それに基づいて自身の考えを述べる」のフラグメントは、「人間とAIの境界」のノートと関連があります。これは、AIと人間の共同化により、知識の生産性を向上させるための多様な視点が提供されるという考え方を示しています。

深い思考

これらのノートとフラグメントから、AIと人間の共同作業の可能性とその実現方法について深く考えることが求められます。具体的には、AIと人間がどのように共同化を行い、それがどのように知識の生産性を向上させるのかについての詳細な説明が必要であると感じます。

考えのまとめ

「AIと人間の共同作業の可能性とその実現方法についての深い考察」

フラグメント

ScrapboxとKozanebaは知識ネットワーク形成と情報整理に有効で、Scrapboxの情報構造化と共同編集が知的生産効率化に寄与します。しかし、Scrapboxの公開と非公開のバランス、情報の公開量、公開のメリットとデメリットについて考察が必要です。また、AIがScrapboxを読み書きする影響や、AIが自分をエミュレートすることで得られる新知識についても研究が必要です。

フラグメントとの関連性

「AIと人間の知的な共同作業」のフラグメントは、「ScrapboxとKozaneba」のノートと関連があります。これは、AIと人間の共同作業が知的生産性を向上させる可能性を示しています。

深い思考

ScrapboxとKozanebaの活用方法や、AIとの共同作業の最適なバランスについて深く考えることが求められます。具体的には、AIの存在や発言が人間の議論にどのような影響を与えるのか、AIの新しい機能の質や精度をどのように保証するべきかという問いが重要な課題となります。

考えのまとめ

「ScrapboxとKozanebaの活用とAIとの共同作業の最適なバランスについての深い考察」

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generated: 2023-09-08 07:10

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ダイジェスト

「人間とAIの境界」、「人間とAIが目的を共有する」研究では、人間とAIの関係性や境界線についての問題が示され、深い考察が求められている。また、「AIと人間の知的な共同作業」、「AIと人間を対等かつ同じ作業に従事する存在として捉える」では、人間とAIの知識共有の重要性が強調されている。

フラグメントとの関連性

フラグメント「AIとの共同化」、「BMOT特別授業第1回「知的生産」」、「オモイカネ勉強会」は、AIと人間の共同作業や知識共有の重要性を強調しており、ノートと深く関連している。「AIと人間の対話が展開され、AIが個々の視点を理解し、それに基づいて自身の考えを述べる」では、AIと人間の共同化により、知識の生産性を向上させるための多様な視点が提供されるという考え方が示されている。

深い思考

AIと人間の共同作業や知識共有の重要性を強調する一方で、その具体的な進め方や影響については、さらなる研究が必要である。また、AIと人間の共同作業における最適なバランスやAIの新しい機能の質や精度をどのように保証するかという問いも重要である。

思考のまとめ

「AIと人間の共同作業と知識共有の重要性とその課題」

タイトル

「AIと人間の共同作業：知識共有の重要性と課題」

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generated: 2023-10-04 07:09