AIが考えるようになった時代に、人間の知性が不要になったわけではない。 変わったのは、知性が発揮される場所である。 これまで、知的であることは、多くのことを知り、正確に思い出し、論理的に考え、うまく説明で…

AIを一体、二体、三体と増やして使う判断基準 —— 品質と費用を最適化する実践法 複数のAIを使えば、常に一体だけを使うよりよい結果が出るわけではない。 AIを増やせば、異なる視点や批判を得られる可能性は高ま…

人間はAI議論の司会者ではない —— 問い・前提・評価軸を設計する仕事 AIファシリテーションにおける人間の役割は、AI同士の発言を順番に回し、最後に意見をまとめることではない。 人間は、AI議論の司会者では…

オーケストレーションでもHITLでもない —— AIファシリテーションとは何か 複数のAIを連携させて仕事をさせる技術は、すでに存在する。 調査を担当するAI、企画を作るAI、文章を書くAI、内容を検証するA…

複数のAIが同じ答えを出しても、正しいとは限らない —— AI多数決が成立する条件 三つのAIが同じ答えを出した。 だから、その答えは一体のAIだけが出した答えよりも信頼できる。 この考え方は、条件付きでは正し…

AI議論はなぜ収束するのか —— 一致が正しさを意味しない理由 AI同士が議論して同じ結論に達したとしても、それだけで正しいとは限らない。 もちろん、複数のAIが互いの回答を見ず、異なる観点や根拠から検討し、…

AI同士を議論させれば賢くなるのか —— 複数AI協働の効用と限界 複数のAIを使うことには、明確な利点がある。 一体のAIだけでは見落とした前提を、別のAIが指摘することがある。 一つの案に対して、別の観点か…

AIは論点を深める。しかし、論点を変えるのは苦手 AIは、与えられた問いを深く掘り下げることに優れている。 論点を分解し、比較し、反論を作り、条件を追加し、より精密な答えへ近づけることができる。 しかし、そ…

AIは目的を決められない ——最適化の前に、何を最適化するかを決める AIは、目的を与えられれば、その達成方法を考えることができる。 目標を細かく分解し、計画を立て、優先順位をつけ、途中で修正することもでき…

AIが考えるようになったことで、人間は考えなくてよくなったのか AIが考えるようになったことで、人間は考えなくてよくなったのではない。 変わったのは、人間が考えるべき場所である。 ここでいう「AIが考える」…

ダイソーで買い物をしていたとき、近くにいた外国人客が、商品を指さして店員に尋ねていた。 「How much?」 店員は、ごくあっさりと日本語で答えた。 「110円です」 100均なのだから、110円に決まってい…

本を読む人が減っている。 文化庁が実施した令和5年度の「国語に関する世論調査」では、電子書籍を含む本を1か月に1冊も読まない人が62.6％に達した。ただし、ここでいう本には、雑誌や漫画は含まれていない。…