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誰も望んでいない規範は、なぜ消えないのか——私的報酬と協調失敗がつくる規範ロックイン(連載:多元的無知はなぜ発生するのか #03)

「多元的無知はなぜ発生するのか」という連載の第3回(最終回)です。 たとえば、ある会社で毎週一時間の定例会議が開かれているとする。 参加者は十人。会議では、それぞれが事前に共有した進捗報告を、資料の順番ど…

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無意味な社会規範はなぜ自己強化するのか——善意と羞恥がつくる規範の再生産(連載:多元的無知はなぜ発生するのか #02)

「多元的無知はなぜ発生するのか」という連載の第2回です。 たとえば、葬儀に参列することになった人が、香典袋の書き方を調べているとする。 表書きには何と書けばよいのか。薄墨を使うべきなのか。名前はどこに書く…

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多元的無知はどのように生まれるのか——存在しない多数派に従う人々 (連載:多元的無知はなぜ発生するのか #01)

「多元的無知はなぜ発生するのか」という連載の第1回です。誰も望んでいない常識を、なぜみんなが守ろうとするのか、考えます Xで、浴衣の襟合わせを逆にしている人を見かけた、という投稿が流れてきた。 投稿者は、…

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『ボーはおそれている』において、息子は誰の作品だったのか —— 母親としての成功を描いた巨大企業

※本稿は『ボーはおそれている』(監督:アリー・アスター、主演:ホアキン・フェニックス)の結末まで触れています。※以下には、作品内で確定されていない筆者独自の解釈を含みます。 『ボーはおそれている』は、前…

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AI時代の知性とは、答えを知ることではなく、思考を設計することである——AIファシリテーション論[#07・最終回]

AIが出す答えの質は、これからも上がっていくだろう。 人間が問いを細かく分解しなくても、AIが必要な作業を考え、調査し、複数の案を比較し、結果をまとめるようになる。目的が曖昧なら候補を提示し、問いに不足…

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人間はAI議論の司会者ではない——問い・前提・評価軸を組み直す仕事:AIファシリテーション論[#06]

AIファシリテーションにおける人間の役割は、AIに順番に発言させ、最後に意見をまとめることではない。 一体目のAIに案を作らせ、二体目に反論させ、三体目に全体を統合させれば、議論らしい流れは作れる。しか…

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オーケストレーションでもHITLでも捉えきれない——AIファシリテーションとは何か:AIファシリテーション論[#05]

複数のAIや外部の道具をつなぎ、一つの仕事を進める仕組みは、すでに広く使われ始めている。 調査を担当するAIが資料を集め、その結果を別のAIが分析し、さらに別のAIが文章や計画にまとめる。必要に応じて検…

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複数のAIを使えば、答えは賢くなるのか——一致・議論・多数決の落とし穴:AIファシリテーション論[#04]

一つのAIだけに尋ねるより、複数のAIに尋ねたほうが、判断の信頼性は高まりそうに見える。 一体目が見落とした問題を、二体目が指摘するかもしれない。異なるAIが独立して考え、それでも同じ結論に達したなら、…

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AIは論点を深める。しかし、問いの価値は決められない——AIファシリテーション論[#03]

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。 曖昧な相談から論点を取り出し、必要な情報を集め、選択肢を比較する。条件を追加すれば、回答をさらに細かく調整できる。最初の答えに反論させたり、見落…

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AIは目的を決められない——最適化の前に、何を目指すのか:AIファシリテーション論[#02]

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。目標を細かく分け、必要な作業を並べ、優先順位をつけ、途中で計画を修正する。条件が明確であるほど、AIは効率よく答えを作る。 では、目的を決め…

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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ファシリテーション論[#01]

AIに一つの課題を渡すと、関連情報を集め、論点を整理し、選択肢を比較し、結論まで文章にして返してくれる。必要なら、最初の回答に反論させ、計画を修正させ、具体的な実行手順へ落とし込むこともできる。 以前な…

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