高橋 祐二

（生成系AI:GPTの）「適当さ」を見抜き、だまされないこと。それを、私たちに必要な、良い意味での「適切さ」に変換する能力を身につけること】 これ普段から当たり前では？ 相手の話や情報が【等しく確かだ！】と、判断してる人は少ないでしょう。 GPTに代表される生成系AIの回答を【適当】としてますが、プロンプトの与え方で【適格】な回答を出します。 LLM（大規模言語モデル）の仕組みは詳しくは分かりませんが、膨大な言葉の確率的繋がりを、既存の文書から蓄積し、その繋がりをパラメータでモデル化したもの、と認識しています。 つまり、相手の話やたくさんの書籍を読み、溜まった情報を、最も多く語られ見かけた文脈から選んで話している博学の人に近い、ということ。 よって、LLMが、得ている過去情報が正しく、論理・文脈が確かなら、【適当ではなく適格】な大量情報を持っている。 自身の欲しい情報のために、LLMに、条件・前提・回答書式の指定をして、指示したら、実に良い働きをします。

AIだから、生身のヒトだから、ではなく、受け取る側の【ココロが動くか否か】では？

即日でないにせよ、この処方箋薬のサービスに、山間部での移動販売車のサービスを、掛け合わせたら、通院が大変なお年寄りが相当ラクになりますね。 既にあるのでしょうか。

NewsPicksが半年後（もっと早いかはMS次第）にPickしそうな記事の見出しを予想。 【遂に来た！AIがホワイトカラーを仕事を奪う日が！】 もう一つ 【MS365-coが産む、豊かな時間で生活も豊かに！】 これより遥かに良い見出しを、このニュースをGPTに読ませて書いてもらったのが以下。 【AIの進化が現実の脅威に─ホワイトカラーの仕事が危機に】 もう一つ 【未来の豊かさ─AIによる効率化がもたらす時間の贈り物】 私にコピーライティングスキルは無いですね（笑）

「AIが【何か産み出すための時間】を30%増しで作ってくれる！」と、思考の向きを変える。

AIを生み出すための時間と労力を取るか、道具を使って付加価値を産むか。 ルールとプラットフォームを作る側か、乗る側か。 道具、とは生成系AIは言い切れないが、【乗る側】を目指すなら、周回遅れとは、言えないかも。

判断ミスも仕方無しでは。 もう、テクノロジー領域、特にAI関連に関しては、ヒトがビジネスの構想・投資計画するスピードでは追いつかない。 「潮流の走り、変化の兆しを読んでテクノロジーへ投資しよう！」は、特に生成系AIの指数関数的変化には、対応不能なのは明らか。 メタがここに来て、慌てている事自体でそれがハッキリ分かります。 変化を見越した投資をするか、変化が少ないところで価値創造のため投資するか。 どちらも厳しい時代に。

老後、という言葉も死語になる。 50年後にそうなる！ではなく、毎日、毎日の経過の中で、そうなる！が本当のところ。 少子高齢化＆晩婚化＆未婚化は、昨日今日始まったわけではありません。大きな流れは前からあった、が事実。 「さあ、これからどうする？！」でなく、「今からどうする！」を、個人・自治体・国から、暮らし・子育て・経済・政治ほかに渡ってやるしか無いかと思います。

思考は、言葉=語彙で行います。 ですから、【語彙が少ないと思考の広さも深さも狭くなる】、これが私の実感です。 話す前には、多くの場合、【思考】しますから、語彙の少なさは、思考の狭さに繋がる。 山里さんのように、知らない言葉を調べる事は、【知らない言葉を自分の世界に加える】ことに他なりません。 当然、振られた話しに即応して、更に広げることも出来ますね。 これ、分かってても、中々続かないので、山里さん、ほんと素晴らしいと感じました。

正しい情報があるのではなく、正しいと信じる/思う情報がある、という世界には随分前からなっていたのでは？ テレビ、新聞、サイト情報、etc。全て、ただしいとは言い難い。 触れた情報が自身にとって、どういうものかを常々意識する以外にないように思います。

開発スピードに驚き、それを支えたのがAIだったことに納得。