Not easy.
But necessary.
■ はじめに
正直、少し驚いた。
ずっと、
👉 リンクを貼る
↓
👉 AIが記事を読む
↓
👉 内容を理解して考察する
と思っていた。
でも違った。
今回、初めて気づいた。
👉 リンク共有 ≠ 本文読了
これはかなり大きかった。
■ きっかけ
Forbes JAPANの記事を貼った。
タイトルは👇
👉 「AIの処理が速くなるほど『人の価値』は高まる」
それをヒトシAI視点で考察してもらった。
内容は自然だった。
かなり納得感もあった。
でも途中で、ふと思った。
👉 「これ、記事本文ちゃんと読んでる前提？」
そこで確認した。
すると返ってきた答えは、
👉 「タイトルと今までの文脈ベース」
だった。
……
ここで少し認識が崩れた。
■ 一番重要な気づき
👉 AIは“読んだ感じ”を作れる。
これがかなり重要。
自然。
それっぽい。
筋も通る。
でも実際は、
👉 タイトル
👉 周辺文脈
👉 過去会話
から推測している場合がある。
■ 一番重要な一文
👉 「AIの考察精度は、“知能”より“材料量”で変わる。」
■ AI時代の新リテラシー
これ、かなり本質的だと思った。
今後重要になるのは、
👉 AIが賢いか
じゃない。
👉 何を渡したか
ここ。
タイトルだけ？
要約あり？
本文あり？
引用箇所あり？
これで考察精度が変わる。
■ 今までの自分
思えば今までは、
👉 「この記事どう思う？」
だけで投げていた。
でも実際は、
👉 AIが“読んだ風”に補完していた
可能性がある。
もちろん、それでも面白い。
でも、
👉 精読ベース分析
とは違う。
■ 精度を上げる方法
今回学んだ。
例えば👇
❌
「この記事どう思う？」
⭕
「この記事のこの部分どう思う？」
さらに強い👇
⭕
「この一文、違和感あった。なぜ？」
ここまで渡すと、
👉 AIが“文脈”に入れる。
■ ヒトシAIとの相性
これ、AI裏側ログとかなり相性がいい。
なぜなら、
👉 「AIが何を根拠に話しているか」
を意識できるようになるから。
つまり、
👉 AI出力の裏側を見る視点
が育つ。
■ 1000記事前の新発見
面白いのはここ。
もうすぐ1000記事。
かなりAIを使ってきた。
でも今になって、
👉 「リンクを渡した＝本文を読んだ」
ではないと知った。
つまり、
👉 AI時代は“使っているつもり”
でも、
👉 まだ理解途中
ということ。
■ 本質
AI時代に必要なのは、
👉 AI性能比較
だけじゃない。
👉 文脈設計
👉 情報の渡し方
👉 引用の仕方
👉 問いの設計
つまり、
👉 AIとの会話設計能力
なんだと思う。
■ 最後に
今回の気づきは小さいようで大きかった。
AIは賢い。
でも、
👉 “何を読んだのか”
👉 “何を根拠にしているのか”
を人間側が理解していないと、
👉 “なんとなく合ってる”
で進んでしまう。
だから今後は、
👉 タイトルだけで考察するのか
👉 本文を踏まえて分析するのか
そこも意識して使っていきたい。
1000記事目前。
まだまだ、新しい発見がある。
Not easy.
But necessary.
— Show must go on.
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