お疲れ様です。皆さん、いかがお過ごしでしょうか。
私は3月に大学院を修了した後に和歌山に拠点を移して、2ヶ月が経ちました。バタバタした生活が続いていますが、身の回りの整理も進み、今後の方針について改めて考えている時期です。最近、いろいろあって、タイトルに書いたメッセージを言いたくなったので、ブログに書いておきます。
AIがもたらす新しい格差
人と話をしている中で気づいたことがあります。それはAIを活用できる人とそうでない人の間で、生産性の格差がどんどん広がっているように思います。というか、地域格差の話をしてたら、「地域格差もあるが、AI活用格差も広がってるのでは」と指摘されて、「たしかに」と思いました。
私はもともと地方と都会の格差を埋めたいと思っていて、その一環で和歌山に戻って動いているわけですが、今は「AI活用格差」という新しい課題も生まれているように見えます。さてどうしたものか。私に何ができるか、を考えているところでもあります。
「聞く」から「調べさせる」へ
とりあえず、AIを比較的使っている人でもプロンプトを見ていると、「その使い方は効果的じゃない」と思うケースがあります。私が何度も擦って説明しているケースですが、その一つをここで紹介します。
例えば、プログラミングの知識をAIに「聞く」人がいます。これは間違いだと思っています。AIに「調べさせる」ことが正しいAIとの関わり方と思ってます。知識を問うのではなく、知識を収集させるのが重要です。
具体例
例えばあるAPIの使い方を知りたい時のプロンプトです。
- 悪い例： 「○○のAPIの使い方を教えて」
- 良い例： 「○○のAPIの使い方を調べて」
私は主にClaudeを使っていますが、この二つのプロンプトによる挙動は明らかに違います。前者は事前学習のデータの中で探索していて、後者はインターネット空間の中で探索します。ChatGPTでも試してみましたが、同じような動きをします。
この違いは大きいです。前者だとAIの学習データが古いとハレーションして不正確な情報が出てくる可能性がありますが、後者なら常に最新情報の要約結果を出力させられますし、そうそう変な情報が出てきません。このケースで知りたいのは、事前学習の成果ではなくて、最新の公式情報のはずです。後者なら参考にしたリンクを確認できます。
同じ考え方はMCPサーバーを使っている時でも使えます。同じような話がさまざまな部分であります。どちらにしても、「聞くのではなく、調べさせる」が重要です。別の言い方をすると「用意されたものを見る」のではなくて、「見たいものを用意させる」というのが重要と言いますか。
終わり
はい。今日は、生成AIの使い方に関する話を書いてみました。 また気が向いたら書きたいと思います。
本日はここまで。
