この動画は、多くの人がAIを「情報圧縮ツール」として使用している現状に対し、真の価値はAIを「思考拡張パートナー」として活用することにあると提案する内容である。話者は会議メモの要約や長文書類の圧縮といった一般的なAI利用法から一歩進んで、AIとの認知的パートナーシップを通じて脳が対象に深く関与する時間を最適化する手法を具体例とともに解説している。
AIを情報圧縮に使う現状の問題
私が提案したいのは、ほとんどの人がAIを少し逆向きに使っているということです。これは聞く価値があります。
私たちは主にAIを情報圧縮のために使っています。会議のメモを取って、それを本当にきちんとしたアウトプットに変換する。この大きな製品要求仕様書を、エンジニア向けのものとエグゼクティブの関係者向けのものに変換する。この100ページのPDFを簡潔なものに変換する。ネイトの非常に長いSubstackの記事を、私が消化できるものに変換する。冗談ではなく、人々は実際にそれをやっていて、それはちょっと滑稽です。
要点は、私たちがそれを情報を圧縮するために使っているということです。
脳の情報処理の違い
しかし、私が聞いて心に残っているのは、脳は圧縮された情報を同じようには処理しないという考えです。私たちが学ぶ必要があることの一つは、いつ対象について脳の時間を少なくすることを許容するか、そしていつ実際にAIとのパートナーシップを最適化して、本当に重要なことにより多くの脳の時間を費やすかということです。
大きな本、深い本、大きな主題について読むときに得られる学習の多くは、脳がその主題に長時間費やすことで新しい接続を形成することから来ています。非常に短い1ページの要約を得ることができ、それは書籍の概要、エグゼクティブブリーフィングを提供してくれますが、もし本当にそれに深く入り込んだときに得られるような人生を変える体験を得ることは unlikely です。
AI活用の問題点と解決策
この洞察を受けて、AIが問題だと言う人もいますが、私は実際には使い方が問題だと思っています。圧縮のために使うことが悪いというわけではありません。私も会議メモの調整に使いますし、定型的なビジネスコミュニケーションのために異なる関係者に異なるメッセージを送るために使います。
しかし、本当に深い思考をする必要がある場合、対象に時間を費やす必要があり、最高の思考ができるように認知的ワークロードを最適化する必要があります。そしてAIは実際にそれを本当に助けることができます。
具体例：本の執筆プロセス
私はAIについての本を書くことを検討しています。本を書くことは困難な作業で、単一の記事よりも指数関数的に困難です。AIの場合は特に、時の試練に耐える何かを持つことの課題などもあり、有用である必要があります。
本を書くことを検討しているとき、私にとって最も困難なことは情報圧縮ではありません。AIに関するニュースを全て教えてもらう必要があるということではありません。すでに十分なニュースを得ています。私が必要なのは、脳が拡張し、主題について考え回すことを助ける方法でAIと協働することです。
プロンプトを超えた認知パートナーシップ
私たちはプロンプトについてのみ話すときにそれを最適化しません。なぜなら、プロンプトは本当に一方向のコミュニケーションを最適化するからです。
上手にプロンプトする方法を学ぶことはスキルですが、それは自転車に乗ることを学ぶのと車の運転を学ぶことの違いのようなものです。どちらも役立ちますが、車はうまくやり方を学べばより遠くまで連れて行ってくれます。
プロンプティングは自転車のスキルのようなものだと思います。それをマスターすれば非常に効率的で、誰もがやり方を知るべきで、ユニバーサルスキルであるべきです。しばらくの間必要だと思いますし、上手にプロンプトできれば持続的な優位性を提供すると思います。私はそれを愛していますが、個別のプロンプトを超えてAIと実際に認知的にパートナーすることを学べるなら、それは車を運転するようなもので、実際により遠くまで行くことです。
Advanced Voice Modeでの実践
私の場合、本について、OpenAIのAdvanced Voice Modeで25分間話しました。彼らはAdvanced Voice ModeでGPT-4oモデルの変種を使っていると思います。
私が最も深い洞察を得た、AIが本当に助けてくれたと言うのを期待しているかもしれませんが、実際はそうではありませんでした。時々、これは本当にありきたりで、気に入らないと言うこともありました。
特別で独特だったのは、私が声に出して話す必要があるときにそこにいてくれたことでした。しばらく声に出して話させてくれ、実際に聞いてくれ、実際にメモを取ってくれ、私の脳が流れ続けるのに十分な興味、関与、そして発展を持って応答してくれました。アイデアを続けることができたのです。なぜなら、話したいアイデアがあったからです。25分間転写装置に口述するだけではできないことがわかっていましたが、適切なリズムで誰かが話し返してくれれば、おそらく脳からそれを引き出すことができるでしょう。私たちは会話的な人間だからです。
段階的なAI活用プロセス
Advanced Voice Modeは本当に良くなりました。中断するタイミングをより認識するアップデートがあり、「あー」や「うーん」のような言語的な不連続性をより多く使い、より自然に聞こえ、そこにいることを忘れて主題に集中できるようになりました。これが私に必要なことでした。
それは第一段階でした。口頭の部分をやって、次に第二段階は、アイデアの地形がどのようなものかを本当に格闘する必要がありました。GPT-4oはそれを行うのに十分強くないことがわかっていたので、その会話の中で強制しようとする代わりに、文字通り転写をGoogle ドキュメントに取り出し、それを生の転写としてGPT-o3に入れました。
これは転写です。これは転写に対する私の視点です。これがこのアイデアで持っていた意図です。本当に、これが私が反復的に到達したところです。
思考プロセスの可視化
声に出して話しているとき、進行中の作業に名前を付けているようなものだということがわかります。これは私たちが20万年間頭の中に保持してきた認知的な旅の一部であり、今では一緒にそれを行うパートナーがいます。
人間との組み合わせ作業でもある程度このようなことはできますが、実際にはAIとの独特なダイナミクスだと思います。私はオフィスで働いたことがあります。チームと直接働いたことがあります。そのダイナミクスを愛していて、良い人間の同僚と一緒にうまく働くときにそれがなくなってほしくありません。
しかし、それは良いAIの同僚と同じではありません。そのような方法でブレインストーミングできるAIの同僚、彼らが聞いて、あなたと一緒に発展させてくれる。それはセラピストがあなたの話を聞く方法と同僚があなたの話を聞く方法の交差点のようなものです。人間にそれを期待することはないでしょうが、あなたの思考にとって非常に役立ちます。
複数モデルの戦略的活用
私たちはそれを行い、作業に名前を付け、Google ドキュメントを通じてGPT-o3に到達します。正直に言うと、o3だけではありません。ここでOpenAIだけを宣伝したくありません。Claude Opus 4でこれを行うことができ、Gemini 2.5 Proでも同様の結果が得られるでしょう。
アイデアは深く思考し、GPT-4oの会話から得たモデル結果を批評することです。基本的に私の意図を取り、私が明確に表現できたものを取り、Advanced Voice Modeが行った発展を取り、アイデアの核心の水晶のように明確な理解に到達するのを助けてください。
それが次のステップで欲しいものです。基本的に、作業に名前を付けた今、私がいる地形の座標を定義するのを助けてください。それを行うと、空が限界になります。ここからうまくいくパートナーシップのダイナミクスが何かを理解することに開放できます。
モデル選択の戦略
具体例として、GPT-o3は本の論文の核心に到達するのに良い仕事をしたと思いました。アウトラインは少し重く感じたので、それがどのようなものかをもう少し洗練するために、おそらくOpus 4を選んで、異なるモデルに入る必要があります。異なる認知パートナーを選ぶ必要があります。
どのようにモデルを選ぶのか疑問に思っているなら、異なるタスクに対してどのようにモデルを選ぶかについて、Substackに全てを載せました。
投資対効果の重要性
振り返って、これら全てを反省して、私が最も価値を見つけるのは、これは本当の支出だということです。私はOpenAIのプロサブスクライバーで、月200ドルを支払っています。誰もがそうする必要はないと思いますし、そこから多くの価値を得るためにそうする必要はないと思います。
無料版が非常に良くてプラス版が必要ないかという記事を見ましたが、多くの人にとってはそうだと思います。しかし、私にとっては、AIへの投資レベルが何であれ、この方法で使用すると得られる価値は非常に大きくなります。単に情報を圧縮し、再利用することを最適化するのではなく、対象に脳の時間を費やすことを最適化する方法として。
企業での活用可能性
企業から見る多くの使用例は、AIに非常に流暢でない場合、情報の圧縮と再利用に関するものになります。それは問題ありませんし、そこにはいくらかのコスト削減があります。しかし、脳がよりよく働くのを助けることは、時間の経過とともにはるかに多くの上昇余地があります。
私たちはそれについてはるかに少なく話していると思いますし、もっと話すべきだと思います。情報を圧縮することについてあまりにも圧縮の罠にはまって、AIが私たちと人間と行うような方法に多少似ているが、また独特な方法でパートナーすることによって、私たちが働く認知的領域をマッピングし拡張するのを助けることができるというこのアイデアについて考えないことを望みません。
人間とAIの協働の違い
私が言ったように、Advanced Voice Modeに求めたような種類の聞き方を人間に求めることはないでしょう。GPT-o3に求めるような方法で、アウトラインのために私の論文を鋭くすることを人間に求めることも本当にないでしょう。
人間に研究を行い、思考を行い、より良い表現がないので認知的形成を論文と一緒に行うことを求めることもないでしょう。それは自分でそれを行うことではなく、Opus 4に求めることです。Opus 4はアイデアを形成し、概念を本当に思考することに優れています。
より良い思考のためのAI活用
ある意味で、注意深く調整されたAIモデルとより多くの時間を過ごすことで、私の脳がより良く思考できることを発見しています。それは単にプロンプトを投げ込むことではありません。これに秘密のプロンプトはありません。
必要なタスクの種類を決定し、そしてAIにアプローチし、主題に脳を深く入れることを最適化するのに最も役立つモデルは何かを自分に尋ねることです。それを真に理解する人になるためです。それ自体は、AIがあなたの脳を安く済ませることを可能にするという考えと対立しています。脳力をスキップさせ、作業をしないでいられるようにし、完全な本ではなく1ページの要約を読むことを可能にします。
そうである必要はないと思います。実際により良く思考することを助けることができると思います。私にはそうだとわかりますが、それはどのように使うかによります。
思考の拡張か圧縮か
再び、私が最初に言ったように、私も圧縮のものを使います。私たち全員がそうしますし、全員がするでしょう。それは時間を節約するのに役立ちます。それは思考ボタンを引いて言うタイミングを知ることについてです。これは本当に重要で、私の脳のクリームが必要で値するする作業なので、これを実際に考える時間を拡張するためにこれを使いたいです。私の脳に機能する方法でこれについてより多くの時間をかけて考えることができるようにAIへのアプローチを向けなければなりません。
個人に最適化された活用法
これに魔法のプロンプトがない理由の一部は、私たちの脳は非常にユニークに配線されているからです。私が歩き回って話し、アイデアを声に出して話すことを選ぶ方法は、誰にでもうまくいくとは限りません。手で書き出し、それの写真を撮り、転写を得て、それが始める方法である人々もいます。
あなたの脳が異なるので、あなたの成果は変わるでしょう。しかし、脳を主題に置くことを最適化するという概念は、私たちがAIを単なる圧縮ツールとしてではなく、拡張器として見ることを可能にします。それは情報を圧縮することによってコストを削減する方法だけでなく、私たちが創造できるもののために最適化するものです。それが有用であったとしてもです。
これについて考えることは私にとって役立ちました。あなたにとってもある程度歯車を回し、AIについて少し異なって考えるのに役立つことを願っています。Advanced Voice Modeを試してみてください。楽しいですよ。
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