OpenAIの教育部門責任者リア・ベルスキーが、AIが教育分野に与える革新的な影響について詳しく語るインタビューである。Chat GPTが世界最大の学習プラットフォームとなった現状から、新機能「スタディモード」の開発背景、そして実際にAIを活用している学生たちの生の声まで、教育におけるAI活用の可能性と課題を多角的に検証した内容となっている。
- Chat GPTと教育の未来
- OpenAIでの使命
- 世界各国の取り組み
- 教育現場での課題と変化
- スタディモードの開発
- 学習科学に基づいた開発
- 教育格差の解消
- 労働生産性への影響
- プログラミングスキルの重要性
- 「脳の退化」への懸念
- 批判的思考スキルの重要性
- 無限の忍耐力と自信の構築
- 失読症の娘との体験
- 学生インタビュー
- ファンフィクションから始まった体験
- 教授の適応
- AI使用に関する考察
- スタディモードの体験
- 研究におけるAI活用
- 将来への自信
- ソーシャルメディアとChatGPTの使い分け
- コンテンツの質の向上
- ペルソナ設定の活用
- 誤解に対する反論
- 高校生へのアドバイス
- 教師の役割の変化
- 将来のAI展望
- 最大の恐れ
- エコーチェンバー効果への懸念
- お気に入りのプロンプト
Chat GPTと教育の未来
こんにちは、アンドリュー・メインです。これがOpenAIポッドキャストです。今日はChat GPTと教育について話していきます。それは脳の退化を引き起こすんでしょうか？Chat GPTはただのカンニングツールなんでしょうか？OpenAIの教育部門責任者のリア・ベルスキーさんと、実際にAIを活用している学生の皆さんにお話を伺います。
Chat GPTは現時点で世界最大の学習プラットフォームになってるんです。雑音を切り抜けて、本当に楽しめることをやらせてくれるんや。ChatGPTがこの子の世界を開いてくれるやろうし、私も同じような心配をせんでええようになるんやと思いました。学習や概念の探求に関しては、ChatGPTにようけ質問するんです。
OpenAIに至る道のりを教えてください。
結局のところ、OpenAIは使命と人々に関わる会社やと思うんです。せやから私の物語をお話しします。私は教育分野で15年間過ごした後にOpenAIに来ました。世界銀行から始まって、その後Courseraで、教育を世界中がアクセスできるものにするという使命に取り組んでいました。
OpenAIでの使命
私がこの仕事を引き受けたとき、私たちのCOOのブラッドが私をオフィスに呼んで、OpenAIにおける教育の具体的な焦点が何になるのか疑問に思っていたんです。彼は私を座らせて言いました。「リア、君にはムーンショットを追いかけて欲しい。私たち皆には、AIが人間の可能性を向上させることができる、それが人々の生涯を通じて効果的な家庭教師であり仲間になることができるという夢がある。
その夢を追いかけて、私たちがその製品を作ったら世界中の誰もがそれを持てるようにしてくれ」と。これが本当に指針になってるんです。私はそれに意味を感じました。営業部長や収益責任者が、最も大きな変革的ムーンショットを追いかけろと言って、AIと教育に対する私たち皆の最高の希望と夢が実現されるようにと言うのは、本当に刺激的で希望的なことです。それをできるだけ広く普及させようという考えについて、基本的にグローバルな影響をどう見ているのでしょうか。世界中でその効果をどう見ることになるのでしょうか？
まず言えるのは、Chat GPTは現時点で世界最大の学習プラットフォームやということです。学習は6億ユーザーのプラットフォームでトップの使用例なんです。
つまり、これが世界の学習の目的地であり、教育システムの外での学習を意味しています。私は本当にChatGPTを学習の新たなフロンティアとして見ています。でも教師たちもプラットフォームの主要な採用者であることも見えてます。彼らは自分の仕事の管理負担を取り除くためにも使っているし、教室に持ち込むためにも使っています。
印象的だったのは、Chat GPTへのグローバルな需要を見ることです。数週間前に「Countries向けOpenAI」というプログラムを立ち上げたんですが、世界中の省庁から連絡をもらいました。エストニア、エストニア国が実際に最初に連絡してきた国の一つでした。エストニアは納得できます。エストニアは理にかなってます。彼らは世界のトップにいるんです。彼らは最高のPISAスコアを持っています。
素晴らしい教育システムを持ってるんです。でも彼らが最初に「うわあ、これは学生をさらに押し上げ、教師たちをさらに力づける機会やな」と気づいたんです。エストニアの後は、次から次へと国々が続きました。興味深いのは、国々が私たちのところに来るとき、彼らは教育システム全体にAIを中核的なインフラとして展開したいから来てるんですが、経済的転換の影響も感じてるから来てるんです。AI駆動の経済を発展させるつもりなら、AIの使い方を学ぶ労働力を卒業させる必要があると気づいてるんです。新しいAIコースを作るだけやなくて、中等教育システムを離れる全ての学生が授業の一部としてAIを使った経験を持つようにする必要があるんです。それがこれらの国々の二重の焦点なんです。
世界各国の取り組み
経済的に競争力を持ちたい、AI対応の労働力を構築したい、新しいAI駆動経済で成功したい、そして教育システムを改善したいと考えてるんです。教育パートナーや機関からはどんな声を聞いてますか？
いくつかのことを聞いてます。投資をした機関は、キャンパスでAIへのアクセスを平等にしたことに一定の誇りを感じてます。AIはキャンパスの中核的なインフラであり、誰にでも開かれたものであるべきやと本当に信じてるんです。AIを導入する前の多くのキャンパスでは、経済的援助を受けていない人々が最新モデルへのアクセスを購入し、リソースへのアクセスがない人々はそうでないという状況があることを意識してるんです。せやから平等なアクセスを推進することに誇りを持ってるんです。
機関はまた、互いに関わり合い、協力し、教員がテクノロジーを使って教室に持ち込む上位5つか10の方法は何かを理解することに飢えてると思います。でも私たちが受けてるもう一つのタイプのフィードバックは、大学が学生に「私たちはこの技術を監視してない、あなたの会話を見てない」と大きく伝えない限り、学生は学校提供のAIの使用を躊躇するということです。
印象的なのは、今大学にいる学生の世代はCOVID世代やということです。彼らはZoomやGoogle Classroomなどについての最初の経験の一部を持つことに慣れてて、家で狂いそうになりながら座ってる間に教師が叫んだり監視したり宿題をやってないと言われたりした経験があるんです。せやから教育技術について躊躇してて、大学は学生と関わり、Chat GPTで新しい方法で学生が学習するのを助けたいなら、学生との実際の信頼を築く必要があると気づいてるんです。
私も前に言ったように、AI検出器がひどかったから苛立ってました。AI検出器があって、AIとしてフラグされるテキストの書き方と、それを避けるためのプロンプトの仕方を誰かに見せることができたんです。それは悪いツールを使うなら、不正をしてない1、2人の学生を取って彼らが不正者やと言われる、そんな関係を作り出しただけでした。
教育現場での課題と変化
多くの機関で、私たちは教室でのAIとの関係を間違った足で始めたと言えるでしょう。学生がいつ技術を使うべきで、いつ使うべきでないかについて明示的で明確な方針を確立しようとする代わりに、教師はそこから隠れるようなことをしました。実際に座って学生をどう評価するか、宿題をどう割り当てるかを再設計する方法を考える代わりに、その使用を取り締まることから始めました。
でも私たちはその地点を越えて動いてると思います。私は励まされてるし、私がここにいた時に覚えてるのは、一つの学校システムが膝蹴り反応のような感じで「これを禁止する」と言って、数ヶ月後に十分な教師たちが「いや、これは本当にいいツールや、これに対する教え方を知ってる」と言って、「よし、これを取り消そう」と言ったことです。それは非常に元気づけられる教師たちがこれを受け入れて、学生たちにこれが未来の一部になることを知ってほしいと言うのを見ることでした。
スタディモードの開発
さて、今スタディモードがありますね。それについて少し話してもらえますか？
スタディモードは私たちが先日立ち上げた製品です。これはChatGPTでの学習を本当に改善し、単に答えを与えることに焦点を当てた経験から、学生が答えにたどり着くよう本当に導く経験に変えることを意図してます。スタディモードでは、ChatGPTはソクラテス式に答えます。あなたの学習レベルに合わせて回答をパーソナライズします。
あなたが学習してることの文脈を理解します。素晴らしいフォローアップ質問をします。そのトピックについてクイズをしたいかどうか尋ねます。より深く掘り下げることを奨励します。最終的に、これはChatGPTを家庭教師として本当に活用するというアイデアに踏み込む最初のステップです。
これはどうやって生まれたんですか？教育者や親との会話があったんですか？
スタディモードは実際に私たちのチームがインドに行った旅から生まれました。おお、すごい。そこで彼らはいくつかのことに気づきました。一つは、インドのような場所では、家庭が一人当たり所得の大きな割合を家庭教師や放課後の補習に費やしてることに気づきました。
また、若い人々の間で次のレベルに到達したいという途方もない意志と欲求があることにも気づきました。せやから私たちは「Chat GPTを実際に取得して、Chat GPTをすでにあるよりもさらに良い家庭教師に変えるために何が必要か」という旅を始めました。私たちは最初に始めました。これは私にとってAI製品を構築する最初の経験でした。
学習科学に基づいた開発
私たちは実際に学習科学と教育学の専門家によって知らされたスキーマを構築することから始めました。それは「ChatGPTが単に答えを与えるのではなく、実際に学習を助けるなら、どう反応すべきか」を言うものでした。
それから私たちは世界中の専門家と協力して、ChatGPTが理想的にどう反応すべきかの「ゴールデンサンプル」と呼ぶものを集めました。トーンは励ましてるか？好奇心を奨励してるか？学生のニーズのレベルに応答を合わせてるか？そして行ったり来たりしてモデルを訓練するプロセスを通じて、スタディモードが生まれました。
私たちはこの製品への世界での反響を見ることに非常に興奮してるんですが、これもまた始まりに過ぎません。出発点なんです。私たちはモデルがマルチモーダルな方法で反応できる方法を押し進める初期段階にいるだけです。
いつの日か、スタディモードに生物学の課題のサンプルを与えて有機化学を説明し、インタラクティブな図を表示させたり、3週間後に「君が今年の有機化学試験でエースを取りたいと言ってたのを覚えてる。今そのトピックに戻ろうか？」と促したりすることを想像できるでしょう。それは積極的で、本当に時間をかけてあなたと一緒に旅することができるかもしれません。
時間が経つにつれて、スタディモードをその地点まで到達させることが希望です。それは素晴らしいでしょう。間隔反復と組み合わせて、テストに合格するだけでなく長期間記憶するのを助ける本当に良いツールを持つことができると思います。あなたが触れたのは、特定の家庭では個人家庭教師や指導プログラムを余裕で持てるということで、教育機会の違いについて話してるということです。同じ学校に通う子供たちがたくさんいても、子供を家庭教師に通わせることができる親は、その子供がより良い結果を得る可能性が高い状況になります。今、あなたはこれを平準化要因として見てるんですね。
教育格差の解消
私は、AIが教育で最初に大きな影響を与えてる場所は教室の中ではないと思います。教室の外で、本当に大人のサポートのようなものへのアクセスを平等にしてるところです。世界には質の高い教師へのアクセスがない多くの学生がいます。家庭教師へのアクセスがありません。座って手伝ってくれる親へのアクセスがありません。今AIがあることで、彼らを励まし、宿題や作文にフィードバックを与え、困難な質問に答える手助けをしてくれる伴侶を持つことができます。
私たちはChat GPTの学生ユーザーのラボを形成しました。Chat GPT Labと呼ばれています。あなたが何人かの学生と話すと思います。本当に印象的だったのは、彼らがAIを使うことで自信を得たと言ったことです。以前なら行き詰まりを感じたり落胆したりする場所に到達させてくれました。
学生の一人が、コンピュータサイエンス学生として教室にいる話をしてくれました。何年もの間、彼女はコンピュータサイエンスのコースで行き詰まって諦め始めてました。教科書が理解できませんでした。でも学校外で家庭教師としてChatGPTを使い始めたとき、彼女は「あ、質問できるんや。これが理解できる。自信があるし、実際に続けて前に進むことができるかもしれん」と感じ始めました。
せやから、世界で家庭教師が何をするかを考えると、彼らはあなたを励まします。私はできる、そして私は望む、そして私は前に進むことができるという自信を与えてくれます。もちろん、文脈的で個人的な方法でコンテンツを提供してくれます。ChatGPTはこれらすべてのことができると思います。
労働生産性への影響
労働生産性に関しては、個人レベルでどう機能するのでしょうか？人々にどんなアドバイスをしますか？
最近のデータはすべて、職場でAIを使う労働者が信じられないほど生産的やということを示してます。これは専門サービスや金融学生などの分野で特に当てはまります。
でも今日機関を離れる卒業生は皆、日常生活でAIの使い方を知る必要があります。それは仕事に応募するときと新しい仕事を始めるときの両方に当てはまります。せやから機関が今キャンパス全体にAIを中核的なインフラとして展開してる大きな理由の一つは、学生がそれらの労働力スキルを持って卒業することを確実にしたいからです。
データは、10人中7人の雇用主が、特定の機能で最大10年の経験を持つ人よりもAIスキルを持つ人を雇いたがることを示しています。私はそれを見たことがあります。私は企業がAIを展開しようとするのと協力するチームを組織するのを手伝う会社を経営してるんですが、私たちが一緒に働く人々に求めるのは基本的にAIスキルです。
6ヶ月間このものの使い方を学ぶことに費やした誰かがいるなら、私は彼らのLinkedInや実際のカリキュラムがどのようなものだったかをあまり気にしません。ただ知りたいのは、あなたがそれを使ったことがあるか？使えるか？ということです。
プログラミングスキルの重要性
私が思うもう一つの核心的なリテラシーはコーディングです。しばらくの間、すべての学生がコーディングを学ぶ必要があるという瞬間があって、それからエンジニアに大きな焦点があったと思います。でも今はバイブコーディングがあって、コーディングを簡単にするあらゆる種類のツールがあるので、すべての学生がAIの使い方を一般的に学ぶだけでなく、AIを使って画像を作成し、アプリケーションを作成し、コードを書くことを学ぶべき場所に到達すると思います。
基本的なコーディングも重要な核心的リテラシーになると思います。人々が「AIがコードを書いてくれるのになぜコーディングを学ぶのか」と言うのを聞きます。それは「本は文字でいっぱいなのになぜ読むことを学ぶのか」と言うようなものです。いや、世界はまだこれらのものの上で動いてるし、それは非常に価値があると思います。私の同僚の一人は金融的なことをたくさんやってて、いつも新しい計算機を作って小さなツールを構築してます。私は学習や何かのために自分自身のためのものを構築してます。私はすでにコードの書き方を知ってましたが、それがずっと簡単になって、コードが何をするかを知ることは効果的です。
絶対にそうです。私は、コーディングがより簡単になるにつれて、コードを理解し、作成し、デバッグする能力が、ますます重要になる核心的リテラシーになると考えています。
それは素晴らしいアドバイスだと思います。人々がこれらのツールを使おうとして、これらのツールで異なることを試すことに費やす時間が多いほど良いと思います。うまくいくと聞いたことの一つは、職場でも学生が学んだことを共有することでも、他の人々と定期的に会うことです。週に一度か月に一度集まって話し合ったりすることです。
「脳の退化」への懸念
AIが教育において脳の退化を引き起こす可能性があるという扇情的な見出しがいくつかありました。私はあなたの気持ちがわかるし、これは毎日聞かれる質問の一つです。AIは最終的にツールであり、教育分野で最も重要なのはそのツールがどう使われるかです。学習には苦労が必要です。
情報を扱うことが必要です。それを処理することが必要です。学生がAIを回答マシンとして使うなら、彼らは学ばないでしょう。せやから人々が心配してることだと思います。せやから私たちの旅の一部は、本当に学生と教育者がAIを批判的思考を拡張し、創造性を拡張する方法で使うのを助けることです。
AIの使用が特定の方法で肯定的か否定的かを知るために複雑な研究を読む必要はありません。私の娘のことを考えます。彼女は今長除法を学んでます。一定の苦労が必要です。涙が関わってます。もし私が彼女に電卓を渡して「除法の問題をするな。AIに入れろ。長除法を学ぶつもりか？」と言ったら、彼女は学ばないでしょう。でも同時に、将来彼女が高度な数学を学ぶとき、私は彼女にその電卓を与えることができて、彼女はそうでなければできるよりも高いレベルで数学をすることができるでしょう。AI使用も同じです。
フィードバックを推進し、人々に個人的な指導を与え、異なる方法で質問をし答えるのを助ける方法で使われる必要があります。それが学習を進歩させる方法です。最近ニュースになった研究を読んだことがあります。実際に座って読んだんですが、コピペした答えでは学ばないと言ってました。正直、すごいと思いました。もし私がマラソンのトレーニングをしてて、「リア、スクーターをあげようか？これらのトレーニングランのいくつかでスクーターで道を下って行けばいい」と言われたら、私はより良い体調にはならないでしょう。その研究と非常に似てました。
批判的思考スキルの重要性
私が苛立つのは、これについて本当に重要な質問があると思うからです。批判的思考スキル、私たちはこれらをどう発達させ、どう追求するかを考えなければならないと思います。研究の良い弁護があると確信してますが、明らかなことを言ってる研究を見ると少し苛立ちます。私たちが考える必要があるのは、これらのツールを実際にどう使うかです。批判的思考スキルをどう向上させることができるかです。これは私たちが自分自身に問い続けなければならないオープンエンドな質問になると思います。
私たちがスタディモード、本質的に学生のための指導経験を作った理由の一部は、学生がフィードバックやクイズや学習を推進する方法でモデルをプロンプトする方法を学ぶ必要がないようにするためでした。代わりに、モデル自体があなたを押し、答えへと導き、パーソナライズし、文脈を与え、知識を足場にするモードに入るでしょう。
せやから私たちは、学生が特定の方法でそれを使う方法を知る必要がないChatGPTでの経験を作る旅にいます。学習の境界が本当に進歩する場所だと思います。私は興奮してます。親からの逸話的な話を聞いてるからです。監督下ではありますが、子供にChat GPTとの会話を始めさせると、Chat GPTはカエルについて話すのに無限の忍耐力を持ってることにすぐに気づきます。それを尽くすことはできません。永遠にカエルについて話すでしょう。その芽生えた爬虫類学者は、親がそうでなくても、これについて話すのが本当に好きだということに突然気づくかもしれません。
無限の忍耐力と自信の構築
ChatGPTについて魔法的なのは、それが無限に忍耐強いことです。せやからChatGPTに尋ねる質問で愚かなものは決してありません。いつも反応してくれます。いつも正直で合理的な答えをくれます。
学習の半分は自信を感じ、学習に触発されることについてです。私たちがCourseraでいつも言ってたことの一つは、素晴らしいコースと素晴らしい技術を構築するのは一つのことですが、子供に本当に学習させるには、「私は学習できる、学習したい」と感じさせる必要があるということです。
AIが教育分野でしてることの多くは、人々に飛び込み、学習できるという自信を持つための足場を与えることだと思います。私がOpenAIに来た理由の一つは実際に私の娘とも関係してました。彼女は失読症で、何年もの間、私は彼女の兄が朝下りてきて新聞を読むのを見て、「この賢い小さな女の子が実際にどうやって世界にアクセスすることを学ぶんやろう？どうやって時事問題について学ぶんやろう？」と考えてました。
失読症の娘との体験
OpenAIに参加する前の夏に、私たちは高度音声モードを立ち上げました。私は彼女に電話を渡して「ゾーイ、Chat GPTと話してみない？」と言ったのを覚えてます。彼女は「こんにちは、ChatGPT、私のお母さんは兄のように新聞を読めないから時事問題について学ばないことを心配してるの。世界で何が起こってるか教えてくれる？」と言いました。ChatGPTが「もちろん、ゾーイ、何に興味があるの？今日世界で何について学びたい？」と答えたのを覚えてて、とても感動的でした。そこから会話が続いて、宇宙やロボットへの彼女のすべての興味について話してました。その瞬間に気づいたのは、ChatGPTがこの女の子の世界を開いてくれるやろうし、私も同じような心配をする必要がないということでした。
それは力強いです。それがアクセシビリティの問題にどう役立つか見ることに興奮してます。数年後にどこにいるかを見るのは興味深いでしょう。リア、私と話してくれてありがとうございました。これは非常に興味深かったです。これらのことが次にどこに向かうかを見ることに興奮してます。
素晴らしいです。アンドリュー、あなたと話せて良かったです。あなたたち二人についてももう少し知りたいです。せやから、ヤービ、今何を勉強してるか教えてもらえますか？
学生インタビュー
私は実際にUSCでコミュニケーション学の学部課程を終えたばかりです。それから同じくUSCでビジネス分析学の修士課程の最初の学期に入る予定です。いいですね。なぜそれを選びたかったんですか？
最初に大学に来たとき、勉強したい主題がよくわからなかったんです。せやからGE（一般教養）コースをたくさん取って探求する時間を取りました。そこから研究と理論の人間的な要素がより好きやということがわかりました。コミュニケーションがそれを通じて探求するのに本当に良い専攻やということがわかりました。それから大学生活を通じて、統計の授業をたくさん取り始めました。それが分析的思考の基礎を与えてくれて、それを本当に加えたいと思いました。
せやからデータサイエンスの副専攻を追加しました。その創造的で分析的な要素が一緒になって、ビジネス分析学に導いてくれたと思います。それはそこで非常に興味深い組み合わせですね。それが生まれた方法はとてもクールです。アロット、あなたは何を勉強してるか教えて下さい。
私はバークレーで電気工学とコンピュータサイエンスを勉強してます。新2年生です。
それらの分野に何が導いたんですか？
育ったとき、私はベイエリアで育ったので、周りにたくさんの技術に触れてきました。私はとても手を使う人でもあります。回路をいじったりコードで遊んだりするのが好きで、見つけた問題への解決策を見つけるのが本当に好きです。
それをする私のお気に入りの方法の一つがコードとハードウェア工学を通じてやということがわかりました。せやからこれが両方の良い組み合わせやと思いました。若いときに物を作るのが好きでしたか？
ええ、絶対に。太陽光発電車を作ったりしました。もちろん。小さなものを作って、それから後で大きなものを作りました。明らかに。でも、実際に見て視覚化できるものなら何でもです。
あなたたち二人はとても先進的な考えを持ってますね。AIに関する最初の大きなアハ体験について教えてもらえますか？一般的なAIの何らかの種類でも？
私は高校3年生だったのを覚えてて、「ChatGPTを聞いたことある？」という話が回り始めました。それは明らかにAIは以前から存在してたんです。私はOIMOロボットを見たことがありました。知ってるかわからないけど、ヒューマノイドですが、でも実際に使って相互作用できるAIを見たのはChatGPTが最初でした。
私たち皆がコンピューターの周りに集まって、OpenAIでアカウントを作りました。『アラバマ物語』のエッセイの書き方についての課題がありました。私は「もし本当に何でもできるなら、どう書くか見てみよう」と思いました。バン、完全な『アラバマ物語』のエッセイを書いてくれました。私はそれを使いませんでしたが、見るのは絶対にクールで、本当に覚えてる瞬間でした。
それについてもう少し聞きたいです。あなたはどうですか？
私にとっては正直面白かったです。多くの人がそれに対する学術的や勉強の使用事例から始めたと思うからです。でも私がそれに偶然出会ったとき、大学2年生の最初の学期だったのを覚えてます。「ChatGPTを特定のことに使える、物語を書いてもらえる」みたいなソーシャルメディアの投稿を見ました。
せやから私の最初のプロンプトはファンフィクションを書いてもらうことでした。これは本当に面白いです。それはランダムな使用事例でした。ルームメイトに見せたのを覚えてます。彼ら皆、正直それはかなり愚かやと思ってました。せやからたくさんの日常的なランダムな使用事例でした。それから実際に学術的に使い始めたのは後になってからで、特にもっとコーディング指向のクラスを取り始めたときでした。
でも私にとってのアハ体験は、教育研究用というよりも日常的なタスクに使えるという事実でした。これを落とすわけにはいきません。ファンフィクションについて言及しましたね。どんなファンフィクション？
文脈を説明するために、若いときにほとんどの人がそうであるように判断はありません。文脈をつける必要はありません。判断はありません。ありがとうございます。これはChatGPTのような感じです。
彼にそんなことを言わないで。そうですね、わかります。でも、たくさんの異なる種類の突飛なファンフィクションが進行してたと思います。私が結構面白いと思ったコミュニティの一つは、シュレックファンフィクションコミュニティでした。
すみません、シュレックファンフィクションコミュニティと言いましたか？もう一度言ってもらえますか？
はい、シュレックファンフィクションコミュニティです。わかりました、そう言いました。そうです。せやから、なぜそれが私が最初に思い浮かんでプロンプトしたいトロープだったのかわかりません。当時はとても初期だったので、出力はそれほど良くなかったですよね？でも、これは絶対にいつもファンフィクションを書いてるプラットフォームの一つにあることができると感じました。
ファンフィクションから始まった体験
それは興味深いです。ファンフィクションの価値の一部は、ファンが参加する方法で、あなたに魅力的でクールなものを生み出すことができるからです。あなたが友達に見せて、彼らは「何やこれ、愚かや」と言ったけど、あなたにとっては素晴らしい瞬間を作り出しました。
私たちが忘れてることの多くはそんなことです。私は書くのが好きで、書くことを愛してます。でも私にとって書く体験の一部は書くことです。人々が「OpenAIで働いてたんやろ？ChatGPTを使うつもりか？」と言うのは、電気ギターを弾くことを学ぼうとしてる人に「電気ギターの音楽をずっと流すつもりか、実際にギターを弾く代わりに？」と聞くようなものです。いや、私は書くために書くことを学んだんです。それは見落とされがちですが、「このシナリオはどうやろう？」と言えるところです。シュレックファンフィクションは、私が聞き得る最も甘くて無邪気なものやと思います。
教授の適応
あなたの教授たちはどう適応してると言えますか？
実際の課題と作業に関しては、小学校で手計算から電卓を使ってより大きなタスクに取り組む移行のときのような感じです。せやから、より自動的でないタスクのような移行期のような感じです。私のコミュニケーションコースでは、「この用語を定義しろ」のような質問がずっと少なくなって、「この用語をどう適用するか？より大きな文脈で何を意味するか？」のような質問が多くなってるのを感じます。せやから基本的理解よりも意味と意図性により焦点が当たってる感じです。
多くのテスト形式も、私が思ってたよりも実際にオープン形式になってます。そのため質問も、典型的な「この用語を定義しろ」のようなものではなく、より大きな意味に外挿できるような質問に変わってます。
私は実際にCSのクラスで気づいたことがあります。教授たちは明らかに、概念を実際に覚えてるかどうかをチェックするような簡単な宿題課題にはそれを使ってほしくないと思ってます。でも大きなプロジェクトについては、実際に2つのトラックを取ることができました。
一つはAIを使うもので、もう一つはAIを使わないものです。教授がこの新しい概念を受け入れて適応してるのは本当に興味深いと思いました。教授は「AIでは、もう少し難しい課題を与えて、もっと押し進めます。AIが教えてくれる概念も得られるように、AIが何を与えたかについてリフレクションを書いてもらいます」と言いました。でもAIなしでは、より伝統的なプロジェクトをするけど、AIでは、ずっと先まで押し進めることができました。
せやから教授が2つの間で選択させてくれるのは素晴らしかったです。どちらを選びましたか？
私はAIなしを選びました。でも、AIを選んだ人もたくさん知ってます。なぜAIなしを選んだんですか？
私にとっては、プロジェクトが扱ってた概念について、私は最も技術的に確実でなかったと思います。このミニゲームで自分自身が実装したいいくつかの機能があったのを覚えてます。AIでは、アイデアを出すのを手伝ってもらって、AIでそれらの機能を実装できました。でも私は最初から自分が何をしたいかを知ってました。すでにアイデアがあったので、私はブレインストーミングでAIをたくさん使いますが、すでにアイデアがあったので、「すでに思いついたアイデアを実装することに本当に集中しよう」と思いました。
AI使用に関する考察
よく出てくることですが、教授の中には学生に基礎を学んでほしいと思ってる人がいて、それは重要です。Pythonを学ぶなら本当にPythonを学ぶ必要があるし、何十年も先まで役立つと思うからです。これらのものがどう動くかを理解してる人々が必要です。でも、コード生成でAIの使い方さえ教えてないプログラムを見たことがあります。私にとってはそれは医療過誤のように聞こえます。これは私の見解です。でも異なるコースがあって、AIを使うなら、より大きな挑戦をしなければならないというアイデアが好きです。人々に「ChatGPTを使えるならどうすればいいか？」と聞かれたことがあります。私は「学生により大きなプロジェクトをさせろ、以前ならブックレポートをしてた場所で、ミュージックビデオを作らせろ」と言います。より大きなことをして、より多くをしろということです。
私は、働き方を変えるものを見て結果を考えようとしてる人々の有効な懸念があると思います。せやからそこでの躊躇の一部を理解するし、批判的思考スキルは重要やと思います。この技術がそれに適応しようとしてるのは、単に人々がコピペするだけのもう一つのものなら、学ばないからです。
スタディモードの体験
OpenAIはChatGPTの新機能「スタディモード」を展開してますが、これは非常に興味深いアプローチのようです。あなたたちはこれを試したことがありますか？どう説明しますか？
スタディモードは挑戦的やと言えると思います。どんな種類のコンテンツでもユーザーが実際に自分自身に挑戦することを強制します。私自身がそれを試したとき、AIについて教えてもらうよう頼んで、通常のチャットモードでもこれを試しました。それは「AIはこれです、この種類の学習があります、この種類の学習があります」という大きなリストをくれました。スタディモードに聞いたとき、実際に私の質問に答えさえしなくて、私が本当に望んでることを理解するための3つの質問をくれました。「飛び込みたい特定のトピックがありますか？これについてどれくらい知ってますか？今何をしてますか？」と言って、ファインチューニングという特定のトピックに導いてくれて、本当に一つずつ分解してくれました。
スタディモードについて一番大きなことは、あなたがそれを覚えてると仮定して先に進まないことです。数分後に戻ってきて「小さな精神的チェック、小さな正気チェックです。これを覚えてますか？」と言って、もう一度それに答えなければなりません。
私たちの脳では、それが本当にそれらの結合、私たちの神経結合を形成し、実際にこれらの概念を覚えるのを助けてくれてるものです。スタディモードは、概念を本当に学んで、その概念を適用し、最大限の可能性まで理解したいときに本当に素晴らしい仕事をすると思います。単なる質問回答を望まないときに使うものです。
私もスタディモードと通常モードで似たような並列比較をしたことがあります。あなたたちは非常に分析的ですね。これらのABテストをしたのが大好きです。まさに。面白そうやと思いました。私は非常にニッチなトピックについて研究をしようとしてたと思います。カリフォルニアでのEDMとレイブカルチャーとその歴史について研究してて、ChatGPTがそれについて何を言うかを見るのは本当に興味深いトピックやと感じました。
研究におけるAI活用
研究でのChatGPTの使用について、私はいつも心の奥でそれがLLMであり、良いパラメータがない限り研究にはあまり適してないことを認識してます。せやから普通に私がアプローチする方法は、Googleで見つけた研究論文などのソースを通じて行って、実際にそれをチャットに貼り付けて、それらのパラメータからのみ描画するよう頼みます。より包含的で一般的でないようにしたいからです。
せやからカリフォルニアでのレイブカルチャーを調べる研究をしてたとき、通常モードを使って文脈を入れたとき、良い出力を生成しました。でもスタディモードでは、その行ったり来たりのチャットを通じてパラメータを狭めてくれたので、その文脈を使う必要さえありませんでした。私の学習は、通常モードが与えた長いコンテンツ情報を供給されるのではなく、質問に答えることを通じて、そこでより厳密でした。せやからそれは本当に効果的な学習方法やと思いました。
将来への自信
これが将来について、役割を見つけ、次に来ることに適応できることについて、より多くの自信を与えてくれましたか？そうでないですか？
絶対に。OpenAIが生産してることには2つの側面があると思います。このエージェントモードでは、私がインターンシップでしてた特定のタスクをもう私にしてもらいたくないかもしれないという超未来的な見方があります。
でもスタディモードでは、本当にそれを引き戻して、学校で学んでる各概念について考えてます。せやから私にとって、スタディモードはChatGPTで最も重要なモードの一つです。実際に学習するのを助けてくれるからです。人々がAIを使おうとするとき、単に答えを得ようとしてると思うからです。
私は生涯学習者として、こんな新しいツールがあるたびに継続的にそれで遊んで、これがどこに向かってるかを見ることに興奮してます。私はChatGPTをいつも使ってることを認めます。私はソーシャルメディアにあまり時間を費やしませんが、ニュース以外では本当に大きなソーシャルメディア人間ではありませんでした。
ソーシャルメディアとChatGPTの使い分け
あなたの経験はどうでしたか？普通の日はどんな感じですか？ソーシャルメディアをどれくらい使ってるか対ChatGPTはどうですか？
私にとって、実際に最近ではなく約1年前に、ソーシャルメディアの使用、特にTikTokから一歩引くことにしました。私がある場所で消化しやすい方法でたくさんのコンテンツを得てたと感じたからです。それがその利便性なんですが、私はその利便性に慣れすぎて、実際に研究したり事実確認したりすることなく、受動的にコンテンツを消費してるだけのような感じになり始めました。それがTikTokの全体のポイントです。
それがTikTokの全体のポイントです。でも、それが私をかなり自己満足にしてるような感じで、それが好きでなかったんです。せやからそれをやめることにしました。そういう意味で、ビデオ形式のコンテンツの使用は少ないです。でも仲間とのコミュニケーションや写真などでInstagramを使うようなソーシャルメディアは使います。
でも学生として今私の人生の80%が学校で、夏でも私の人生の80%が仕事なので、ChatGPTがソーシャルメディアよりもずっと私の人生で顕著になってると感じます。
ソーシャルメディアが今あらゆることのワンストップショップになろうとしてることが大きいと思います。人々は今ソーシャルメディアでショッピングします。ソーシャルメディアでニュースを見つけます。友達が何をしてるかを見ます。ガビーが言ったようなソーシャルメディアであらゆることを少しずつ得始めることについて、一部の人々はそれを良いことと見つけることができます。でも私にとって、以前ソーシャルメディアを使ったとき、何時間もスクロールしてることに気づきました。ニュースコンテンツを得てる、ここでいくつかのことを学んでると気づいたからです。せやからソーシャルメディアに費やしてる時間についてあまり意識的でありませんでした。
その時間の多くは私が欲しくないコンテンツでもあることに気づきました。せやから日常的に、ソーシャルメディアの使用を控えるようになりました。学習やアイデアの探求に関しては、ChatGPTにそれらの質問をたくさんします。私が何を望んでて、ChatGPTから何を得ることができるかについて非常に具体的だからです。
ソーシャルメディアは意識的にリラックスして単にコンテンツを楽しむための余暇時間として使います。私はすべてを一つのアプリに混ぜるのが好きではありません。
コンテンツの質の向上
私にとって、これは本当にDeep Researchで起こった瞬間がありました。私が得てるもののクオリティが、オンラインで見つけたものよりもしばしば良くなった瞬間です。本当に興味深い質問をすることができると思いました。ワニの群れが人々を虐殺することについてのばかげたことでも、第二次世界大戦の話でした。私は「これについての真実は何やろう？」と思って、Deep Researchレポートを得て戻ってきます。「それは誇張されてた。でもそれらのことを調べて『これについて記事があったらいいのに』という質問は何やろう？」と言うのは楽しかったです。あなたもコンテンツが突然良くなったと感じましたか？
高校でChatGPTが最初に出たとき、私は基本的に私が望むトピックについて研究して、それについて論文を書く研究クラスにいました。初期には、ChatGPTはウェブにアクセスできませんでした。せやからリンクを貼り付けても「それは読めません」と言われました。せやから大きな論文を貼り付けてそのように渡そうとしたのを覚えてます。でもそれは私のためにコンテンツを見つけるのが得意ではありませんでした。
せやから私は本当にそれを自分でしなければなりませんでした。でもDeep Researchは、私が望む特定のコンテンツを実際に見つけることを可能にしてくれました。
私が普通することは、本当に学術的で実績に裏打ちされた研究のみを検索して、私のために議論を構築するよう指示することです。
コンテンツ自体は実際に非常に良くて、かなり頻繁に引用してます。ガビー、あなたが望む方法で実行させるために使う特定のトリックや方法はありますか？
まず第一に、私が生成してもらいたいソースを供給することで研究パラメータを狭めることが役立つと思います。
それから私にとっては、時々批判的な行為者になるようプロンプトすることもあります。特に研究論文をブレインストーミングしようとしてるときなど、受け取るフィードバックが大部分で圧倒的に肯定的で、それが最初の反応だと思うからです。それは有効です。でも時々実際の批判的な見解が欲しいんです。せやから特定のペルソナを体現するようプロンプトすることは本当に役立って、全体的な論文を作るために実際に与える反応です。それに教授の助けと特定のギャップを埋めることを組み合わせることで、少なくとも論文を書くときに全体的な概観を持つのに役立つと思います。
ペルソナ設定の活用
異なるペルソナについて話すとき、具体的に何をするよう頼むかの例を教えてください。
例えば、しばらく前に陰謀論について研究してました。そこにはたくさんの情報があるので、興味深い研究やと感じました。せやからまず第一歩は絶対にそれらのパラメータを狭めることで、それからそこに該当する議論を作ってました。
私が学んでた概念を使って実際に陰謀論を作り上げるよう頼みました。せやからそれが陰謀論を作り上げました。その理論は何でしたか？
空港の鏡についての理論やったと思います。続けて。
正確なパラメータは忘れましたが、空港の鏡があなたの活動を監視してることと、注意すべきやということについてでした。でも私が学んでた研究を使って「これが人々がそれを信じる理由です」と言えるように、非常にエレガントな方法でそれを表現しました。せやから政治的スケール全体で特定のペルソナを取るよう頼んで、「この人はそれにどう反応するか？この人はどう批判するか？この人はどう信じるか？」と聞きました。私の学習だけでなく、私がその陰謀論について考えてることを通じてでなく、この批判的な視点やこの視点から考えてることを確実にするために、議論形成にも概観を与えてくれたと思います。
それは本当に良いです。人々がもっとできるであろう本当に控えめなことの一つは、一つの視点を与えるだけでなく、実際にいくつかの異なる視点を教えることやと思います。それはGPT-3の時代でも私が本当にクールやと思ったのは、異なる視点からの会話をシミュレートできることで、それらの記録を読むのは興味深かったです。モデルがそれにかなり適応するのが得意やということがわかったからです。研究論文を取って「反対論を教えて、これに対するそれを教えて」と言うのが好きです。そのようなツールとして役立つと思います。使う特定のペルソナや異なる質問をする何かのコツはありますか？
絶対に。それがあなたに対して非常に寛大で「これについて素晴らしい仕事をした」と言うのに同意します。ChatGPTをパーソナライズするところに行けば、チャット用の特定の指示を入れることができることがわかりました。せやから「余計なことは言わず、要点を言え、質問したり提出したものについて残酷なほど正直であれ」と言います。
ペルソナのことについても、「どう思う？」と言うだけよりも異なる視点を得るのは素晴らしいことやと思います。そうすると「あなたの側面とあなたの視点を取ります」となるからです。せやから「トップ企業のコンサルタントのように振る舞って、これをどうするか教えて」とか「これについて研究してる超創造的な教授のように振る舞って、これへのユニークな解決策を考え出して」と言いました。せやからChatGPTを本当にペルソナや視点や専門職に置くことで、実際により良い仕事をするよう力を与えることができると気づきました。
誤解に対する反論
あなたたち二人は、私が思うにおそらく非常によく関与してる学生です。これについて多くの考えを持ってます。あなたが聞く誤解は何ですか？教育でのChatGPTについて話すとき、人々は「ああ、カンニング」みたいなことを言って、そこで議論があることは確かですが、時々すべての子供が自動的にこれをカンニングに使うという仮定を聞くことがあります。あなたはそれに遭遇しましたか？それがあなたの経験でしたか？
それは素晴らしい質問で、それについて多くの考えが必要ですが、独創性と人々があなた自身の本物の独創的な作品を望む方法について考えれば考えるほど、それは学習に役立つから絶対に真実です。
でもAIでは、私たちはすでにそうかもしれませんが、実際にAI生成作業が人間よりもずっとずっと良くなる地点に到達するでしょう。AIが生成できるものを単に無視してる理由は何なのかという地点まで。
すぐに私たちは、ChatGPTが報告書を書くよりもずっと大きな影響を持つ地点に到達するでしょう。でも教師と学生も、AIをフルに活用しながら成長を示す方法に適応する必要があります。人間にはできない多くの素晴らしいタスクを完了できるからです。
教師と学生も、人間にはできない多くの素晴らしいタスクを完了できるからです。その質問に答えるのは難しいです。カンニングが何を意味するかを再定義してるような感じがするからです。せやからもうカンニングが何を意味するかさえわからないです。
せやからそれが難しい理由です。いいえ、彼はそれを素晴らしい質問やと言いました。いいえ、それは公正な質問で公正な回答です。今の高校生にこれらのツールを使うことについてどんなアドバイスをしますか？
ここに来る前に大学の友達と一緒にいて、ChatGPTとAIについての経験を聞いてたときのことを友達の多くが話してたことがわからないです。私の友達の一人が「高校でChatGPTがあったら、今日の私はここにいなかっただろう」と言いました。私が「それはどういう意味？」と聞くと、彼女は「もっと愚かになってたと思う」と言いました。それが彼女が表現した最良の方法でした。
せやから私はそれについて考えて、その点をある程度見ることができると感じました。でも少なくとも私が見る限り、AI使用が発達してる方法では、逸話的にですが、チート使用事例や簡単な道を取る使用事例から、生産性と学習を向上させるものへのシフトから離れてることに気づいてます。その視点を通じて、私が与えるアドバイスは内発的動機を持つことです。それは難しいアドバイスですが、学習への動機を持ってると感じます。ChatGPTを本当に助けに使うことができますが、同時に松葉杖として使わないでください。
答えを得るためでなく、物事をより良く理解するのを助けるために使わないことについて、自分自身に責任を持つ必要があると思います。でもそれは高校生には難しいです。でも雑音を切り抜けて、割り当てられたものではなく、実際に楽しむことをすることを可能にしてくれると思います。
高校生へのアドバイス
絶対に。高校生には今注意しろと言いたいです。私の時間を通じて気づいたのは、高校でそれについて学び始めて、自己満足やすべてをそれにやらせることに慣れることの危険性を絶対に見ました。実際にテストを受けて、学んだことを実際に挑戦するとき、その知識があまりありません。
でもここ数ヶ月でChatGPTを限界まで押し進め、自分自身を限界まで押し進めることに気づきました。以前よりもずっと多くのことを達成できることに気づきました。高校で何かのプロジェクトに取り組んでたのを覚えてます。画像分類プロジェクトで、これをどうするかを実際に学んで理解するのに長い時間、たくさんの文書が必要でした。
でも今はAIを活用して実際にこれをずっと速く完了し、それを改善し、生産し、継続し、ずっと良い製品を作るために反復することができます。高校生には情熱を見つけて本当にそれに飛び込み、最大限に活用することを奨励したいですが、同時に注意して、教師が教えてる概念に固執し、AIがあなたのためにできるからといって自動的にそれを却下しないでください。
教師の役割の変化
教師にはどう教えてもらいたいですか？
今、これは大胆な見解ですが、最終的に教育と講義がAIによって完全に行われる地点に到達すると思います。私たちが自分自身で消費してるすべてのコンテンツがAIによって与えられると思います。各学生が異なって学ぶことを逸話的に気づいたからです。
AIが自分自身で作成するYouTube動画を提供してくれる視覚化できるマルチモーダルシステムがある地点にAIが到達すると、学生がAIを通じてより良く学ぶ地点に到達し、教師はより社会的スキル、社会資本の部分とメンタリングとAIの使い方に焦点を当てるようになると思います。皆が仕事についても心配してるけど、適応が学生と就職市場に入ろうとしてる新進の人々にとっての新しい雇用保障やからです。
私は個人的に、AIが仲間として、家庭教師として素晴らしい場所があり、多くの教材の種類で教科書を置き換えることができると思ってることに疑問を持ってます。でもあなたがメンタリングという言葉を出しました。私は個人的に、実際に電気工学の仕事をした電気エンジニアや、実際にその仕事をしたコンピュータサイエンスの教師に行くことができる価値がとてもあると思います。せやから、それを将来の種類として見てますか？AIが本当に良いTAであるというアイデアですか？教科書です。この種のことをしてますが、人間を中心に保ちたいということですか？
教育と学習に関して、誰があなたに教えるかが、あなたが何を学び、人生の後でどう適用するかに影響すると感じます。
生物学で細胞分裂のような同じ概念を学ぶことができますが、誰があなたに教えるかが本当にそれを変えるんです。せやから学習の人間的側面がそこに入ってきて、それが重要で大切にする人間的つながりを作ることだと思います。
せやからそれら2つのハイブリッドのようなものを想像してます。AIから標準を得ることができると思います。役立つし、簡単で、アクセスしやすいからです。それからメンタリング要素がタッチと、どう適用するか、特に倫理の観点でどう考えるかに入ってきます。
単にどうするかを学ぶことから離れて、これが人々にどう影響するか、これらの技術を通じてどう他の人を助けることができるかを考えることにシフトし始めるかもしれません。そのシフトと理解が人間のタッチとメンタリングも入ってくる場所だと思います。せやからそのハイブリッドモデルを持つことは、私が将来に思い描くもので、本当に成功することができるものだと思います。
将来のAI展望
AIで将来がどこに向かうと見てますか？
あらゆる技術が動くようにタスクを簡素化することは絶対にそうです。多くの人々がAIでの意識について心配したり考えたりしてるかもしれませんが、私はAIが長い間意識を生成することはないと思います。でも将来、特定の企業がすでに展開可能なソフトウェアエンジニアをAIエージェントとして開発してるように、ソフトウェアエンジニア、マーケター、デザイナー、そんなにたくさんのことを統制する一つのエージェントのような、フルに展開可能なものを展開することだと思います。それが将来が進む方向だと思います。
人間がその中でどこに立つかについては、絶対にループに留まる必要があります。AIを放置することは危険で、今後の将来には実現可能ではないと思います。
10年後のあなたの仕事はどのようなものになると思いますか？
それは様々な袋になると思います。私の仕事がかなり外部向けで人々向けだからです。創造的分野でのAI使用について今見てる緊張や試練は、「ChatGPTが作ったものを読みたくない」のようなもので、Mダッシュやコンマの使用について多くの批判があります。私は今人々を困らせるためにいつもMダッシュを使ってます。
せやからAI生成コンテンツを読みたくない人々についてソーシャルメディアで見てます。Substackのようなニッチなコミュニティで見てます。Mダッシュの使用を叩くSubstack記事を少なくとも15個読んだ感じがします。反応は興味深いですが、私にとっては自伝的なものにより価値を置くようになりました。誰かが何でも書けるような一般的なことを書いてる、何でも作れるようなことを書いてるなら、私はあまり気にしません。
でも誰かが「これをした私の経験はこうです」と言うなら、それは個人的にずっと価値があります。将来については、少なくともマーケティングでは、その緊張をナビゲートして、どんな聴衆が共鳴するかを見ることだと思います。5年後にはAI生成コンテンツが標準で受け入れられるかもしれないし、マーケターとして私たちがその創造的入力を押し進めて、そのAI生成出力を得ることかもしれませんが、それはまだ先の話だと感じます。
最大の恐れ
あなたの最大の恐れは何ですか？私のものを言います。
これらは信じられない技術だと思います。皆がどんな方法でもこれにアプローチする権利があると思います。誰かが「時間をかけてる」と言うなら、それで結構です。私の懸念は、大きな価値があると思うことです。信じられない学習ツールだと思います。
6ヶ月でこれに時間を費やした人々は非常に早く追いつくことができると思います。6ヶ月間これに時間を費やせば、会社に入って多くの価値を作ることができたり、会社を作ってこれを行うことができると思います。私の懸念は、人々があまりにも躊躇しすぎて、質問をしないことです。そこで私たちがしてることをすべて教えたりコミュニケートしたりするのに十分でないかもしれません。私の恐れは人々が見逃すことです。
私はちょっと反対の見解を持ってます。特に私がこの教育に挿入されてるからかもしれませんが、一部の人々がAIですべての伝統的教育を回避する方法を見つけようとするでしょう。教育内にたくさんの抜け道があります。
私の恐れは、就職市場に到達したとき、あなたを面接してる人々が「この質問を得たらどう AIに入れて解決するか？」と聞かないことです。AIはこの質問を解決できるからです。でも彼らは本当に概念と、どう適応し問題を解決するかを求めてます。人間的側面も必要だからです。人間性はなくならないし、私の恐れは、このツールの使用が、伝統的教育がまだ重要で、それらの概念を理解することがまだ重要だと気づく地点まで行きすぎることです。そこから後戻りするのは難しいでしょう。
私にとって恐れの要素は、知識と真実が一箇所に集中化されることから来ます。
それが私にとってより恐ろしいことです。今は知識がとても多くの異なる場所に断片化されてて、学習の美しさは、それぞれの断片を取って、自分自身のために一つの合理化された理解にまとめることだと思うからです。でもChatGPTや特定のチャットボット単体の使用があって、それを検索エンジンや真実の中央化として持つことは、同じソースを参照して、異なる知識ソースに手を伸ばす作業を実際にしないような悪いフィードバックループになることがあると感じます。
せやからそこから私の恐れが来ます。それは、テーマ化された特定のチャットボット、極右活動家や極左活動家専用のチャットボットのようなものが出現するときに拡大されると思います。それらのフィードバックループに陥って、生成AIのアクセシビリティのために自分自身を抽出してより広い視点を持つことができなくなるときです。
エコーチェンバー効果への懸念
せやから、ソーシャルメディアのように、あなたの恐れは人々が「これらのソースやあのソースだけを使う」と言うエコーチェンバーの種類ですね。私は全体的に楽観的です。あなたが前に指摘したように、「これらのソースを使ってほしい、異なる意見を取ってほしい、それが欲しい」と言うのがずっと簡単だからです。それは私たちが教育や批判的思考を人々に教える方法にもっと組み込むことを考える必要があることですか？自分自身に挑戦してないなら学習してないというアイデアですか？
確実に。100%それに同意します。それがスタディモードが素晴らしいことをすることだと思います。挑戦的側面を与えてくれます。あなたの脳が本当に深く飛び込み始めて、「ああ、たぶん異なる反例、異なる視点」について批判的に考え始めるとき、考えてることについて完全な全体的評価を得ることができます。
お気に入りのプロンプト
この質問をするたびに、普通は良い答えを得ます。時々すぐに、時々人々がそれについて考えるのに時間がかかります。お気に入りのプロンプト、楽しい結果やクールな使い方を与えてくれたあなたが使ったことについて聞きたいです。
2つのことに気づきました。主なことは、私について具体的なことをChatGPTに本当にパーソナライズして与えることができて、それに基づいて答えを得られるということです。
せやから私の食事の好み、食べてる食べ物から何を望むかを伝えます。食料品店に行くとき、レシートの写真を撮って、それを採点してもらいます。すべてのビタミンを強調して得ることを確実にしたいからです。それが私の具体的目標やとしましょう。それに基づいて客観的に採点してくれて、時間をかけて進歩も追跡してくれます。
でもプロンプトでの主なことは、あなた自身について話すことができて、メモリにもそれを保存してくれることです。せやから私は人生のほぼすべてでバスケットボールをしてきて、遭遇した膝の問題があります。
時々、脚を鍛える伝統的な最良の方法は、膝の痛みがあるときには最良ではありません。皆が異なるタイプの痛みと、それが悪化する異なる方法を持ってます。せやからChatGPTに「私にはこの痛みがあるけど、この運動をするときは大丈夫に感じるけど、この運動をするとき本当に痛い。
問題を診断できるかもしれない？それはそれほど得意でないかもしれないけど、私の特定のニーズに巻かれた運動レジメンを作ってくれる？」と聞きます。それは本当にクールです。いくつかのアイデアをくれます。
私にとって、2つの使用事例を考えることができます。
でも個人的に私にとって、ChatGPTやAIが与えてくれる最良のことは時間で、時間を持つことが私を幸せにすると思います。せやからChatGPTは私を人として幸せにしてくれます。でもそれの最良の現れは日常的な小さなタスクのようなものだと思います。
私がそれを使った時の一つは、取りに行きたい15冊の本の読書リストがあったと思います。私のキャンパスから最も近い本屋は、DTLAにあるthe last bookstoreです。LAの地域を知らない人のために、駐車がとても大変です。ある種のin-n-out状況のようです。
せやから私には時間的プレッシャーがありました。一定のポイント後に40ドルも支払いたくありませんでした。15分で本屋に入って出る最適戦略をまとめたかったんです。それは私が心に持ってた15冊の本を供給することから始まりました。
図書館の組織システムに基づいて整理してもらいました。著者の苗字とジャンルに基づいて。せやからその3つの入力に基づいて。それらの本を掴んで可能な限り速く出るための最も最適な戦略を与えてくれました。せやからそれは本当にクールな使用事例やと思って、時間を最適化するためにそのような使用事例をたくさん使ってます。
それから私の友達が教えてくれたもう一つの使用事例は、音声モードを使うことです。時間の利便性を本当に助けるためにも。彼が運転中に使ってるのを見て、音声モードにして、サンフランシスコで技術の看板を見るたびに「この会社は何？この看板は何を意味する？」と聞いてました。せやから運転のような日常的タスクで興味のあることを移動中に学ぶことができるのは良かったです。
それから私はそれを採用し始めました。今夏季コースを取ってます。仕事の通勤と運転で1日のほとんどが実際の仕事で、あまり時間がありません。せやから時間を本当に最適化するために、音声モードを使って特定の概念についてスタディリコールと行ったり来たりをして、家に着いたとき、脳がすでに準備できて課題をするのに活発になってるように感じます。せやからその音声機能を使えることも本当にクールです。恐ろしいほど人間のようだからです。せやから実際に誰かと話してるような感じです。
皆さん、これは素晴らしかったです。ここにいてくれて感謝します。さらに下の道であなたたちの道がどこに向かったかを見て、また話すのを楽しみにしてます。
私たちを招いてくれてありがとうございました。AIについて、特に教育分野で話すための素晴らしいプラットフォームやと感じます。とても顕著なことだからです。せやからこのプラットフォームがあって嬉しいです。
私たちを招いてくれてありがとうございました。人々は「顕著」のような言葉を使うことができます。まさに。彼女が言ったことに同感します。いや、これは素晴らしい会話でした。厳しいトピックと楽観的なトピックの両方について話すことができて嬉しいです。
私は非常に楽観的です。私たちが友達の適応を助け、それとの自分自身の場所を見つけるほど、良くなります。
コメント