著者: BACKTHEBUNNY編集: Cointime.com 237

AI はあなたの声を増幅しますが、同時にあなたの存在を軽視します。人工知能が存在感を増すにつれて、あなたの存在は薄れていきます...

「AIの使い方」に関するコンテンツはたくさんありますが、「AIを使用すべきでない場合」に関するコンテンツはありません。人工知能にはラッファー曲線があり、多ければ多いほど良いというわけではありません。

記述には 3 つのタイプがあり、言語モデルで実行できるのはそのうちの 2 つだけです。

人工知能の最適な使用方法を特定することが重要です。言語モデルは、トレーニング方法によって左右されるため、洞察や創造的思考を生成するために使用すべきではありません。これらは、新しい出力を生成するように設計されていません。これらは、予測可能な出力を生成するように設計されています。

このコメントを読むととても悲しい気持ちになります。 @TTUNGUZ さんの作品がとても好きです。彼の技術的な洞察力はユニークです。長年の経験、思考、教訓を融合させて充実したものにしている人がいると感じます。

だからこそ、彼がこの方向を追求すると間違いを犯すだろうと私は思う。

誰かの著作を読むと、それがその人の考えによるものなのか、それとも言語モデル (LLM) の産物なのかがわかります。 ChatGPT は同じことを繰り返すことで有名で、単なる情報を「吐き出す」ツールです。思考や分析に使用すると、おそらくこの人のように聞こえます。

ただし、場合によっては、この男だけで十分な場合もあります。それで、あなたは彼にどんな仕事を与えますか？

言語モデルは要約と情報検索には優れていますが、生成される洞察はありきたりでありきたりなものです。それが彼らがそうするように訓練されてきたからです。

LLM シーケンス予測によって生成された文では、各単語は前の単語に基づいて統計的に最も可能性の高い次の単語になります。創造的に考えている場合は、統計的に最も可能性の高い出力ではない一連の単語から文を作成する必要があります。

LLM は、手がかりに基づいて統計的に最も可能性が高い (つまり、予測可能な) 単語のシーケンスを生成するように設計されています。独立した思考や創造性は、定義上、予測可能な一連の単語によって表現されるものではありません。

新しいことは、「次に来る可能性が最も高い単語」の中間分布ではなく、思考の末尾で発見される傾向があります。ありそうもないことを生み出す領域には、ユニークな文章が存在します。新鮮でありそうもないものを生成する可能性が最も高いように調整されたツールを使用することはできません。

そのため、ChatGPT は中程度の IQ ツールにすぎません。他の人がすでに言ったことを借用することしかできません。たくさんの人たちによって鍛えられてきました。 ChatGPT は、最も勤勉な IQ 110 アナリストです。

もしそのようなアナリストを雇ったら、どんな仕事を彼に与えると想像してみてください。

スプレッドシートの作成、調査の実施、その他基本的に創造性を必要としない仕事が必要な場合は、信頼できる 110 IQ アナリストに頼ります。あなたは彼の意見ではなく、情報を求めて彼に頼ります。

新しいアイデアや異なる分析を考え出すように彼に頼む必要はありません。なぜなら、あなたはこの人と仕事をしているということを忘れないでください。

ノンフィクションの書き方には3つのタイプがあります。 LLM はそのうち 2 つだけを完了できます。

タイプ 1 の書き込み:「これが起こりました」(LLM が適用されます)

イベントを報告し、情報を要約して抽出します。ニュースを教えて、データなどを見つけて、報告してください。これは最も一般的なタイプであり、創造性を必要としないため、最も競争力があります。ここでは分析や考察はほとんど必要ありません。

誰がそれを行うか: 記者、ジュニアアナリスト、ニュースライター、および「これを知っておく必要がある」タイプ。

タイプ 2 のライティング: 「何が起こったのかについての見解」 (LLM が適用されます)

これは、出来事やアイデア、またはデータに基づいた合理的な推論に関する社説です。あなたはこの意見、出来事、研究を作成したわけではありませんが、それについてあなた自身の意見があります。だから何か良いこと・悪いことがあるのです。

ジュニア アナリストは情報収集者 (タイプ 1) です。上級アナリストは情報の外挿者であり、思考、分析、専門的な評価を必要とします。これには批判的思考が必要ですが、抽象化や創造性が必要になることはほとんどありません。

執行者: 当局、研究者、上級アナリスト、コメンテーターなど。

タイプ 3 のライティング: 「問題を考えるためのフレームワーク」 (LLM はあまり当てはまりません)

執行者: 当局、研究者、上級アナリスト、コメンテーターなど。

タイプ 3 のライティング: 「問題を考えるためのフレームワーク」 (LLM はあまり当てはまりません)

これは創造的な洞察とシステム思考の領域です。何かを評価したり説明したりするために、差別化された創造的なアイデアを生み出すことになりますが、多くの場合、抽象化が必要になります。これが「第一原理分析」の本当の意味です (そして、この時点で使いすぎになりつつあります)。

このタイプの文章は作成するのが最も難しいため、最も一般的ではありません。それは最もリスクが高く、やりがいのあることでもあります。あなたは何か新しいことを危険にさらしています。そうすることで、批判、侮辱、賞賛、賞賛など、あらゆる種類のコメントにさらされることになります。

3 番目のカテゴリーは、知的に脆弱で型破りなため、実行するのが困難です。これはインターネットなので、それが引き起こす万華鏡のようなフィードバックに対処するには、分厚い皮を持っている必要があります。新しいものは人々の先入観を混乱させるため、ほとんどの人は「集団思考」という前提に安心感を感じます。

公理に直面して殴られるのが好きな人はいません。 LLM は公理に対して慈悲深いです。

3 番目のタイプの文章は、必ずしも逆転の発想をしているわけではなく、単に教条に対して無関心であり、批判に直面する勇気があるだけです。私は「逆張り」を、逆張りのためにコンセンサスを拒否する人として理解している人が好きではありません。偶像打破的であれば、嫌われることを恐れないという意味だと私は解釈しています。

誰がやったのか見分けるのは難しいですが、一目で誰がやったか分かります。これは哲学的思考と概念の紡ぎのバリエーションですが、ここでは「哲学者」という言葉は役に立たないと思います。

自分のアイデアをエレガントで理解しやすいものにするために再パッケージ化する人（タレブやジョーダン・ピーターセンなど）は、私の意見ではあまり重要ではありませんが、正確にはタイプ 2 のライティングではありません（2.5 ？）。

デビッド・フォスター・ウォレスは明らかに 3 番目のカテゴリーです。

3 番目のカテゴリで私のお気に入りの思想家は、@VGR、@RORYSUTHERLAND、@BYRNEHOBART、Moldbug、および @VITALIKBUTERIN です。彼らの考えは彼ら自身のものです。彼らの考えを聞くのはとても楽しいことです。私たちは巨人の肩の上に立っており、巨人は巨人をさらに大きくします。彼らにはとても感謝しています。

リサーチライティング (2 番目のカテゴリー) のために LLM を取得した場合: 素晴らしいです。これがテクノロジーの正しい使い方です。情報を抽出して言い換えるのが得意です。広告コピーが必要ですか?映画タイトルのアイデア 10 個?研究論文の要約ですか? ChatGPT が最良の選択です。当社の 110-IQ アナリストはここから入手できます。

この図には、LLM の正しいアプリケーションのほとんどが含まれています。ただし、カテゴリ 3 の記述の理由により、以下で強調表示されている 2 つの使用例は使用しないことを強くお勧めします。

私が言及した人が執筆に LLM を使用しているとは想像できません。その理由の一部は、抽象化者が抽象化を好むためです。それは彼らの得意分野であり、明らかに彼らもそれを楽しんでいます。運転に癒しを感じる人は、自動運転車を使用しないでしょう。

自分のやっていることは本当に好きですか？

あなたが思考に LLM を使用しているかどうかはわかります。LLM があなたの散文を完全に模倣できないからではなく、アイデアが陳腐化するからです。声はあなたに似ていますが、あなたの魂は空洞になっています。

あなたの文章に LLM が含まれていると、あなたの存在感が薄れてしまいます。

LLM は新しいフレームワークや抽象化を合成できないため、Good Will Hunting の人物が介入します。 LLM をトレーニングして Vitalek のように聞こえるようにすることはできますが、彼の抽象化能力を持たせるようにトレーニングすることはできません。

AI はあなたの能力を万能にする万能薬ではありません。全員が 6 インチのブロックの上に立っている場合、そのブロックは有効な方法で身長を伸ばすことはできません。すべてのアスリートがステロイドを服用していれば、誰もがより強く、より速くなることでしょうが、脳に詰め物をしてもトム・ブレイディやステフィン・カリーのショットを手に入れることはできません。

すでにエリートになっている人も使っているので、やはり才能が決め手になるのです。他の人と同じツールを持っていることは、競争上の優位性ではありません。

すでにエリートになっている人も使っているので、やはり才能が決め手になるのです。他の人と同じツールを持っていることは、競争上の優位性ではありません。

あなたには違いがあるはずです。この問題を解決するツールはありません。エリートは常に目立ちます。 AI を松葉杖のように使用すると、平凡なコンテンツの煉獄に自分自身を追いやることになります。あなたが使用する AI のあらゆる部分は、創造物から取り除かれたあなたの一部です。

誰かが LLM を使用していることがわかったら、心配するでしょう。あなたも気に入らないでしょう、これは反テクノロジー的なものではありません。裏切りの兆しさえ感じるかもしれません。これは、コンピューターではなく、マグナスがチェスをプレイするのを見たいからです。

2 つの AI がチェスの技術的に優れていることは問題ではありません。人間がチェスをプレイするのを見たいのです。

人間の文章も読みたくなるでしょう。これは人類の共通の進化であり、理性で否定することはできません。

出力が人間に向けられたものである限り (実際にそうなのですが)、人間によって実行されることを望むでしょう。なぜなら、人間の進化した本能は、人間の優れた成果を求め、評価することだからです。

ニューラル ネットワーク エンジニアはこれを変更せず、識別しにくくするだけです。