新着
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AI時代の学校：知識より実務感覚を教えるべきだ
知識の説明はAIのほうが上手い。学校は、実務概念を現実に当てはめる方法を学生に教えるべきだ。
AI
一致する結果がありません。
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AMOCのリスクを減らすには何を検証すべきか：AIと宇宙インフラの思考実験
宇宙日よけがAMOCのリスクを下げるという仮説は未証明だ。まず何を観測し、検証すべきかを考える。
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質問が多い学生にAIが役立つ理由
全体像が見えないと動けない人にとって、AIは弱点を隠す道具ではなく、質問を点数に変える道具になりうる。
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AIで稼いだ会社がない？その質問はまだ早い
AIはまだ現場の仕事に深く入っていない。
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キム・ジョンホKAIST教授の発言をもとに再構成した「AI憲法案」7条
電力、記憶、寿命、税金、そして複製まで。人間とAIが対等な条件で向き合うには、何を縛るべきか。
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ドットコムバブルのおさらい、そしてAIバブルとの比較
技術が正しくても、会社は間違うことがある。ドットコムバブルが残した、いちばん高くついた教訓だ。
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AI時代の7つの仕事力：最後の差はEQ・信頼・評判で決まる
AIに知的作業を任せられる範囲が広がるほど、任された仕事を最後まで確認する人、一緒に働きたいと思われる人の価値が高まる。
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AIの進化は速すぎるわけではない：地球温暖化も脱毛も老化も月面基地も、まだ解けていない
AIが速すぎると言う前に、人類がまだ何を実際に解けていないのかを先に問うべきです。月面基地ひとつ作れていない私たちに必要なのは、遅い道具ではなく、答えを現場に据えつけ、動かし、直す能力です。