新着
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AI新モデル体感チェック：新しいモデルがどれだけ良くなったかを自分で確かめるアプリ
8分野24問の標準プロンプトで新しいモデルを採点し、2つのモデルをレーダーチャートで比較します。採点記録はこのブラウザーだけに保存されます。
#Ai
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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。
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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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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。
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AIが仕事を代替する順番：答えのある仕事から人間の存在まで
AIはどんな仕事でも手当たり次第に奪うわけではない。答えが収束していく仕事から、責任、統制、所有、価値判断、そして人間の存在の問題まで、順番に移っていく。
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答えがある仕事から置き換わる：AIが仕事を奪う第1〜5段階
翻訳、コーディング、分析、世間の反応予測のように、結果を確かめられる仕事が真っ先にAIへ渡っていく。
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繰り返しの肉体労働から判断と感覚が要る仕事まで：AIが仕事を代替する6〜8段階
体を使う仕事は頭を使う仕事より遅れて置き換わる。それでも、繰り返せて、失敗を測れて、正解が収束していく仕事は、結局AIとロボットに渡っていく。
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決定権は一度に移らない：AIが仕事を奪う第9〜14段階
AIのほうが上手でも、決定権はすぐには移らない。エラー率が人間より低いという証拠が積み上がり、誰が責任を負うかが決まるたびに、権限は少しずつAIの側へと移っていく。
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あなたの権利証も、結局は紙にすぎない：誰が所有権を守るのかを問うAIの最終15〜16段階
能力も決定権もAIの側へ移ったあとでも、人は所有権にすがろうとする。だが所有権は自然法則ではなく、社会が守ってくれる約束にすぎない。
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AI時代の生存戦略：スキルを資格と所有権に変える
スキルは必要だが、最後まで守ってくれるわけではない。AI時代には、能力を資格や、責任を負う立場、所有権に変えておく必要がある。
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AIが書いた報告書を説明できない理由：コンテキスト負債とは何か
AIは文章を代わりに書いてくれる。だが、なぜこの主張をするのか、仕事が実際どう進むのか、誰がどの点に異議を唱えるかは、作成者本人が知っていなければならない。
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初めての業務、AIで会議の文字起こしを分析して構造をつかむ方法
会議の文字起こしを、業務構造の全体像に整理する方法。
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Office File Inspector: AIが作ったPPT・Excel・Wordの欠陥チェッカー
明らかなミスだけを拾い、成果物の上限は下げない
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AI成果物チェックの落とし穴：エラーを減らすために品質の上限まで下げてはいけない
明らかなエラーは防ぎつつ、もっと良い結果が生まれる可能性まで塞いではいけない。
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タコ模倣ソフトグリッパー レビュー：Biomimetics
タコ模倣グリッパーの構造、センシング、制御方法を比較した共同筆頭著者のレビュー論文です。