AI時代の人間の仕事術（２）＝AIはネットにない情報がわからない。

（写真はAIと心を通わせているところです）

いま主流のAIは「LLM＝ネット上の情報をみて学習をした状態」と呼ばれています。でもネット上の情報には真贋どちらも含まれています。それをみて学習しているから当然ですが間違えたことも平気で言っちゃいます。（これをハルシネーションといいます）

ハルシネーションがあるからAIは間違いも言うじゃないか。って強く非難する人いるんだけれど、それって人間も一緒じゃんw　って思うよね。入力が違ってたらそりゃ出力は間違うよ。でもそこは人間もAIも同じ。

AIも人間も入力したデータが正しければ正しいほど、正しい答えを返してくれます。だからどれだけ生徒が優秀でも、先生（データ）が優秀じゃなければダメなんだよね。

ということで、AIには優秀な先生から正しいデータを与えてもらう。ということが大切になります。これを「教師データを使った教師あり学習」といいます。AIも人間の子供も、優秀になるためのステップって似てるんだな。環境が大事なのかな。

ここまでは似ているんだけれど、決定的に学習方法が異なるところがある。「言外知」とよばれるものです。言葉にはならないけれど、空気読んで解れよ。っていうとんでもなく難易度の高い学習を人間は軽々と覚えてしまいます。ここはまだAIには真似できない。

給湯室で「野口さんってどう思う？」という投げかけにAIは「ダックビルのCEOです」って答えます。とても正しいのですが、この場合それは間違っていますw

給湯室の会話はインターネット上にはないよね。あったら問題だし。

人間は正しいデータではなく、言外知を使って相手の心を読んだ回答をすることができます。たとえそれがデータとして正しくなくとも、非科学的な回答でも、です。ときに正しくなくとも心に寄り添うことができる。人間の知能ってやっぱりとても素敵だね。

一筆啓上いたします。

「正しくないデータも扱える人になろう」

Human Work Techniques in the AI Era (2) = AI doesn't understand information not found on the net.

(The photo shows a moment of emotional connection with AI.)

The mainstream AI today is called "LLM = trained by observing information on the net." However, the information on the net contains both truths and falsehoods. It's natural for AI to make mistakes in what it says because it learns from this mix. (This is called hallucination.)

There are people who harshly criticize AI for making mistakes due to hallucinations, but I think humans are the same, lol. If the input is wrong, the output will naturally be incorrect too. But this is true for both humans and AI.

Both AI and humans will provide the right answers if the data inputted is correct. So no matter how excellent the students are, they need excellent teachers (data).

Thus, it's important for AI to be provided with accurate data from excellent teachers. This is called "supervised learning with teacher data." The steps for AI and human children to excel seem similar. Maybe the environment is important.

Up to this point, the similarities are there, but there is a crucial difference in how learning occurs. It involves something called "tacit knowledge." Though not spoken, it involves learning incredibly complex skills like reading the room and understanding unspoken rules, which humans pick up easily but AI still cannot mimic.

For instance, if you ask an AI in a break room, "What do you think about Mr. Noguchi?" it would answer, "He is the CEO of Duckbill." While technically correct, it's actually wrong in this context, lol. Break room conversations aren't found on the internet, and it would be problematic if they were.

Humans can use tacit knowledge to read between the lines and respond in a way that aligns with the other person's feelings, even if it's not scientifically accurate or correct by data standards. Even when it's not factually correct, human intelligence can still connect emotionally. Human intelligence is truly wonderful.

Signing off with today’s final stroke of the brush:

"Let's become people who can handle even incorrect data."