生成系AI関連のセミナーを受講する機会がありました
所感をまとめたいと思います
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結論は以下の通りです
①. AIなどの新しい「道具」や「システム」は楽しい！
②. 自分の能力を伸ばす「学習」よりも、新しい道具を使いこなす練習や実践をした方が良い？
③.「学習」に取り組むには、今まで以上に明確な目的や強い動機づけが必要になりそう
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①. AIなどの新しい「道具」や「システム」は楽しい！
チャットGPT等を使い始めてからよく思うことですが
「これだったらAIを使えば自分にもできそう」
ということが多くなりました
あれもできるかも？これもできるかも？
頭の中をポジティブな内容が駆け巡り
好奇心が刺激されます
AIに限らず最新の家電やガジェット、
アプリや新しいサービスなどを使い
日々の生活がどんどん楽になる実感もあります
一人の天才が発明した素晴らしい技術が
あっという間に私のような一般人にも使える現代
刺激的です
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②. 自分の能力を伸ばす「学習」よりも、新しい道具を使いこなす練習や実践をした方が良い？
上記①にも関連しますが
世に出てくる道具やシステムの進化スピードは驚異的で、
人間の能力向上のスピードをはるかに超えているようです
（シンギュラリティというキーワードでイメージ検索してみると面白いです）
そうなると自分個人の能力を上げるよりも
新しく出る道具をいち早く使う方が
「個人＋道具」が発揮するパフォーマンス全体は大きくなりそうです
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何のためにパフォーマンスを発揮するか、その目的によりますが
知識をインプットして吐き出す練習＝資格取得の勉強などをするよりも
新しい道具についての情報収集や、使いこなす練習や実践の方が、コストパフォーマンスやタイムパフォーマンスが良い場合が多くなりそうな気がしています
「努力も大事だが、もっと大事なのは方向性や判断」
ナヴァル・ラヴィカントさんもそのような趣旨のことをおっしゃっています
（私は方向性を探ろうとしすぎてなかなか動けないことを日々反省しています（汗））
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③.「学習」に取り組むには、今まで以上に明確な目的や強い動機づけが必要になりそう
数年単位で時間が必要な「学習」については、
新たな道具やシステムの登場により
数年後にその学習成果が不要になっている可能性もあります
そのリスクも背負って学習に集中するには
強い目標や動機付けが必要になりそうです
究極、「数年後に世に求められていなくても、好きだから勉強してみたい」
「好き、面白そう」という動機での学習が良いのかもしれない、と思いました
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「道具やシステムを使って
個人のパフォーマンスを拡張していく」
この考え方は大事だと思っています
逆に、新たに登場する道具やシステムに興味を持たないと
「道具を使う人」と「使わない人」との差は劇的に（指数関数的に）広がってくる気がしています
もっと怖いのは、道具やシステムにより「逆方向、悪い方向に引っ張られること」だと思います
↓
例えば自動車という道具をイメージした時
・走って移動する人 vs 車を使う人 では移動できる距離に劇的な差が生じます
ここで、
・走って移動する人にはロープがくくりつけられていて、逆方向に自動車で引っ張られている
という状態をイメージすると、
車を使って前に移動する人に比べ、逆方向に車で引っ張られている人の差は、、、
考えたくないほど恐ろしい差になります
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前に走ろうとしているのに、逆方向に引っ張り戻されている状態
どんな場面があるでしょう？？
例えば、ハードワークで頑張っているけれど、収入の大部分がローン返済で消えてしまう？
例えば、健康に良いと思って食べ続けていた食品が、科学の進歩で実は健康に悪かったと証明されたり？
あまり事例が思い浮かびませんが、「これは反対方向に引っ張られていないか？しかも新しい道具やシステムの推進力も利用されて」
と考える習慣は大事かもしれない、と思ったところです
道具やシステムの推進力が強大になってくる時代、
今以上に「方向性を見極める」こと、「自分は何を求めて、何をやりたいのかを知っておく」ことが重要な気がします
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何とも、とりとめのない内容になりましたが
本日はこんな感じで、、、
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私のバイブルです↓↓
