知識と経験をつなぐ / AIと考える・学ぶ
規則を改めるための記録
AIの答えを確かめる記事をクロニクルから読むAIの答えを確かめる手順は、それ自体がうまく働いているか。jisalabの記事がすでに勧める見直しを認めながら、失敗と変更の理由を残すクロニクルの役割を考えます。
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問いと吟味
問いの立て方、違和感の扱い、AIの回答の点検と再記述を扱う稿。
公開記事 10本 · 公開日の新しい順
AIと考える・学ぶ
反論してくれる相手がいない
AIの使いどころを、作業の代行から判断の手前へAIの使いどころを作業の代行から判断の手前へ移すと何が変わるのかを、中小企業の現場に即して整理します。
経営と仕事のこれから
AI導入が成果につながらない理由
魔法のプロンプトでは、組織の思考力は育たないAIを導入しても成果が続かない理由を、プロンプトの巧拙ではなく、問い、判断基準、組織学習の不足から考えます。
知識と経験をつなぐ / AIと考える・学ぶ
対話の来歴を残す
問い、違和感、判断の変化をあとから読める形にするAIとの対話を単なるログではなく、問い、違和感、吟味、再記述、判断の変化をあとから読める来歴として残す方法を整理します。
AIと考える・学ぶ
よい問いは、よい答えより先にある
AIとの対話で、理解を動かす問いを設計するブレインフルプロンプトにおける「よい問い」を、答えを引き出す技術ではなく、理解の形を変える設計として整理します。
AIと考える・学ぶ
自分の言葉で再記述する
AIの言葉を、自分の理解へ戻すAIの回答を吟味したあと、自分の言葉で再記述することで、外から来た文章を自分が説明できる理解へ戻す方法を整理します。
AIと考える・学ぶ
AIの回答をそのまま使わず、吟味する
根拠、前提、反例、責任から答えを点検するAIの回答を結論として受け取るのではなく、根拠、前提、反例、影響、責任に分けて点検し、自分の判断へ引き戻す方法を整理します。
AIと考える・学ぶ
違和感は、思考が動き始めたサインである
AIの答えに納得できない感覚を、問いへ変えるAIの回答に対する違和感を、単なる不満ではなく、前提、事実、価値判断、問いのずれを見つけるための思考の入口として整理します。
AIと考える・学ぶ
AIは教師ではなく共同思考者である
答えを教わる相手から、問いを育てる相手へAIを教師、秘書、エージェントとしてだけ扱う限界を整理し、ブレインフルプロンプトにおけるAIの役割を共同思考者として定義します。
AIと考える・学ぶ
ブレインフルプロンプトとは何か
AIへの命令から、思考を外に出して育てる方法へブレインフルプロンプトを、AIへの上手な命令文ではなく、人間の思考を外部化し、吟味し、更新するための対話方法として定義します。