「ChatGPTは神か悪魔か」落合陽一、他（著）

年末年始に読んだ本、その３のご紹介

• 落合 陽一／著 「デジタルネイチャー」の中で人間はベクトルになり、戒名だけが残る　p7-46　

• 山口 周／著　AI時代には「中央値」から外れる勇気にこそ人間本来の知性が求められる　p47-87　

• 野口 悠紀雄／著　ChatGPTを仕事に活用してわかった「驚異の能力」と「ウソの答え」　p89-123　

• 井上 智洋／著　「言語生成AI」が雇用に与える衝撃“人減らし”こそ人工知能の本質である　p125-162　

• 深津 貴之／著 「誰がどう使うか」が一番大事 本当に怖いのは人間　p163-188　

• 和田 秀樹／著　カウンセリングを受けるなら精神科医よりChatGPTのほうが100倍マシ　p189-220　

• 池田 清彦／著「クソどうでもいい仕事」をAIに任せれば、人生で「やるべきこと」が見えてくる　p221-248

著名人の様々なＡＩ観が、おもしろい
まとまりがない、雑学。これもリベラルアーツなんだろうか？

落合陽一氏のぶっ飛び方が面白い

最近のAIブームは、自論のデジタルネイチャーの流れが明確に見えてきただけ。
ずっと前から同じことを言ってるんだけど、、、、
と、さらり

自然界の計算方法には３つの方法があるそうで、

1. ナチュラルコンピューテーション（光相関演算、量子コンピューティング、など）

2. コンピューターシミュレーション（自然現象をモデル化して演算で解く）

3. 微分可能物理学（微分可能レンダリング、微分可能プログラミング、など）

ニューラルネットワーク、ディープラーニング、大規模言語モデルも３番目の微分可能ｘｘｘの系統の微分可能プログラミングの１形態らしい。
大規模言語モデルは、微分可能オントロジーとも言える。

微分可能プログラミングでは、データをベクトル化して扱う。２つの言葉（データ）の差分を取るなど、似ている度合い、差異・違いを定量的に比較できる。
そうすると、文学（文系）と科学（理系）の壁がなくなる。
同じデータに基づいて議論ができるようになる。

オントロジー自体が微分可能になり、演算可能になる。
（たぶん、概念どうしの足し算、引き算ができる、という意味）
哲学も数式で定義できるようになる。
○○主義とは、まさに構造であり、数式で表現できる。

と、読んでいるだけで、わかったような、わからないような。
いい感じで、頭が熱くなる。（笑）

ちなみに、「オントロジー」について、ChatGPTに解説してもらいました。

山口周さんの見解

AIは人間から仕事を奪うというより、価格破壊をもたらす。情報だけを扱う、情報の製造業は特に大打撃を受ける。情報産業の中心はAI化が進み、その周辺に人間の仕事が生まれる。

正解がある問題、正解を求められる仕事は価格破壊が進む
弁護士、税理士、コンサル、銀行トレーダー、など

人間は「共感」を扱う仕事へ。共感には唯一の正解がない。
安心感、納得感を高める仕事の中には人間でなければできない領域が残る。

平均的な答えより、意外で個性的な対応
ちょっとバカげているけど、よく考えると、なるほど！となるような提案
その手があったか！　と言わせれば成功

そのためには、徹底して考え抜くこと、リベラルアーツ（Artへの造詣）が重要

深津貴之さんの視点

深津式プロンプトエンジニアリングで有名になった、深津さん

AIを有効活用するには、可能性空間を限定する視点が重要。
意図しない回答を未然に防止する、要は使い方次第

人間は最終決定する部分で勝負

などなど

すぐに、何かに使うわけでもないけど、
色々な観点を知っておくと、応用力がアップしそうな本でした。

この記事を書いたのは、
収益の柱を増やす「未来実現パートナー」　川原茂樹
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