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AIに自分を置き換える

心配するのをやめてGPTを愛する方法

AIが書いたドラフトがおかしいと気づいたのは、すべての文に同意しながらも何も信用していなかったときだ。

形は整っていた。自信に満ちた導入、きれいなワークフロー、楽観的な結論。もっともらしい言葉をすべて使っていた。生産性。創造性。コラボレーション。パイプライン。まるで自分の実際の経験を、それについての広報資料に置き換えたかのように聞こえた。

そして不便なことに、それこそが問題のすべてだった。

AIライティングの危険性は、いつもひどいわけではないことだ。危険なのは、視点を獲得する前に、もっともらしくスムーズになりうることだ。

この投稿はそのフェーズからの遺物だ。私はレッスンアウトライン、バナーコンセプト、クイズプロンプト、リライト、要約、翻訳実験にGPTを使っていた。うまくいったものもあった。何時間も節約できたものもあった。すべての人をステークホルダーのように聞こえさせる、ありふれたプロフェッショナルな貼り合わせを生み出すものもあった。

必要だったのはAIが少ないことではなかった。摩擦をもっと持つことだった。

最初の傷

本当の最初の間違いは、「完成して見える」ことを思考の証拠として扱うことだった。

レッスンアウトラインを頼むと、10秒で一貫性のあるものが返ってきた。その一貫性は夢中になるほどだった。ひどい白紙はその空虚さが明白だ。まともなAIドラフトは、良い文法の下に欠けた決定を隠す。

そしてレビューすると、いつもの問題が見つかった:

壊滅的に間違っている部分はなかった。それがより怖い部分だった。すべてがちょっとできすぎだった。

AIが何に良くなったか

最初のドラフトを成果物として受け入れるのをやめてから、AIははるかに有用になった。

プレッシャーツールとして最もうまく使っている:

これらのプロンプトは判断を置き換えない。判断を適用しやすくする。モデルは表面を作るのは非常に得意だ。私の仕事は、どの表面が構造に値するかを決定することだ。

ガードレール付きパイプライン

生き残ったワークフローは古いバージョンほど派手ではない:

  1. 素材を集める ノート、コード、リンク、スクリーンショット、そして解決しようとしている特定の学習者の混乱から始める。

  2. AIに決定ではなく整理を頼む アイデアをグループ化し、欠けたステップを明らかにし、セクションを提案できる。一揉めもなしにテーマを選ばせることはしない。

  3. 鋭い部分は自分で書く 導入、決定ルール、例、そして終わりは人間の審美眼が必要だ。それらが記事が信頼を得る場所だ。

  4. AIにドラフトを吟味させる 一般的に聞こえる部分、前提が大きすぎる部分、懐疑的な読者が異議を唱える部分、例が失敗する場所を尋ねる。

  5. 成果物を正直に保つ SaaSブログのどこにでも載りうる段落は、書き直すか削除する。

最後のルールは多くの仕事をしている。

クイズが私の考えを変えた

クイズ作成は、AIが本当に有用になった場所だ。

完璧な質問を書けるからではない。それはできない。明らかな誤答肢、偶然の曖昧さ、誤解をすり抜ける説明を愛している。

しかし、可能な誤答のフィールドを素早く生成することはできる。そしてリストを見てこう問うことができる: これらのうちどれが実際の学習者の間違いを表しているか?

それが有用なコラボレーションだ。モデルは粘土を生成する。私がそれがボウルか、レンガか、ゴミかを決定する。

自分自身を置き換えるのは間違ったフレームだった

タイトルは冗談だが、フレームは間違っている。

AIで自分を置き換えているのではない。すでに機械的だったプロセスの一部を置き換えているのだ: 最初のパスのグループ化、代替の言い回し、翻訳スキャフォールド、ドラフトクイズのオプション、画像コンセプト、要約パス。

置き換えられない部分は、読者が欠けているときに実際に気づく部分だ: 審美眼、傷、優先度、懐疑主義、そして「これは良く聞こえたが、偽物だった」と言う意志。

AIは私を速くした。より重要なのは、弱点の一部を見やすくしたことだ。コストは、単に文章のように振る舞う文章を公開しないように、より意図的にならなければならないことだ。

それが私が納得できる取引だ。