『生成AIを外部脳にする―認知チャンク実践法―』第6章｜AIだけでは見つけにくい「未命名の認知チャンク」

『生成AIを外部脳にする―認知チャンク実践法―』

第6章｜AIだけでは見つけにくい「未命名の認知チャンク」

人間の経験・目的・違和感が、情報へ意味を与える

こんにちは、ぜっとです。

前章では、生成AIを使って、

情報を分ける。

事実と解釈を区別する。

共通する関係を探す。

認知チャンク候補へ名前を付ける。

具体的な数字や行動へ再展開する。

という方法を整理しました。

生成AIは、大量の情報を比較し、似ている内容を集め、共通する構造を言葉にすることができます。

これは、人間だけで行うよりも速く、見落としていた関係を提示してくれることもあります。

しかし、ここで一つ考えておかなければならない問題があります。

それは、

という問題です。

私は、そうではないと考えています。

AIが見つけやすいのは、すでに言葉になっている共通点や、既存の分類に近い構造です。

しかし、私たちが現実の中で得る情報には、

まだ名前がない。

本人も十分に説明できない。

一見すると重要に見えない。

既存の分類に入らない。

過去の経験と結びつけなければ意味が分からない。

というものがあります。

それらは、AIから見れば、単独の発言、例外、感情、曖昧な違和感、あるいはノイズとして処理されるかもしれません。

けれど、人間にとっては、そこに新しい認知チャンクの芽が隠れていることがあります。