優秀な人の特徴。情報収集をするときに大事にすべきことを教えます

マイキーの非道徳な社会学
25 Jun 202414:39

Summary

TLDRこの動画スクリプトでは、情報収集の方法とその重要性が議論されています。SNSやAIの利用を避ける理由として、専門性や妥当性の欠如が指摘され、専門家や論文、信頼できるメディアの情報収集の重要性が強調されています。また、情報の多様化とその影響についても触れられ、専門性の高いAIの将来性や垂直検索エンジンの必要性が語られます。スクリプトは、情報リテラシーの向上と、専門性の高い情報源へのアクセスの重要性を示唆しています。

Takeaways

  • 😀 スクリプトの主題は、情報収集方法とその信頼性に関する議論です。
  • 🔎 作者はSNSやAIをあまり使用しない理由を述べています。専門性や妥当性がないためです。
  • 📚 決算報告書などの専門的な資料を要約する際にはAIを使用していると語っています。
  • 📉 SNSは頭の悪い人の意見が多く混じるため、信頼性がないと主張しています。
  • 🌐 アメリカではSNSの過剰な情報に対抗して、ニューヨークタイムズなどの紙媒体の発行部数が過去最高を更新していると報告されています。
  • 📈 専門的な情報源として論文やテレビメディアを好む傾向があると示唆しています。
  • 🤖 AIは専門性の高い垂直検索エンジンとして望ましいと述べています。
  • 📊 10人の優秀な意見を聞く方が、90人の無能な意見を無視する方よりもパフォーマンスが良くなることが研究から明らかであると触れています。
  • 💡 インターネットの普及により、誰もが発言できる自由が生まれ、情報は多様化していますが、その中から専門性の高い情報を選別することが重要です。
  • 📝 経済的価値のある情報を得るためには、ホームページや専門紙などの信頼性の高い情報源を活用することが推奨されています。
  • 🌟 作者自身が情報を収集する際には、専門性の高い情報源を重視し、SNSやAIを限定的に使用していると明かしています。

Q & A

  • SNSとAIを使わない理由は何ですか?

    -SNSには頭の悪い人の意見が多く混じるため、また現在のAIは専門性ではなく妥当性のみを求めるため、専門性の高い情報を得ることが難しいとされています。

  • 決算書の要約にAIを使わない理由は何ですか?

    -AIは要約システムとして入力に使われることがありますが、アウトプット用には使われないと述べられています。これはAIの妥当性のみを求める性質と関連があると思われます。

  • 専門性の高いAIが今後求められる理由は何ですか?

    -専門性の高いAIは、優秀な人の意見や知識をまとめ上げ、より正確で専門的な情報を提供できるため、今後の時代に適したとされています。

  • ニューヨークタイムズの発行部数が過去最高になった背景には何がありますか?

    -インターネットの普及により、誰もが自由に発言できるようになり、SNSで情報の過剰な共有が行われているため、正確な情報を求める人々が専門メディアにターンしていると分析されます。

  • 専門的な情報を得るためにはどのようなメディアが良いですか?

    -専門的な情報を得るためには、専門紙やホームページの方がより正確性があり、専門性が高い情報を提供しているとされています。

  • SNSでの情報はなぜ信頼性が低いとされていますか?

    -SNSでは頭の悪い人の意見が混じりやすく、トレンドになるとその情報は性格性と専門性が失われることがあるため、信頼性が低いとされています。

  • AIの専門性と性格性とは何を指しますか?

    -専門性はAIが特定の分野についての深い知識を持つ能力を指し、性格性はそのAIが独自の特性や個性を有することを指しています。

  • 垂直型検索エンジンとはどのようなものですか?

    -垂直型検索エンジンは、特定の分野や専門性の高い情報を提供する検索エンジンで、MITのサム・アルトマンによって提唱されたものです。

  • スモールランゲージモデルとは何ですか?

    -スモールランゲージモデルは、パラメーターが従来のモデルの1/10や1/100と少なく、専門性のある情報だけを用いてAIをトレーニングする新しいアプローチです。

  • AIをどのように使うべきかについて述べられていますか?

    -AIは質問に答えることではなく、専門性の高い情報を要約し比較するなどのインプットとして使用することが望ましいとされています。

  • 情報の2極化とは何を指しますか?

    -情報の2極化とは、専門性の高い情報と一般的な情報、または信頼性の高い情報と低い情報との間に生じる隔たりを指しています。

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