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。

Outlines

00:00

🤔 AIとSNSの情報を交えての情報収集の難しさ

第1段落では、10人の優秀な意見を聞くこととそれらをまとめた意見を聞くことのどちらがパフォーマンスが良いかについて議論されています。SNSやAIの使用について、専門性や妥当性に基づく情報収集の重要性が強調されています。また、大規模言語モデルの限界と、専門性の高いAIの将来への期待が語られています。

05:03

📰 SNSとホームページの情報収集の相違

第2段落では、SNSとホームページの情報収集方法の相違が比較されています。SNSは情報が多くで広くアクセスされる一方、ホームページは専門性と性格性が高く、正確な情報が得られるとされています。情報収集におけるリテラシーの高さと、専門性の高い情報源へのアクセスの重要性が語られています。

10:06

🧐 AI業界の最新動向と専門性の高い情報収集の重要性

第3段落では、AI業界の最新動向について触れられています。スモールランゲージモデルの開発や専門性の高いAIの期待が語されています。また、情報収集においては、専門性の高い情報源を活用することが重要で、AIの使用方法や情報の切り分け方、トレンドの捉え方についても議論されています。

Mindmap

Keywords

💡SNS

SNSとは、Social Networking Servicesの略で、ソーシャルメディアを指します。このビデオでは、SNSを通じての情報収集について批判的に取り上げられており、頭の悪い人の意見が入り混じることや、専門性のない情報が多いことを指摘しています。例えば、「SNSとかい情報拾うことが多いじゃないですか」という台詞があります。

💡AI

AIとは、Artificial Intelligenceの略で、人工知能を指します。ビデオでは、現在のAIの能力について疑問を呈し、専門性や性格性がないと主張しています。また、AIの言語モデルについても触れており、「大規模言語モデルllm」と呼称されています。例として、「AIに関しても僕は今のAIの能力に関してはあまり納得がいってないんです」という文があります。

💡専門性

専門性とは、特定の分野に深い知識や技能を持っている性質を指します。ビデオでは、専門性の高い情報やAIの価値について語られており、専門性のある情報源を選ぶことが重要だと強調されています。例えば、「専門性高い専門性が高くて性格性もあるAIを作る」と述べられています。

💡要約

要約とは、長い文章やコンテンツを短く簡潔にまとめることを指します。ビデオでは、AIを用いて要約化することが有効であると示唆されており、決算報告書の要約にAIが用いられている例があります。例として、「要約には使います決算書って大体年々増えてっ」という文があります。

💡情報の偏り

情報の偏りとは、特定の情報源が特定の視点や意見に偏って情報を提供することです。ビデオでは、テレビメディアやSNSがスポンサーや洗脳効果によって情報の偏りがあると批判しています。例えば、「テレビメディアの方がよく頭の悪いやつが言ってるのがテレビはスポンサーがついてて洗脳されていて」と述べられています。

💡垂直型検索エンジン

垂直型検索エンジンとは、特定の分野やテーマに特化した検索エンジンのことを指します。ビデオでは、専門性の高いAIや検索エンジンが欲しいと述べており、垂直型検索エンジンの開発が求められていると示唆しています。例として、「垂直型の検索エンジンが欲しい」との文があります。

💡論文

論文とは、学問的な研究成果を記述した文書のことを指します。ビデオでは、専門家の意見や論文を通じての情報収集の重要性が強調されています。専門性の高い情報源として論文が挙げられており、「専門士だったらは論文だったりとか」と述べられています。

💡トレンド

トレンドとは、一時的に人気がある話題や流行現象を指します。ビデオでは、SNS上でトレンドになる前に専門性の高い情報を収集することが重要であると主張しています。例えば、「トレンドになる前に見つける能力があるかどうか」という文があります。

💡マクロリサーチ

マクロリサーチとは、大規模な市場や経済全体を対象とした研究のことを指します。ビデオでは、トレンドリサーチ、マクロリサーチ、ミクロリサーチの3つの方法が存在し、これらを組み合わせることでより良いリサーチが行われると示唆されています。例として、「マクロリサーチ」と「ミクロリサーチ」という用語が使われています。

💡情報2極化

情報2極化とは、情報の質が専門性の高い情報と低俗な情報、または信頼性の高い情報と低い情報という2つの極端に分かれる現象を指します。ビデオでは、現在の情報環境が2極化していると指摘されており、専門性の高い情報源を選ぶことが重要だと強調されています。例えば、「情報が今2極化してる」との文があります。

Highlights

10人の意見を聞くことと、まとめた意見を聞くこと、どちらがパフォーマンスが良いかという議論。

SNSやAIを活用しない理由は、専門性や妥当性がないため。

AIの能力について、特に大規模言語モデルの限界についての批判。

決算書の要約にAIを利用する理由とその使い方。

SNSでの情報収集と専門的な情報源の比較。

専門性の高いAIの欲求と垂直型検索エンジンの期待。

アメリカの大学研究による、少数の優秀な意見を無視した方がパフォーマンスが良いという結果。

ニューヨークタイムズの発行部数が過去最高に達したこととその意味。

専門的な情報源である論文やテレビメディアの信頼性。

インターネットの普及と誰もが自由に発言できるようになったことの影響。

SNSとホームページの比較、専門性の高い情報源の重要性。

経済視やホームページのアクセス数が増加していること。

SNSでの情報収集の限界とトレンドになる前に情報を収集する能力の重要性。

専門性の高いAIの開発とスモールランゲージモデルの注目。

AIの使い方と、専門性の高い情報源からのデータの要約と比較の方法。

リサーチの3つの方法：トレンドリサーチ、マクロリサーチ、ミクロリサーチの組み合わせ。

SNSでの情報収集の適切な使い方と専門性の高い情報源の選択。

情報の2極化と専門性の高い情報源へのアクセスの増加。

AI業界の動向とスモールランゲージモデルの開発。

専門性の高いAIの将来性とその期待。