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iwashi / Yoshimasa Iwase
@iwashi86
NTTドコモビジネスでEM(育休中)。その他に、早稲田大で非常勤講師、#fukabori#.fmの中の人、書籍翻訳者。 AI、マネジメント、Dev、PdM、Agile、HRに関する学びをポストしています。 発言は個人の見解であり、所属する組織の公式見解ではありません。 Amazonアソシエイト・プログラム参加者。
参加 May 2009
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LLMはslopを生み出すけど、それでも使うのはやめられない。でも気をつけていることがあるよ、という話。 ・筆者は著作権や環境問題、OSSの破壊リスクなど、LLMに対する批判のほとんどに同意だが、使い続けている ・カンファレンスでもAI批判に拍手が起きる一方で、参加者が手元でClaude Codeを開いているという矛盾がある ・筆者自身も月に約1万ドルを課金するほどLLMを多用している ・LLMは、すでに自身の思考を増幅させるツールであり手放せない ・自分の意見や構造がある人間が使えば、より鋭く、より速く出力できる ・ただし問題は、外から見て「人間が考えた結果」か「AIが出力しただけのスロップ」か区別が難しいこと ・結局はアウトプットへの信頼が重要になる ・筆者はスロップを防ぐためにいくつかの具体的な手法を導入している ・例えば、完全に理解するまで私を徹底的に尋問して、と指示する/grill-meというプロンプトを使う ・これにより、人間側が自分の思考の言語化を強制される ・ほかにも、LLMに自分の解決策を批判させ続け、無理やり粗探しをさせるアプローチも有効 ・また、APIの実装前にLLMに仕様を予想させ、人間の直感に合うかテストする手法もある ・ただ、これらの前提として人間側が良いものとスロップを見分ける能力を持っている必要がある ・自分が理解していない領域でLLMを使うと、単に粗悪品を大量生産するだけに終わる
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