日々改善

今日の問題を明日に残さない!問題解決を図って行く様をリアルに描写していきます。経営コンサルの視点で物事を見ていきます。

線引き

2024-09-24 | つれづれ
分からないことは何でもAIに聞けば良いと思い始めています。

普及し始めの昨年とは比べ物にならない位の正確さ
そして、素早さ
こちらの言葉足らずを補って回答してくれる気の回しよう
そしてあらゆる知見を備えている
そんなことを考えると人に頼らなくても
分からないことはAIに尋ねるのが最も良い様に感じてしまいます。

ということで、今朝はこんなことをperplexityに投げかけてみました。

Q.
分からないことは何でもAIに聞けばよいと思い始めています。でも、AIに頼って良い問題解決方法とAIに頼ってはいけない問題解決方法があるように思えてなりません。そのあたりの線引きをどのあたりで判断す得れば良いでしょうか?

A.
AIに頼る際の線引きは重要な問題です。AIは強力なツールですが、適切に活用することが大切です。以下に、AIに頼って良い場合と避けるべき場合の判断基準を示します。

AIに頼って良い問題解決
情報収集と分析
AIは膨大なデータを高速で処理し、深い分析が可能です。一般的な情報収集や傾向分析には非常に有効です。

定型的な作業
AIは反復的な作業を自動化し、業務効率を向上させます。例えば、データ入力やスケジューリングなどの定型業務に活用できます。

創造的な補助
AIは新しいアイデアの生成や、文書作成の補助として有効です。ただし、最終的な判断は人間が行うべきです。

AIに頼るべきでない問題解決
倫理的判断
AIは倫理的な判断を適切に行えません。人間の価値観や道徳に基づく決定は、人間自身が行う必要があります。

感情を伴う対応
AIは人間の感情を完全に理解することはできません。カウンセリングや重要な人間関係の問題には、人間の感情的な理解が不可欠です。

最終的な意思決定
AIの判断プロセスはブラックボックス化しやすく、完全に信頼することはできません。重要な意思決定は、AIの分析を参考にしつつも、最終的には人間が行うべきです。 

判断の基準
  1. 問題の性質: 技術的・定量的な問題はAIに適していますが、倫理的・感情的な問題は人間が扱うべきです。
  2. リスクの程度: 低リスクの問題はAIに任せられますが、高リスクの問題は人間の監督が必要です。
  3. 創造性の要求: ルーチンワークはAIに適していますが、高度な創造性が必要な場合は人間の関与が重要です。
  4. 人間性の重要度: 人間同士の理解や共感が重要な場面では、AIの活用は控えめにすべきです。
  5. 説明責任: 結果の説明が求められる場合、AIの判断だけでなく人間の解釈も必要です。
AIは強力なツールですが、人間の判断力や創造性、倫理観を完全に代替することはできません。AIを補助的に活用しつつ、人間ならではの能力を発揮することが重要です。常に批判的思考を持ち、AIの限界を理解した上で適切に活用することが、バランスの取れた問題解決につながります。 

との答えが返ってきました。
AIとは、役割分担を心掛けて付き合っていきたいものです。

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