世界が早く、便利になっている。
実感と私見を述べたいと思います。
不便が取り除かれることにより、
高次の学問への探求が促進されていると考えます。
これは科学の発展であり、良いことであるという立場で述べていきます。
早さについて
「早い方がよいのか？」
実際問題として速さは追求されるべきという空気があります。
移動時間、作業時間などについて、
まるで時間が資源であるように扱われます。
食糧・電気エネルギーを生み出すにあたっても時間が関係する以上、
エネルギーとして扱うべきなのでしょう。
そう考えると、「早いこと」は正当化されます。
少なからずこの視点に置いては早い方が良いと考えることが自然です。
観察すること
観察は、データ同士を比較することで
変化を客観的に導出する作業だと思います。
その過程で、人は情緒を覚えます。
行き詰った研究も他の視点（情緒）によって
前に進むことができると考えます。
情緒を奪うもの
仕事でデータを扱う業務がありますが、
１件ずつの手作業を少しずつ
機械的に、自動で行えるようにしています。
元々１件ずつ手作業でデータを観察していましたが、
機械的にまとめデータの配信するようになり、
手作業でやっていたころのように
データの中身を吟味していないこと、
データの傾向を掴めていないことに気づきました。
データ１件１件に対して吟味することは
非常に非効率で非現実的でもあるので、
ここで重要なことは、
「なぜ、１件ずつ観察していたときに
汲み取れていたものが汲み取れなくなったか？」
であると思います。
これが速さによって情緒を失った体験の１つです。
ここで学べることは、
まとめデータにデータをまとめていくにあたって、
①元データでは汲み上げることができていたデータの要素が欠落していた
②まとめることで人間の取り扱いできる量を超えたデータ量になっていた
③無意識に細部の観察が不要であると誤認していた
上記が発生する可能性があり、それによって
得られるはずの情緒を失う可能性があるということです。
回答から計算式を逆算できないことを、
想像すると納得できるかもしれないです。
生成AIの台頭
さて、皆さまご活用されているかと思いますが、
生成AIでコーディングは死にました。
変わりに、方法論やセキュリティ分野がアツくなっています。
生成AIはまとめデータであるという見方
生成AIはモデルやインターネット上の
膨大なデータをもとに回答を模索します。
それは膨大なデータから意思決定のためのデータを
汲み上げる行為と近いと考えています。
そのため前述したように、データのまとまりが
情緒を奪う可能性があります。
生成AIを使うときに注意すること
情緒を奪う項目をしっかり対策して使うことによって
生成AIと良き友人になれることでしょう。
①ソースのわからないままにしない
②アウトプットデータのまとまりを細かく分解できるようにする
ex.モデリングでメモを残したり詳細データにアクセスできるように設計する
③異常や変化のモニター～アナウンスは厳しく設計すべき
