AI

作成日時：2024-08-01以前
更新日時：2024-08-01

AIを使った圧縮技術

もうある。
どうやって完全に同一の内容を復元できるか。
完全さを求めなければそれでいいか。

昨今のAI補正付きカメラでは、文字がゆがんだりすることもあるらしい。
その場合の法的価値はどうなるか。

色々なプロンプト手法があるが、結局は人間相手に適切に質問をするようにプロンプトを書くのが一番効果的なように思えてきた。
それならば人間相手で使われるフレームワークを使用すればよい。
BOSCARフレームワークを使ったプロンプトがよいと考える。

背景(B)と目的(O)を告げ、対象(S)を明確にする。
制約(C)と前提(A)を与え、成果物(R)を明示する。

人間が理解できない文章をAIに渡しても、正しく理解してもらえるわけがない。
人間相手に出すような文章を。
BOSCARを使用する。

A「エンジニアが学ぶべき言語は何ですか」
B「日本語」
というネタがあるが、ネタではないと考えるようになった。

相手がAIにしろ、人間にしろ、意図が伝わらなければ仕事は上手くいかない。
考えを上手く伝えるには

論理学、ドキュメントライティング、ヒューマンスキルの学習である。

ソースコードなどに生成AIを用いて作成されたものが含まれる場合。
顧客と同意を取っておく。
著作権に対する認識合わせ。

AIをうまく扱うには下記が必要。

故に下記を行わなければならない。

AIに渡すプロンプト、およびドキュメントは正しく書かなければならない。

Garbage in, garbage out - Wikipedia
ゴミみたいなインプットからは、ゴミみたいなアウトプットが出る。
つまり、ゴミみたいなプロンプトからは、ゴミみたいな結果が出る。
意図した結果ではなかったり、ハルシネーションが発生しうる。

RAG、MCP、Agentic codingなどにおいて、AIに渡すドキュメントも同様。

また、コンテキストは適切に渡さなければならない。
人間と同じで、前提条件や背景を提供されないと正しい結果を出しづらくなる。
認知負荷が高まる状態となる。

ある技術の存在を知らなければ、AIに質問や提案ができない。
また、AIの出力内容を適切に読み取ることができない。

例えば、“MVCC”という単語を知らない人間が、AIに”MVCC”を質問する可能性は0に近い。
なぜならば、存在も知らないから。(→未知の未知)

例えば、ある問題を解決する方法AとBがあったとする。
最適解はBであるが、ユーザーがBの存在を知らない場合、
AIに対してAを前提とした問題解決の方法を尋ねてしまう。
当然AIはAによる問題解決の方法を出力する。

豊富な知識がなければ、AIをうまく扱うことができない。
故に既知の未知を増大させる。

「AIがあれば学習は不要」ということは全くない。

もともとのスキルの高い人間がAIをうまく使いこなせ、
スキルのない人間は使いこなせない。
というような記事を何件か見たことがある。

上記のスキルは、AIに対して意図を明確に伝えるために必要。
だが、これらはAIに対してだけではなく、人間に対しても同様のことが言える。

設計書やチャットの文章が滅茶苦茶ならば、意図を明確に伝えられない。
知識がなければ顧客に良い提案をできない。

仮にエンジニアを辞めたとしても、これらのスキルは生きる。
どの職種に再就職しようが、人間社会で生きていくならばこれらのスキルはあったほうが良い。