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56【知識は物差し？足かせ？】AIへの指示で僕らが意識していること
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今回は、阿部さんの「AIにどう指示を出せば、いい感じに動いてくれるのか」というテーマを起点に、普段プロンプトで意識していることを出し合いました。僕が挙げたのは二つ。具体例そのものだけでなく、その裏にある考え方まで渡すこと。そして、AIが今どのスコープで物事を見ているかを見極めることです。
阿部さんはあえて例を挙げないという手を使います。例を出した瞬間にAIの思考がそこへ寄ってしまうから、理想だけを掲げて広く考えさせる。懸念が当たっているか確かめたいときも、懸念という言葉は使いません。僕のほうは、考えが一方に寄ったセッションはそこで手放し、やり取りごと別のセッションへ渡して見直させます。二人の同時セッション数が倍ほど違う理由も、そこから見えてきました。
後半の論点は、AIへの指示の引き出しとして知識は多いほうがいいのか。原則やフレームワークの名前を持っているほど強いと言う阿部さんに、僕は、知っているほど調べなくなるのが罠だと返しました。人間がコードを書く前提で良しとされてきたDDDやオブジェクト指向の扱いにまで話は及びます。物差しという言葉が出たあたりから、僕自身の見方も変わっていきました。
終盤は、AI自身が抱えるバイアスの話に移ります。知識のカットオフがあるので調査には今日の日付を必ず渡し、GitHubのスター数のようなそれらしい数字は鵜呑みにしません。事実と推測をフォルダ単位で分ける阿部さんのドキュメント運用も紹介しています。
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