私は15年間研究者をしています。長時間の研究を行っている博士課程の候補者。私は膨大な量の記事、説明、メール、ブックマークなどに溺れていました。引用管理ツールであるMendeleyを見つけたとき、とても楽になりました。まるで私が再びプロセスをコントロールできるようになったかのようでした。ブックマーク マネージャー XBookmark を見つけたとき、非常に生産的になったと感じました (ブックマークはまだ残っています)。当時、彼らは私のためによくやってくれて、私は博士課程を修了し、学位を取得しました。
エピソード1 - 現実と向き合う
最近、特に AI ベースの研究支援ツールの驚異的な発展により、私は本当の存在の危機を経験しています。私は最近 Scinito を使って仕事をしましたが、その機能に衝撃を受けました。これらのツールは文献レビューを支援するための手段に過ぎないと自分に言い聞かせようとしましたが、博士号を取得した人なら、しっかりとした文献レビューを行うことがいかに難しいかをよく知っています。それは全然冗談じゃないよ。 100 以上の記事を読んで、分類し、理解し、要約する必要があります。 3 年前に、しっかりした文献レビューには 6 ～ 15 か月かかったと言っても、間違いではなかったでしょう。はい、あなたの貴重な人生の3〜6か月です。
最初、私は Scinito や他の同様のツールが研究者にとってわずかな価値しか提供していないと自分に言い聞かせようとしました。しかし、残念なことに、あるいは幸運なことに、私は間違っていました...
これらのツールは、3 分で文献レビューを実行できるだけでなく (申し訳ありませんが、同僚の皆さん、その通りです)、論文を出版のために提出する前に校正することもできます。指導者やアドバイザーが私のエッセイをレビューするのにどれほど待ったか、そして許容できるレベルに達するまでどれほど何度もやり取りをしたかを私は決して忘れません。これらすべての努力をした後でも、ジャーナルの査読者から論文の出版を検討するよう広範なフィードバックを受け取ります。あるいは、単に掲載する雑誌を間違えたために、6 か月または XNUMX か月後に論文が却下されることもあります。 AI を活用したリサーチ ツールは、論文の確認や最も関連性の高いジャーナルの選択など、すべてのステップを最適化できます。
本当に素晴らしいです。この年齢の研究者にとって、これは本当に驚くべきことですが、もっと簡単に、もっと早くできたはずのことに、どれだけの時間を費やしてしまったかを考えると悲しくなります。興味深いのは、これが終わりではなく、始まりに過ぎないということです。
この課題は研究者だけに限定されるものではありません。ソフトウェア開発者にも深く関係しています。 Cursor IDE のようなツールは、ソフトウェアの構築方法を劇的に変えました。博士号を取得した後、エンジニアとしてのキャリアをスタートしました。そこで、プログラミングやテストなどをたくさん行いました。今では、コードをデバッグするために Stack Overflow を読む必要はありません。コードのテストを書くのに時間を費やす必要はありません。ウェブサイトを作成するために、React や CSS の専門家である必要はなくなりました。これまでウェブサイトの構築にどれくらいの時間を費やしましたか?考えたくもないよ！
エピソード2 — 現実を受け入れる
もう一つの体験を共有させてください。これは本当に素晴らしいことです。AI搭載のスマート検索アシスタントに、膨大なデータベース内でセマンティック検索を実行させることができます。これは以前は不可能でした。キーワードマッチングの問題だけでした。AIが生成した文献レビューを数秒で読むことで、あらゆるトピックや研究課題の最新情報を数時間で入手できます。LaTeXコードも簡単に書けます。研究論文をあらゆるガイドラインに従って数分で再フォーマットできます。現代の研究者にとって、これは喜ばしいことです。彼らは、不必要で時間のかかる作業に時間を費やす代わりに、創造性を発揮したり、問題を解決したり、そしてもちろん、貴重な人生を楽しむことに、より多くの時間を費やすことができます。
私自身も嬉しいです。好きなプログラミング言語でコードを書くことができます。 Wix や WordPress に制限されることなく Web サイトを構築できます。必要な Python コードをすべて記述できます。それを改善し、一連のテストを書くことができます。すばらしい！すごくかっこいいですね。プログラミング、デザイン、リサーチ、そしてその間のすべてが急速に進化しています。人々や組織がどれだけ抵抗しても、テクノロジーは必ずその道を見つけます。
ここに問題があります。 3.7 台のルータ (XNUMX 台のみ) で Web サイトを構築できるという約束は誤りです。これはごく最近の経験に基づいて言っているのです。最近、私は同僚と一緒に新しいウェブサイトの制作に取り組んでいます。XNUMX人ともソフトウェアと人工知能の専門家です。今回はWixやWordPressも検討しませんでした。私たちは Curosr を使い始め、Claude-XNUMX-sonnet でそのエージェントの実験を始めました。 Cursor は Web サイトの構造を瞬時に生成できますが、詳細に関しては不十分です。
たとえば、2 つの異なるテキストを互いに揃えたい場合、特に一方が静的でもう一方が動的である場合、AI ではそれを正しく行うことができません。本質的に、AI は Web サイトの構造を瞬時に生成できますが、UI デザインの専門家ほど詳細化 (事前に作成された構造の上に人間が適用する詳細) を行うことはできません。つまり、React や CSS の専門家である必要はありませんが、必要に応じてコードベースに介入するための基本を知っておく必要があります。さらに、概念を詳細に説明できるほど十分に理解している必要があります。言えなければ、AIはそれを作ることができません！
私はこれらの AI モデルの弱点に驚いていません。それは「群衆の知恵」の原則に基づいています。つまり、それらは個々の専門家の直感をシミュレートするのではなく、最も人気のあるものを集約することに基づいています。これはその根本に根ざしています。全体的には素晴らしいのですが、定義に苦労しています。この短いポッドキャストでは、同様の概念を別の角度から説明します。定義の侵食"
最後の言葉
AIコミュニティの一員になれたことは幸運でした。私はこの技術的変革を受け入れる確固たる計画を持つ AI アーキテクトです。しかし、私は、特に人工知能の急速な発展とそれが仕事に与える影響により、この変化に対応できない多くの人々のことを心配しています。これは全然簡単なことではありません。 AI のせいでキャリアにおいて存在意義が問われるような出来事があったら、教えてください。役立つ情報を知っているかもしれませんし、少なくとも適切な AI 学習リソースを紹介できるかもしれません。
ここで一つアドバイスをするとすれば、「AIの基礎を徹底的に学ぶ」ということでしょう。反復的で高度な一般的なタスクを AI に任せ、ビジネスや製品を輝かせるための細部に人間の創造性と専門知識を費やすことができます (そしてそうすべきです)。
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