Mutual Amplification（相互増幅）とは、考えの主導権を自分の手に残しておく姿勢。較正（calibration）とは、Cognitive Offloading（認知の外部委託）とCognitive Surrender（認知的降伏）の境目を能動的に見分ける手間をかけ続けること
使うが、疑う
理解負債って言葉が刺さる。AIの流暢な回答を脳死で通してると、後で更問いされた時に詰むやつ
“Mutual Amplification”
出来る上司って、報告書の重要度に合わせて勘所押さえた質問してくるじゃん？そんな感じでいいんじゃないかと思ってる。
仕事が速く多く回るようになったとて責任は全て使用者にかかる。監督責任だけが増えてゆく。対人と違いLLMに責任委譲は現状無理。コンパイラの様な出力再現性はなく機能提供者への移譲や担保させる事もできない
知っている内容をAIに代わりに考えさせて楽するくらいがいいと思うよ。コーディングのアシストと同じ。
AI利用での認知的降伏とは管理も確認も責任も放棄して部下の成果を右から左するだけのダメ上司の印象w AIにも一発で成果を求めず主導権を渡さず認知を委託する範囲を調整し続け複数回の対話を重ねる志が必要って話かな
AIを使ったとき、たとえ答えが間違っていても、人の自信はむしろ上がった。 いわば外から借りてきた自信だ。AIの自信に満ちた口調を、人は脳内で「自分の確信」に静かに両替してしまう。間違ったまま自信だけが膨らむ
相互増幅 ― AIに考えを明け渡さないための較正 - Nothing ventured, nothing gained.
Mutual Amplification（相互増幅）とは、考えの主導権を自分の手に残しておく姿勢。較正（calibration）とは、Cognitive Offloading（認知の外部委託）とCognitive Surrender（認知的降伏）の境目を能動的に見分ける手間をかけ続けること
使うが、疑う
理解負債って言葉が刺さる。AIの流暢な回答を脳死で通してると、後で更問いされた時に詰むやつ
“Mutual Amplification”
出来る上司って、報告書の重要度に合わせて勘所押さえた質問してくるじゃん？そんな感じでいいんじゃないかと思ってる。
仕事が速く多く回るようになったとて責任は全て使用者にかかる。監督責任だけが増えてゆく。対人と違いLLMに責任委譲は現状無理。コンパイラの様な出力再現性はなく機能提供者への移譲や担保させる事もできない
知っている内容をAIに代わりに考えさせて楽するくらいがいいと思うよ。コーディングのアシストと同じ。
AI利用での認知的降伏とは管理も確認も責任も放棄して部下の成果を右から左するだけのダメ上司の印象w AIにも一発で成果を求めず主導権を渡さず認知を委託する範囲を調整し続け複数回の対話を重ねる志が必要って話かな
AIを使ったとき、たとえ答えが間違っていても、人の自信はむしろ上がった。 いわば外から借りてきた自信だ。AIの自信に満ちた口調を、人は脳内で「自分の確信」に静かに両替してしまう。間違ったまま自信だけが膨らむ