歩いたりハイキングしたりしながらオーディオブックを聞いてるんだけど、特定のことを思い出すと、その時にどこでハイキングしてたかも思い出せるんだ。情報をどう処理してるかについて、学ぶことがたくさんあると思う。

LLMとやり取りしてる時は、受動的に知識を受け取ってるだけのように感じるし、うまく統合されてない気がする。これは、個人がツールをどう使うかにもっと関係してると思う。私は、読んで学ぶことが得意なわけじゃないから。実際には、やってみて学ぶことしかできないし、分からない点を問いただす能力があるだけなんだ。LLMは、私に対する耐性がすぐに減る人間とは違って、その点で可能性を与えてくれる。ほとんどの場合、私は理解をメモしながら、一次情報から孤立しているかのようにフラッシュカードを作ったり、学んだことを積極的に練習したりしてる。理解が難しい点や明確さが必要な点を問いただす能力が高まっているだけなんだ。実際には、私は他の手段では経験したことがない方法で、思考を統合したり再整理したりしている。> 知識のスロットマシンとして使っていて、受け取ることから行動することに中間ステップがないと、結果が違ってくるのも分かる。

LLMとやり取りしてると、受け身で知識を受け取ってる感じがする。なんか矛盾してるし、私の経験とは全然違う。

そんな賭けは、情報の得方が人それぞれ全然違うことを考えると、かなり的外れだと思うよ。自分がLLMを使うのが嫌だからって、それが人間の脳や知識へのアプローチについての一般的な認識に繋がるわけじゃない。ここでは、自分の主観的な体験が重要なんだよね。ほぼ完全に。

最近、見逃すはずのないことに気づいている人がこんなに少ないことを知って、あまり楽しめてない。

最近これに気づいたんだけど、AIってどの分野でも平凡なコンテンツしか作らないんだよね。でも、自分が本当に詳しい分野ではそれに気づくんだ。たくさんの指示を与えれば、まあまあいいものを出させることもできるけど、デフォルトでは次のベストなトークンが質の高いものを生み出すことはあまりないみたい。もしそう思ってるなら、自分の専門知識について再確認した方がいいかもね。

AIの文章はすぐにわかるけど、最近はAIの文章が前より人気みたいだね。

ちょっとした観察: GoogleのGemma 4モデルは、ChatGPTやClaudeよりもずっと素敵な文章を書く。これは私がイギリス人だからかもしれないけど、アメリカ的な表現よりも控えめな方が好きなんだと思う。DeepMindチームが、英語を国際言語として使うことで、無意識的（あるいは意図的）に書き方に影響を与えてるのかも。もしくは、小さなオープンウェイトモデルは、魅力的でお世辞を言う必要がないから、カリフォルニアの営業アシスタントみたいな軽薄で明るいスタイルを採用する可能性が低いのかも。（誤解しないで、カリフォルニアの人たちのこういうスタイルは好きだよ！）どちらにしても、デフォルトのトーンはずっと控えめだね。あなたも同意するかどうか興味あるな。私はかなりのLLM懐疑派だから、関わらざるを得ないし、基本を学ぼうとしてるけど、これに対して特にワクワクしてるわけじゃない。ただ、小さなオープンウェイトモデルがあることには感謝してる。ChatGPTの書き方が大嫌いで、Claudeの特徴もどこにでもあるから、実際かなりイライラする。特に、自分の考えを表現しようとしてた人たちのネットコメントでそれを見るとね。でも、オープンウェイトモデルでの実験では、Gemma 4が書いた要約やアウトラインにはあまりイライラしないことがわかった。だから、読むのが楽しいくらい。流れを妨げる要素が少ないからね。ただ、今晩は優しく「あなたの写真はちょっと『安全』だね」って言われた。なんてことを…私のことをそんなに理解するなんて。