要約:
- AI開発では、大量のデータが良い結果につながると一般的に考えられている。
- しかし、プロジェクト管理分野でのGenerative AI（GenAI）の経験から、最高のAIは人間の専門知識から生まれることがわかった。
- プロジェクトマネージャーを支援するChatGPT（LLMs）などのAIシステムを構築する際、巨大なデータセットだけでなく、経験豊富なプロフェッショナルの知恵が重要。
- 少数の高品質な例を使用してモデルを教えるFew-shot learningは、AIのトレーニング技術として価値がある。
- AIの真の力はデータ処理能力ではなく、経験豊富なプロフェッショナルの思考プロセスをどれだけ模倣できるかにある。
考察:
この記事から、AIの開発において、データの重要性は高いものの、人間の専門知識や経験から学ぶことの重要性が強調されています。AIが実用的で現実世界で価値を提供するためには、巨大なデータセットだけでなく、経験豊富な専門家やプロフェッショナルからの洞察が重要であるという点が示唆されています。従来の方法とは異なるFew-shot learningのアプローチが、高品質な専門家による例を使用してAIモデルをトレーニングする方法として効果的であることが強調されています。AIの真の力は、人間の専門知識や経験をどれだけ模倣できるかにあるという視点は、非常に興味深いと感じました。