「レポートを作れてしまうのでは」という議論がされるほど世に浸透しつつあるChat GPTですが、「嘘をつく」といった評判があるのも事実。私たちは上手に使いこなすことができるのでしょうか。Google、マッキンゼー、リクルート、楽天の執行役員などを経て、現在はIT批評家として活躍されているメルマガ『尾原のアフターデジタル時代の成長論』の著者・尾原和啓さんは、GPTを成長加速に変える「Comprehended Input」という理論を推奨しています。どんな理論なのか、尾原さんが今回の記事で詳しく解説します。
GPTをカンニングではなく成長加速に変えるComprehended Input技法を解説
ChatGPTをカンニングとして依存になっちゃうのか、成長を加速させるものになるのか？それは「Comprehended Input Method」が大事だという話をしていきたいと思います。
これはめちゃくちゃ簡単なやり方なので、やり方をわかっていれば誰でもできると思うのでぜひ使っていただければです。
Comprehended Inputアプローチ
なんで日本でChatGPTはカンニングとして、レポートを作られてしまうんじゃないか、みたいなつまんないことが議論になるのかな？というのが本当不思議でしょうがないんですよね。
本来はChatGPTが作ってくれたレポートだとしても、そこに驚きと自分がこれを学びたいなということがあれば成長につながるはずなんですよね。
むしろChatGPTはすぐに答えを出して答えに近いものを作ってくれる。もちろん時々嘘ははらんでいるかもしれない。
でも複数回繰り返す中でファクトチェックしたりとかしながら作っていく作業みたいなのは、僕にとっては楽しいわけなんです。
だけどやっぱりいろんな人に話を聞くとそれは難しいという話をするんですよ。これを説明できる理論がないかな？ということで見つけたんですね。
それがさっき言った「Comprehended Input」という理論です。
これは何かというと「理解ができるレベルの入力をする」という話なんですよ。これは第二言語習得に関して、つまりはもともと僕らは日本語を喋っているところに英語だったり中国語だったりとか、2番目の言語を学ぶときの研究というのがいろいろあるんです。
ミシガン州立大学の名誉教授で第二言語習得の専門家をしていたスーザン・ガスさんが提唱したモデルなんですね。
ちゃんと話をすると、簡単に言っちゃえば、人間というのは喉が渇いていないときには水は飲みたくないし、自分が理解できない絵を見せられたり映画とかを見せられてもつまんなくて退屈で寝ちゃうわけですよね。
つまり、まず人間が学びたいなと思うことには「Noticed Input（気づき）」という、自分が何か必要に感じ、これは何か面白いかも？必要かも？というふうな気づきというのが最初に必要です。
そこで気づいた後にそれが自分の理解できる範囲の中でインプットが進む。そうすると自分が何かやりたいなという気づきがある。それが理解できると、実際自分の中で使ってみようということで内在化が起こり、今までの自分の知識と関連付けしてつながり、統合化される。
そうするとアウトプットとして日常で使うようになる。
日常で使っているとどんどん習得するということなんですよね。
大事なところは自分が日常に使っている範囲の中でこれは必要だなと思ったら、自分として理解できる範囲の中でインプットが起こると、バーッと動いていくわけです。
結局、カンニングになるのか成長になるのかという理由は「Comprehended Input（理解）」になっているからなんですよ。
結局カンニングというと、答えをうつすというイメージになるわけです。
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