AIサマリー製品は役に立たないのか？

この記事では、AI サマリー製品の実用性と限界について詳しく説明し、著者は個人的な経験を通じて、情報の選別と知識獲得における AI の役割について考察します。この記事を読めば、AI サマリー ツールが本当に学習効率を向上させるのか、また、そのようなツールをより賢く使用する方法がわかるでしょう。それがあなたにとって刺激となることを願っています。

私は友人に質問を送りましたが、その結果には驚きませんでした。

彼はこう言いました。「AIサマリー製品は使いにくいです。」彼は、地下鉄やコーヒーショップでモーメントを閲覧することが多く、多くの記事を見つけた場合は、時間がないので、まずAIにそれらを読むように依頼すると説明しました。

最初は大丈夫だと思っていましたが、後になって、目次や記事の下線部分を読むのと何ら変わらない、正しいナンセンスばかりだと感じました。斬新さに欠け、重要な部分が欠けていました。

私も非常に同意しますし、相手の気持ちもよく理解できます。私も同様の問題に遭遇しました。市場に出回っているほとんどの読書 AI ソフトウェアを観察した結果、要約、読み取り、分析を支援し、アウトラインをすばやく作成することが不可欠な最初のステップであることがわかりました。

その後、私は、どのような状況であればそれが良いと考え、どのような場合にはそれが役に立たないと考えるのかを考え始めました。 AIに要約作業を任せるのは本当に信頼できるのでしょうか？どのような要約が必要ですか?さまざまな要約ツールをどのように活用すればよいでしょうか?

さらに調査を進めた結果、ツールに問題があると感じ、私の個人的なアプローチも間違っていたようです。

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私の集中力には限界があるため、毎日記事、ポッドキャスト、ビデオを読むときに、どうすればより価値のある情報に集中できるのかとよく考えます。

したがって、対処方法は 2 つあります。

1. 前処理
2. 読書のヘルプ

いわゆる前処理とは、いくつかの高品質な情報源を積極的に見つけ、購読し、毎日定期的にメールボックスに同期し、夜間にまとめてチェックすることを意味します。

読書のお手伝いも？つまり、大手情報アプリが日々リアルタイムでプッシュする良質なコンテンツを、AIを活用して事前に読み取り、核となるアイデアや要約を整理してもらうのです。そして、AI によって提供された内容に基づいて、この記事をもう一度読む価値があるかどうかを判断します。

これにより、貴重な情報を効率的に取得するための完全なプロセスが作成されます。かなりスムーズに聞こえますね。でも、ご存知ですか？ AI要約ツールを使って3回の反復作業を行いました。

当初、AI読み取りはまだ普及していませんでした。

WeChat Momentsで誰かがポスターを共有しているのを見たときに、AI読み取りを使用しました。企業のWeChatアカウントを追加し、記事を転送すると、コンテンツが自動的に生成されました。

このニッチな会社は良い仕事をしており、使いやすく、1年間の会員資格も得ました。予想外にも、その後間もなくその会社は倒産した。それ以来、私は二度とこのようなソフトウェアに利用されないようにすると心に誓いました。

AI 要約によってもたらされる効率性の向上の素晴らしさと欲求を味わった後、私はさらなる選択肢を探す必要がありました。すぐに、Baidu Netdisk がリリースしたツールを見つけました。このツールは機能や使い方が以前のものと似ていて、とても便利に使えるのでしばらく使ってみました。

しかし、良い時代は長くは続かなかった。

ドキュメント、ビデオ、ポッドキャストを購読するにつれて、ビデオ ポッドキャストを要約して読解分析に役立つソフトウェアがあるのではないかと考えるようになりました。その間、私は家に帰って、適切なソフトウェアを探すことにほとんどの時間を費やしました。今でも鮮明に覚えています。

神は一生懸命働く人を助けます。そして私たちは実際にそのような人を数多く見つけました。しかし、しばらくすると新たな問題が発生しました。私は常に3〜4個のソフトウェアを切り替えています。夜に読書に集中するはずだった時間には、ほとんど何もできず、エネルギーがひどく消耗してしまいました。このことから、ツールが多すぎても効率が上がらなければ気が散ってしまうことに気づきました。

何をするか？

偶然にも、2023年半ばに、国内の大規模モデルのアプリケーションが爆発的に増加し始めました。

Alibabaは「Tongyi Thousand Questions」を、iFLYTEKは「iFLYTEK Spark」をリリースした。当時、私はいくつか試してみて、ワンクリックですべての問題を解決できると自分に言い聞かせました。

しかし、しばらく使用してみると、新たな問題が発生しました。私が気になっていた内容の一部は AI の要約の範囲外であり、要約された内容は私が気にしていなかった内容ではなかったことがわかりました。実際、関連するコンテンツが提供される前に、積極的に質問する必要がありました。

これは頭​​痛の種だ。何もなかった状態から何かが生まれる、そして何かが生まれることからニーズが加わるというプロセスを経て、私は AI によって貴重な情報を無視してしまうことに気づき始めました。

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価値ある情報とは何でしょうか?一つだけ言及しておかなければならないのは、「正確さ」です。

なぜ？

AIを使って読む目的は、欲しい情報を素早く提供し、著者が何を言いたいのか、その理由は何なのかを理解することです。 AI が重要でないものを除外して重要な情報だけを提供できない場合、提供される情報は十分に正確ではない可能性があります。

したがって、情報の価値には正確さが重要です。しかし、AI が出した回答の正確さをどのように測定すればよいのでしょうか?

その後、私は、人や AI ごとに「正確さ」に対する見方が異なることを発見しました。時には、私が重要だと思うことが AI にとって重要ではない場合があり、その逆もまた同様です。

例えば：

数日前、私は「同義千文」に約1万字に及ぶ人工知能に関する研究レポートを提出しました。その結果、サブ見出しに基づいて各段落の内容を単純に要約することになります。これは正確だと思いますか?ある程度は正確ですが、結局のところ、それは重要な情報です。

しかし、これらの重要な情報は、真実と同様に、その背後にある理由を示さずに、単一の結論に簡略化されています。

何をするか？私は自分自身の基準を設定しました。 AI によって記事が要約されるためには、少なくとも 3 つの条件があると考えています。

1. 各段落は明確ですか?
2. 作者の本来の意図が失われてしまったのか、それとも内容が繰り返されてしまったのか。
3. 要約では、原文の因果論理や考え方が十分に表現されていますか?

この3つのポイントを押さえて、数社のAI読み取り機能を試してみました。予想通り、記事の長さに関係なく、要約された内容は大体 300 ～ 400 語で、最も長いものでも 500 語程度でした。

要件が高すぎるため、満たせないものが多くあります。 AIはまだ、テキストや動画コンテンツの深い意味や文脈を人間ほど深く理解することはできません。このことから私は疑問に思い始めました。

いわゆるAIによる効率化は誤った主張なのでしょうか？自分で考え、判断する機会を逃してしまうことになるのでしょうか？本当に安心して任せられるのでしょうか？これらの疑問を持ちながら、私は答えを探し続けています。

私は友人の間でも不満を漏らしていました。最も役に立たない AI 製品は「要約製品」です。時間の節約になるように思えますが、実際には「一次情報源」から遠ざかってしまいます。

なぜ？理由は4つあります。

1. 読み取ることはできません。要約する意味は、要約する前ではなく、読んだ後にあります。
2. 表面的には「時間の節約」のように見えますが、実際には目に見えない時間の無駄が増えてしまいます。私たちが連絡を取る著者やセルフメディアは、すでに二次情報や三次情報であり、このような要約は四次情報です。四手情報を読んで価値があると感じた後で初めて、戻ってもう一度読みます。さらに時間がかかるのではないでしょうか？
3. 要約自体は抽象的です。最大の受益者は AI であり、それを読む人ではありません。具体的な知識を省略すると、朱八戒が高麗人参の実を食べたのと同じように、それがどんな味なのか全く分かりません。
4. 要約することで知識を学ぼうとすると、「原理はたくさん知っているのに、良い生活が送れない」というジレンマに陥ってしまいます。

要約された内容はどれもありふれた真実であり、単調に感じられ、本当に良い内容の多くを見逃してしまうことになります。知識を学び知恵を得るのに近道はありません。

最も重要なことは、すべてのコンテンツが AI 要約に適しているわけではないということです。

少し前にポッドキャストを聴きましたが、音楽とおしゃべりが聞けてとても楽しかったです。しかし、チャット内の話し言葉や混じった音楽のせいで、AIが要約した回答が偏っていたため、AIが出した要約には驚きました。だから、判断するのは難しいです。

では、なぜもう一度要約する必要があるのでしょうか?目次と概要だけを見た方が良いのではないでしょうか？

具体的に見えるが、詳しく調べてみると非常に抽象的なこの「コンテンツ フィルター」製品の価値は何でしょうか。その後、より広い視点から製品を検討したところ、答えは AI ではなく、読書行動そのものにあることがわかりました。

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一般的に言えば、学習には学習前、学習中、学習後の 3 つの段階があります。

始める前に、主な内容を把握する必要があります。プロセス中は、あらゆる詳細を詳細に理解する必要があります。最後に、すべての知識ポイントを確認する必要があります。

コーヒーを挽くのに少し似ています。

最初に、コーヒー豆の種類と材料を選択し、プロセス中にコーヒー豆を正確に挽き、水温と抽出時間が適切であることを確認します。これは、すべての詳細に対する深い理解を表しています。最後に、コーヒーをカップに注いで全部飲みます。

読む前に、本の序文や映画のあらすじを読むのと同じように、AI サマリーがコンテンツをフィルタリングしてナビゲートし、さらに詳しく知りたいかどうかを判断できるようにします。

書籍や記事の著者や編集者は目次や要約を準備しますが、AI 要約は従来の要約とは異なります。 AIでは正確なスクリーニングを実現することは困難です。それに比べると、ユーザーによる書籍レビューや映画レビューの方が信頼性が高いです。

現在、要約は中間部分を整理するためにも使用され、長い記事をスクリプトに凝縮するのにも役立ちます。この観点から、AI による要約は、内容の悪い記事を排除し、人々が重要なコンテンツに集中する時間を増やすのに役立ちます。

それで、読んだ後に何が起こるのでしょうか?

AI 要約の最大のメリットは、要約を読む人ではなく、要約を作成する人にあります。

プロセス（真剣な学習のステップ）を省略して要約すると、朱八戒が高麗人参の実を食べるようなものです。知識を理解することが目標であれば、読んだ後に要約することで学習効果を高めることができます。

したがって、AI サマリー ツールの目的は 2 つあります。1つ目は、開始前と終了後の効率を向上させるためのツールであり、プロセス自体に責任を負うものではありません。 2 つ目は、このようなツールを使用すると、情報をより効率的にフィルタリングできるということです。

もっと端的に言えば、AI要約は「読む行動」に取って代わることはできません。

読書とは何ですか？

私はAIに記事を渡し、AIは私にフィードバックをくれました。私はその中に2、3の価値ある点を見つけたので、立ち止まってそこから学びました。これは読書です。そのため、AI 要約ツールを読書ツールとして使用すると、学習性無力感の罠に陥ってしまいます。

獲得トラップとは何ですか?

簡単に言えば、2 つの点があります。1 つ目は、少しの情報だけを聞いて、すぐにすべてを理解したと考えてしまうことです。第二に、私たちは時々、すでに知っている情報によって制限され、固定観念を形成してしまいます。

一方で、知識を本当に理解するには多くの練習が必要です。読んで要約することは脳のトレーニングのようなものです。このトレーニング プロセスをスキップしたり、代わりに AI に実行させたりした場合、実際には何も学習しません。

一方で、学習の過程でAI要約ツールに頼りすぎて学習時間を短縮しようとすると、学習の質が低下する可能性があります。本当に学びたい人は、要約ツールを使っても、深い読みを諦めないからです。

逆に言えば:

表面的な読み方だけを追求する人は、AI要約ツールの有無にかかわらず、「読んだ」と言うためにさまざまな言い訳を見つけるでしょう。

したがって、たとえ AI が非常に正確に要約したとしても、この非常に抽象的な方法では、本当に価値のある詳細が見逃され、誰もが知っている一般的な真実だけが残ります。それはまるで誰かが食べ物を噛んで食べさせてくれたようなもので、「食べることは成長のため」だとわかっていても、食べ物を楽しむためには、やはり自分でそれを体験しなければなりません。

私は突然、古い中国の諺を思い出しました。「ブドウを食べなければ、酸っぱいと言うだろう。」したがって、「要約」を通じて学んだことは本当の知識ではなく、独善性（または虚栄心）の幻想です。

しかし、現実には、学習プロセスを省略して直接結果を得ようとする人が常に存在します。知識を素早く習得したいという需要は依然として大きいです。

たとえば、さまざまな有料コース、興味のあるクラス、さらには多くの人の WeChat コレクションには、決して読まないコンテンツが満載されています。これはいわゆる「得感」を満たすためだけではないでしょうか？

したがって、ツールは優れていますが、重要なのは個人がそれをどのように使用するかです。

04

では、読書という行為を復活させようとする私の試みは、あなたにどんなインスピレーションをもたらすのでしょうか?

プロダクトマネージャーの観点から、「AIサマリープロダクト」を開発する際には、従来の開始前と開始後の要約を提供するという考え方を超えて、プロセスのリンクを含める必要があります。

数日前、アンケート調査をしました。

ある情報プラットフォームのテクニカルディレクターは、データとユーザーからのフィードバックに基づくと、要約機能は他の機能よりも使用頻度が低いと語りました。何故ですか？ユーザーが求めているのは要約サービスではなく、プロセス指標です。

想像してみてください:

よく書かれた記事を見て、AI にそれを要約してもらいたいと考えています。あなたが本当に望んでいるのは、AI によって提供される 1 つまたは 2 つの単純な結論 (何であるかに関係なく) ではなく、記事の核心的な理由 (なぜ) と方法 (どのように) を理解することだと思います。

そのため、プロダクトマネージャーが設計する AI ツールは、単に情報を圧縮するものではなく、学習行動を促す動的なツールである必要があります。ユーザーは、重要な情報を抽出し、詳細な分析を実施して知識を学習し吸収するためのツールを使用したいと考えています。

信じられないなら、私の行動を見てください。それは最良の例です。

大手プラットフォームのAI要約には本当に我慢できなかったので、後で諦めました。そこで、自分で AI アプリケーションを開発してみようと考えました。しかし、コードを書けないことを考えると、このアイデアは少し非現実的です。

何をするか？その後、簡単な方法を思いついてプロンプトを書きました。この指導では、AIがどのような役割を果たすべきなのか、コンテンツをどのように要約・分析し、重要な部分をどのように選択するのかを明確に述べました。出力形式は何ですか?

このように、何かを要約したいときはその都度、AIに指示を送り、AIは指示を受けて実行してくれます。この方法は最初はうまくいきましたが、毎回指示を送信する必要があったため、少し面倒でした。その後、プロンプトを一般的なキーボードフレーズとして設定し、ワンクリックで呼び出すことができるようにしました。それは素晴らしい。

したがって、AI 要約製品のプロダクト マネージャーは、開発中に「プロセス指標」に時間を費やし、「要約」ルールを数行多く記述する必要があります。もちろん、ユーザーとしては、AI による要約に完全に依存することはできません。価値のあるコンテンツがある場合は、もう少し目を通すことができます。

要約すれば

答えは現場に入って初めて分かります。

人々のニーズが変化し、テクノロジーが進歩するにつれて、AI がいつか私たちを助けてくれると信じています。ただし、学習を AI に完全に依存して、自主的に考える能力を失わないように注意してください。