Ice and Fire ChatGPT: コースを大量に販売する人もいれば、生涯学習にこだわる人もいます

テクノロジーが急速に変化している AI の時代において、新たな認知フレームワークを確立し、学び続ける必要があるのでしょうか?この記事の著者は私たちにさまざまな思考の次元を示しています。見てみましょう。

AI における 1 日は、現実世界の 10 年に相当します。

ChatGPT は世界中で AI ブームを巻き起こしました。さまざまな大型モデルが登場し、AIGCが本格化しています... AI新時代の熱気の下で、起業家も投資家も動きたがっており、一瞬のうちに数十億のチャンスを逃すかのようです。

同時に、AIが人間に取って代わるだろうというパニック的な議論が蔓延しています。翻訳家、脚本家、デザイナー、カスタマーサービスなどが真っ先に影響を受け、一般労働者も例外ではありません。

一時は、富へのコードを見逃し、AIの手先になってしまうという二重の不安が重なり、「失われた時間を取り戻すこと」と「認知力を取り戻すこと」が迫っていた。

ChatGPT より前に最初に収益を上げたのはコース販売者だったのも不思議ではありません。 4月には、年間198元の参加費がかかる「ChatGPT Breakthrough Club」コミュニティが24時間以内に会員数1,000人近くに達し、会員数は毎日約1,000人ずつ増加した。 ChatGPTトレーニングコースの費用は279元で、17日間で1万人が参加し、279万人民元の収益を得ました...

このAIブームの中で、業界の専門家を名乗るさまざまな「教師」が、収益化コースや金儲けコースを次々と開講している。彼らの中には、メタバースの「専門家」もいます。

しかし、コースの内容を見てみると、大量の情報が断片的にまとめられており、間違いだらけです。誤解を招くと言っても過言ではありません。これらのコンテンツには体系がなく、ユーザーを真に考慮して生涯学習のニーズを満たすことはおろか、正確性さえ保証できません。

何年も経った今でも、知識に対してお金を払うという手法はまったく変わっていません。彼らは、ホットな話題を利用し、情報のギャップを利用し、未知の領域に対する人々の不安を利用し、ホットな製品を作るというアイデアを利用してお金を稼ぎます。

しかし、問題は、これをしないと、質の高い情報を整理するためのコストが高くなりすぎたり、短期的な刺激がなく顧客基盤が拡大せず、結果として収益が低くなりすぎたり、知識が「マイナス」の費用になったりすることです。

そこに矛盾がある。一方では、時間の車輪は前進し続けており、新しい技術や新しいものに関する知識に対する人々の要求は、タイムリーに、正確に、体系的に満たされることができません。一方、知識サービスの提供者には明確な利益が必要です。両方を満たす解決策はあるでしょうか?

テクノロジーが急速に変化しているこの AI 時代においても、認知フレームワークを確立し、学習を継続することはできるのでしょうか?

01 AIのシステム認知の確立

AI と ChatGPT の学習にとどまらず、学生時代に私たちがどのようにしてある科目に興味を持ち、関わり、深く学び、最終的にその知識を理解して習得したかを思い出してみましょう。

生物学を例に挙げてみましょう。生物学は実は非常に大きな分野です。この主題に対する人々の関心は様々です。動物が好きな人もいれば、遺伝子がどのように変異するかに興味がある人もいれば、植物が好きな人もいれば、ウツボカズラがなぜ昆虫を食べることができるのかに興味がある人もいます...

しかし、出発点が何であれ、私たちは皆、ある分野に対して好奇心を持ち、学習を通じて疑問に対する答えを見つけたいと熱望しています。

学習目標を念頭に置いて、さらに探求していきます。しかし、探求が深まるにつれて、質問自体の答えは、一般知識のより基本的な原則によって裏付けられる必要があることがわかります。

なぜウツボカズラが昆虫を食べることができるのかを理解したい場合、まず植物の基本的な構造、食虫植物が普通の植物と比較してどのような特徴を持っているか、これらの特徴がどのように形成されるか、消化酵素はどこから来るのかなどを理解する必要があります...このとき、生物学の基礎知識はこれらの問題を理解するための基礎となります。

そして、特定の質問に対する答えが見つかったとしても、学習プロセスは終わりません。食虫植物に関して、世界にはまだまだ解明されていない謎がたくさんあることが徐々にわかってきます。

これらの謎はあなたの心の中に残り、たとえ「勉強」し続けなくても、後になって突然関連する説明を目にしたときに、あなたはそれらに特別な注意を払うでしょう。

あらゆる分野の学習プロセスと同様に、AI と ChatGPT を真に理解したいのであれば、「長期的な視点」を持つ必要があります。

もう興味があります。AI はどのようにして私の仕事を置き換えるのでしょうか?みんなが話題にしているChatGPTとは何ですか？数行の言葉を絵画に変えるにはどうしたらいいでしょうか? AIはなぜ創造的な小説を書けるのか？ AIをどのように活用すればよいのでしょうか?

したがって、次にすべきことは、好奇心を入り口として徐々に深く掘り下げ、まず基本原理と技術進化のプロセスを理解し、応用上の問題を議論するための知識を蓄え、次に応用レベルに進んで問題に対する答えを探ることです。

先月、投資家の友人が、仕事を失いそうだと私に愚痴を言いました。彼女は、大手モデルベンチャーキャピタルに関する非公開の会議に出席するために出向いた。場面はこんな感じでした: 最初の講演者がまず、大規模言語モデル (LLM) の制御可能な開発を実現するための第一歩は、ChatGPT の背後にある LLM の複雑な推論機能の出現を説明する基礎となるロジックを見つけることだという観点を述べました。次のような起業家たちも次々とプロジェクトを共有しました。 AI 履歴書修正や AI 設計など、理解しやすいものもあれば、AI データ資産管理や AI + 人間の健康など、より強力なものもありました...

彼女の恥ずかしさはほとんどの人と同じでした。彼女はこれまで AI 分野で体系的なトレーニングを受けたことがなかったため、何の準備もせずにそれをやらざるを得ませんでした。彼女は本物を見分けることも、詐欺師を見分けることもできませんでした。彼女はすべてを録音しなければならなかったが、速記が出たとき、どこから始めればいいのか分からなかった。

そのため、Get が AI テーマ月間イベントを開始したのを見て、彼女は安心しました。6 つのオンライン コースと 20 を超えるテーマ別ライブ ブロードキャストを組み合わせることで、AI を理解するための基本的なフレームワークが体系的に構築されたのです。

これらのコースは、人々にすぐにお金を稼がせることも、魂にチキンスープのような安らぎをもたらすこともできませんが、人々が分野について体系的な理解を形成するという基本的な論理に従っています。

物理学者 Wan Weigang 氏の AI フロンティア コースは、認知から操作ロジック、そして主流の使用法までの概要として役立ちます。

基本的なロジックを習得し、アプリケーションを理解すると、結果とその理由がわかります。 Kuaidao Qingyi の AI ライティング、Liu Fei の AI ペインティング、Zhuo Ke の AI 効率学習、Ma Yu の AI PPT 作成、これら 4 つのコースでは、さまざまなアプリケーションの観点から具体的な実践シナリオを分析します。

さらに、コンピュータサイエンスの博士号を持つWu Jun教授による最先端のコースも開催されます。ジョンズホプキンス大学のコンピューター科学者でシリコンバレーの投資家である彼は、12のトピックを使用してChatGPTを深く分析し、ChatGPTの機能の限界はどこにあるのか、欠陥はどこにあるのか、誰を置き換えることができるのかなど、人々が懸念している質問に答え、GPTを理解するための知識フレームワークをさらに強化し、インスピレーションをもたらします。

「Get」のナレッジ サービスの背後にある考え方は、ヒット コースを設計することではなく、ナレッジ システムを確立することです。

さらに、AIとGPTをさまざまな視点から多次元的に理解するためのライブ放送が20回以上あります。

例えば、360 Group の創設者である Zhou Hongyi 氏の ChatGPT での 6 つの意見は非常に印象的でした。 GPT が登場するとすぐに、Web3.0 とメタバースが人気を失ったのはなぜでしょうか? GPT はどのようなブレークスルーを達成しましたか?それは私たち一般人にどのような影響を与えるのでしょうか?説明できない4つの現象とは何でしょうか?サイバー攻撃やデータ漏洩のリスクはどれくらい大きいのでしょうか? 360ビッグモデルは加速実装の時期に入っています。この波の渦中にいる人がシェアするコンテンツは、間違いなく最先端かつ正確で、参考になる価値のあるものとなるでしょう。

しかし残念なことに、そのような体系的なコンテンツを「爆発」させることは実際には困難です。

市場で最も利益の出る講座は、すぐに成果が出る「エクセル方式」か、不安を煽る「夫のお金を管理する方法」や「30歳までに100万稼ぐ方法」のいずれかです。少しの感情的なサポートがなければ、「Get」のような体系的なコースを続けるのは難しいでしょう。

AI業界への敷居は高く、対象者も広くなく、AIの実際の実装は一般の人々から遠すぎます。 GPT によって失業者がでるかどうかは誰もが熱心に議論していますが、客観的に見れば、その日は私たちが想像していたほど近いわけではありません。しかし、AI技術は料理やガーデニングのように使いやすく実用的な分野ではありません。 「199 GPTですぐにお金を稼ぐ」と比較すると、AI分野での認知構築と体系的な思考がより重要です。

02 知識サービスのジレンマ

おそらく、あなたはまだコース販売のスローガン「私たちがあなたをトレーニングしないなら、あなたの競争相手をトレーニングします」を覚えているでしょう。

正直に言うと、市場に出回っている ChatGPT 短期集中コースと比較すると、「Get」のこの AI コンテンツ シリーズは目を引くものではありません。すぐに成功するわけでもなく、不安を募らせるわけでもない。高いリターンを求めて大きな動きをするのか、それとも静かに着実に物事を進めるのか、これがナレッジサービス企業が直面するジレンマなのかもしれない。

収益とユーザー価値の間の「ジレンマ」に直面することは、自分自身の選択を「得る」ことでもあります。長年の開発を経て、「Get」はプラットフォームエコシステムになりました。人気商品を売るのは確かに魅力的ですが、時間と友達になりたいので、その価値観と行動はエコシステムの長期的な健全性に偏ることになります。

羅振宇氏が10年以上前に羅吉思薇を創業した経緯については、詳しく説明する必要はないだろう。当時、彼はWeChatプラットフォームと動画の発展を利用して、急速に多くのファンを集めましたが、当時は「個人事業主」や「KOL」としか見なされていませんでした。すべてのブロガーと同様に、コンテンツの普及を追求する上での最大のコストは、Luo Zhenyu自身の時間とエネルギーであり、上限もまたLuo Zhenyu自身の知識の蓄積でした。

その後、Netcomの創設者である田蘇寧が「知識オペレーター」という言葉で羅振宇を啓蒙し、Get APPが発売されました。羅振宇の周りには知識を持った人々が集まり、公的なアカウントが会社になりました。

当時、「Get」は電子商取引のアイデアを活用した知識オペレーターという側面が強かったようで、知識コースや知識製品がどんどん増えていきました。 2018年7月現在、「Get」プラットフォームには82のコラムとさまざまなタイプのコースが育成されており、2,180万人の知識消費者がいます。これは電子商取引のSKUのようなもので、知識棚は分類、強化、セグメント化されており、学びたいことは何でも「Get」にすべて揃っているという印象を徐々に与えています。

これにより、ユーザーが 1 つのコースにのみ興味を持ち、視聴後に離脱してしまうという問題が解決されます。

プラットフォームが継続的に良質なコンテンツを制作し、その良質なコンテンツを随時ユーザーにフィードバックし、良質なコンテンツが継続性を形成すると、ユーザーの忠誠心はプロジェクトへの忠誠心からプラットフォームへの忠誠心へ、そしてプロジェクトへの愛からプラットフォームへの愛へと移行します。

この移管が完了すると、コンテンツの品質、評判、信頼性におけるプラットフォーム独自の地位が確立されます。

羅振宇氏の回想によれば、「Get」の第一段階は知識を整理することであり、多くの経済・金融講座が発表された。これらのコースの座標系は、「私たちの授業を聞くことは、本を読むだけよりも有益である」というものでした。

しかし、このプロセスには課題も伴います。一方で、短編動画の急速な台頭により、知識の一方的な普及が一気に崩れ、誰もが教師になれる時代が到来しました。その一方で、「得る」というトレードオフもあります。人的資源と物的資源は限られています。ユーザーにとって最も重要な知識は何ですか?経済的利益とユーザー価値のバランスをとることができるプロジェクトはどれでしょうか?

知識サービス プロバイダーの運命には、内省的な問いがつきまとう。Luo Zhenyu 氏はこのことをよく理解している。「どの収入がトラフィックから生まれ、どの収入が評判から生まれるかは、非常に明確にわかっています。評判とトラフィックは同一視できません。時には、トラフィックが多すぎると評判が損なわれることもあります。」 「ナレッジ製品はトラフィックではなく評判に依存します。」

職場、経済、経営、製品思考、栄養、医療健康、感情心理学などの実用的なコンテンツに加えて、「傅培容の西洋哲学授業」、「子どものための自然史」、「呉俊・シリコンバレーからの手紙」、「楊立新・民法200講義」など、より理論的な分析と思われる知識コンテンツも見られるのも不思議ではありません。

講師の選定から知識コンテンツの企画まで、随所に「わかる」という評判が漂っています。 GPT が大流行している中、Get が提供するコースが、GPT を使用して人生初の 100 万ドルを稼ぐ方法を教えるのではなく、技術分野の本質に立ち返り、ユーザーに最大の利益をもたらし、学習を促進し、生涯にわたって利益をもたらすために知識を構造化する方法について考えるものである理由は、理解しにくいことではありません。

興味深いことに、月曜日（5月1日）、宿題の答えを提供することに重点を置く米国の有名なオンライン教育会社であるCheggのCEOは、電話会議で、ChatGPTが同社のビジネスの成長を損なっており、ユーザーはもはやCheggを通じて関連する学習教材を入手する必要がないと認めました。その後、同社の株価は49％急落し、欧米の多くの教育関連企業の株価が急落した。

つまり、情報ギャップそのものに留まるのであれば、AI はすでにその門をくぐり抜けていることになります。私たちに必要なのは、不安や散らばった知識ポイントではなく、システム、思考、継続的な改善のためのロードマップです。

未来が到来した。 AI時代では、テクノロジーと情報は急速に進化しています。表面的な知識だけでペースについていくのは本当に難しいです。過去には、学習者は孤立した知識の頂点に直面していました。人工知能の助けを借りれば、これらの山頂は平らになり、学習者が一目でわかる平原に変えられるかもしれません。

もう、暗記する必要はありません。必要なのは、知識構造を体系的に構築し、多角的な視点から理解し、弁証法的に考えることです。これはまた、「Get」がナレッジサービスの過程で伝えたい重要なポイントでもあり、これによって「Get」は真の「時間の友」となるでしょう。

著者：He Wen、WeChatパブリックアカウント：Shen Xiang