私がLLMで一番好きなユースケースは学習です。 AIは学習を驚くほど身近なものにしますが、その過程にはまだギャップがあります。ニル・ジッカーマン(@NirZicherman)は、それらをどう閉じるかについて多くの時間を費やしてきました。 ニルは@oboelabsのCEO兼創設者であり、ウィトゲンシュタインの哲学からアイスクリームの歴史まで、オンデマンドでコースを制作できるプラットフォームです。以前はポッドキャストプラットフォームAnchorの共同設立者であり、@SpotifyのVP兼オーディオブックグローバル責任者を務めていました。 彼を『@every's AI & I』に招き、オーボエを作る過程でAIを使って意味のある新しいことを学ぶことについて話を聞きました。ここで話を始めます: - 学習者に教えさせないで。ニルは、学びたいという欲求は積極的であっても、学びの過程自体は受動的だと考えています。学校時代を思い出してください:私たちはたいてい、新しい教材を届けてもらうことで吸収していました。汎用LLMは、構造化、ペース配分、まとめといった見えない指導の作業をすべて学習者に押し付けるため、学習ツールとしては奇妙に満足感が薄いことが多いのです。 - なぜAIエージェントはまだあなたを軌道に乗せられないのか。ニルによれば、カーパシーのコースでの私の成績の低下――典型的なモチベーションの喪失――は、AIエージェントの進化の現状を示している。彼らはまだ良い教師のように「空気を読む」ことができません。そのためには、自らのアプローチを再評価し、ガードレールを調整する自律性が必要ですが、そのような柔軟性を与えることは、私たちが今日彼らに求めている一貫性を失うリスクがあります。 - 学びはメディアを超えて起こります。ニルは、私たちは自然にさまざまなフォーマットを組み合わせて学習していると主張します。例えば、記事やRedditのスレッド、あるいはYouTubeの解説などです。そして、LLMのデフォルトのテキストベースの出力はその現実を反映していないと。良い学習プラットフォームは、教育法の重荷を担い、その時点でどの形式を見せるかを決めるべきだと彼は言います。 - 最初は摩擦を減らせば、すでに半分は勝ったことになります。ニルは、学習の最大の障害の一つは、あるテーマがあまりにも怖くて始められないという感覚だと考えています。その経験が彼のコース設計のアプローチに影響を与えています。学習プロセスは軽やかで親しみやすく、小さく達成可能なステップに分けて進められ、深みや意味を犠牲にせずにいなければなりません。 学習のためにLLMを使う人にとって必見の作品で、なぜまだ定着していないのか疑問に思っている人にとっては必見です。 下でご覧ください! タイムスタンプ: イントロダクション:00:00:36 専用のAI学習アプリが必要な理由:00:01:49 学習の過程は思っているよりも受動的です:00:04:32 哲学者ルートヴィヒ・ウィトゲンシュタインに関するコースを作成するためのオーボエのライブデモ:00:10:21 学習は多様な形式で学ぶときに最も効果的です: 00:16:52 AIエージェントが現在学習体験で不足している点:00:28:21 学びを身近に感じさせることの重要性:00:34:10 ジカーマンがオーボエを使って量子物理学を学ぶ方法:00:35:56 埋め込み空間がダンに量子力学を思い出させる理由:00:40:54