動画生成AIのSoraを見たところ、指示文章の内容が反映されており、またかなり自然な描写であることに驚きました。画像生成AIや動画生成AIは悪用されるリスクが高いため、リリースするのはハードルが高いのでは？と考えていましたが、それでもリリースされ続けているのも、少し驚いています。ただし、内容もまだ実用的なフェーズではなくお遊び的な感じであることから、学習データにも配慮してリスクを最小化しているのかなと印象を受けました。
時折、Google colaboratoryでコードを書いていますが、エラーメッセージに対して生成AIが解決策を提案してくれるなど仕様も徐々に進化されており、やはり凄すぎる世界だなと感じています。AIの進化が速すぎて、定期的にAIには触れているとはいえど、もはやAIの専門家と名乗るも恥ずかしいぐらいです。（AIのスキル習得に、40～50万円投資したのに。。。）
投資に対してまだ大きなリターンは得られていないですが、AIがどうやって賢くなったかを学ぶと思考力は一定以上に磨かれるメリットはあります。
①チューニング
生徒に正解データを教えることにより、生徒の学習率が上がります。
しかし、（余計なお世話かもしれませんが）実世界では、正答率10%の生徒が「いや自分はこうだと思う」と自我が強く、正答率の上昇が遅い生徒も中にはおります。一方、素晴らしい教師に出会うのも運的要素があり、中々出会えないかもしれませんが、youtube/facebook/本などの媒体を通じて考え方は磨かれやすい環境ではあるかなと思います。どの人を教師にするかは、信用できる実績があるか、あらかじめ多くの本を読んで「何が普遍的に必要な思考か」と「何が人それぞれの思考であるか」を見極めれば、リスクは最小限に抑えれて最大のリターンを得られるような気がします（難しいところですが）。
②決定木
決定木とは、決定に至るまでのプロセスをツリー状に分かりやすく、明確にしたものです。（一方、ニューラルネットワークは判断が複雑で、どうやって判断が行われたかを明確にするのは大変です。）
(a)猫というテーマであれば、色々な猫を見て、自分が好きなタイプの猫を色、耳、大きさなど書き出していけば、自分がどういうタイプの猫が好きなのか意思決定プロセスが分かります。人間関係も同様で、色々な人と会うのはあまり自分の性格には合っていないですが、色々な人と出会うことにより、自分と合う人と合わない人はどういう人なのかを外見や言動からなんとなく感じるような気がします。一見、よさそうな印象を受ける人でもいつか性根の部分が出て裏切るという人も中にはいます。
(b)教師への相談の仕方も重要です。アウトプットの確認だけでなく、「何をもってそういうアウトプットを出したのか」という相談の仕方が賢く、そうすることにより、自分のどこに判断が間違っていたか明確になります。それにより、自身の正答率が高まります。（※無料ではなく有料で記載するべき内容ですが。。。）
③両軸経営（＝深化と新規開拓）
簡単に言いますと、自分の専門性を深めつつ、新規開拓することにより正答率が高まっていくということです。
新規開拓にはストレスを感じるかもしれませんが、勇気をもって飛び込みましょう。一歩踏み出すのに躊躇してしまう瞬間は今でもありますが、失敗が糧となり精度が高まっていくという感覚は徐々に染み付いてきました。