データドリブンでなくデータインフォームド
巷で話題のChatGPTを試し始めて1週間経ちました。
娯楽でなく、どんな使い方をすれば、自分の仕事で役立つか？
と試行錯誤し、簡単なツール(仕事に絡むので詳細は割愛)を作り、職場で共有してみたら。反応は、
「おお凄い🤩!」と「そんなもんか👎」
もちろん、意見は十人十色でそれぞれ。ポジティブな声は、要約力・文章生成力、また今後の進化に着目する人達。ネガティブな声は、正確性・信憑性と現状の結果に着目する人達。ポジ／ネガな声は横を掘り下げても無意味なので、ここからは、どうすれば新旧問わずツールを使いこなせるか？という話題に切り替えると、周囲でツールを上手く使いこなしている人、また、私が担当しているお客様は、
ツールの特性・価値を捉えて使うことが大切
ツールの機能・仕様以上の過剰な期待は禁物
と割り切ってる人が多いと感じてます。例えば、ChatGPTに限らずAIは魔法の杖でない。AIは天気予報やAmazonやYouTubeリコメンドの延長線ぐらい。これらのサービスは積極的に活用しつつ、提示された情報を鵜呑みにせず、一旦、受け止め、自分の頭で考え、行動に繋げる。
最近、とかく、データに関連するクラウドサービス会社は、データドリブンという言葉を声だかに叫ぶけど、この言葉を口にする人ほど、慎重に聞くようにしてます。個人的に思うのは、
データドリブン：個人の経験・直感でなく、データに基づいて判断・行動する
でなく、
データインフォームド：データを一旦受け止め、個人の経験・直感に照らし合わせて、判断・行動する。違和感あれば、データの事実確認（≒ファクトチェック）、データを無視し・リスク込みで行動する
を優先してます。データインフォームで失敗しても、他責にせず、自分の経験値が上がることを良しする。そのためには、サービスを使う前にもどういう予想・推奨が出てくるか？をちょっとだけ頭の中で浮かべるようにする習慣を持つようにしてます。
ところで、ChatGPTを提供しているOpen APIは米国で先行して、有償サービスを開始しました。ChatGPTの今後の進化と、刺激された競合他社のサービスが出揃ってから、契約するか見極めようと思います。