AI の仕事をレビューする静かなスキル (そしてそれが今やコア コンピテンスである理由)
成果物の生成はほぼ無料で行われます。これは、希少なスキルが下流に移されたことを意味します。適切なレビューはルールのある技術であり、ほとんどの人がそれを実行しています。
生産物が高価だった時代には、生成することがスキルでした。成果物は現在、ほぼ無料であり、不足している能力は下流のレビューに移っています。つまり、有能に見える草案を見て、その 3 つの間違った点を見つける能力です。これを訓練する人はほとんどいません。それがそれを示しています。
スキルの核心は、読んでも確認できないことを知ることです。流暢さは目を欺きます。流暢な段落は正しいと感じます。したがって、レビューは検証を第一に行う必要があります。重要な主張はすべて出典まで追跡され、すべての数値が再計算され、すべての引用がオリジナルと照合されます。読書は構造化のために行われます。真実を確認することです。この 2 つを混同しているのは、ナンセンスの流暢な表現です。
2 番目のルールは、品質ではなく、意図に基づいてレビューすることです。下書きはうまく書かれている場合もあれば、仕事としては間違っている場合もあります。つまり、間違った質問に答える正しいエッセイや、聴衆が実際に必要としている内容が省略されている正確な要約などです。私は生成する前に当初の意図を文書に残しておきますが、レビューでは 1 つの質問があります。これは私が書き留めたことを実行しますか?
3 つ目は、変化の調整です。初心者の査読者は、すべてを書き直すか（著者になって、AI を高価なタイピストとして使用する）、または何も書き直さない（到着したものはすべて出荷する）。技術はその中間にあります。正しいものを維持し、間違っているものを修正し、どれがどれであるかを認識します。その判断は、編集者の帽子をかぶったドメインの専門知識です。だからこそ、AI はドメインの専門知識の価値を低下させるのではなく、より価値のあるものにしました。
これを理解したチームは、AI がうまく書けるかどうかをまだ議論しているチームよりも静かに先を行っています。疑問は解決しました。十分に書けます。今の作品が良いかどうかは、出荷前に誰が読むかにかかっています。その人はシステムの品質であり、訓練された方がよいでしょう。