賃金と総労働時間

こんなことを言っていると「昭和」の人だなぁと思われるかもしれませんが、賃金が上がらないということなんですが、労働時間も減っているのでそこはバーターなのではと思ったりするんですけど、どうなんでしょうね。

独立行政法人 労働政策研究・研修機構が発表してくれているグラフたちを眺めているといろいろと見てみたくなります。

作業の効率化とか生産性の向上が大切なのは分かるのですが、手を動かさないと学べないことも多いですし、そういうことはきちんとやっていかないと骨抜きになっていきそうな気がしてならないんですけどね。

何が正しいのか、もやもやしたことが多い今日この頃です。

AI審査モデルの基礎知識 モデルのしくみと信用リスク管理

AI審査モデルの基礎知識 モデルのしくみと信用リスク管理

著者:尾木 研三

 

FinTech時代を生き抜くための必読書!
◆AI(人工知能)は人間に取って代わってしまうのか
◆新時代の信用リスク管理に必要な知識とは
◆「文系でも分かる」AI審査モデルの新しい入門書■竹原 均 氏(早稲田大学ビジネススクール教授) 推薦!
「AI審査モデルの実力を正しく知ることができる。金融機関はもちろん、フィンテックの実務家にも必須の書」
■枇々木 規雄 氏(慶應義塾大学理工学部教授) 推薦!
「信用リスク管理の基本的な知識と実務への応用力が養える。学生にとってもわかりやすい良書」

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「多様な意見」はなぜ正しいのか

「多様な意見」はなぜ正しいのか

著者:スコット・ペイジ, 水谷 淳

名門P&Gの最高研究スタッフでも歯が立たなかった超難問を解いたのは、名もない科学者たちの寄せ集めだった。多様な人間集団がときに恩恵をもたらし、ときに害悪をもたらすのはなぜか?
複雑系研究の俊英が「多様性」の謎に挑んだ注目作。「多様性研究のランドマークになる名著」――『まぐれ』の著者タレブ氏も激賞!

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大規模言語モデルは新たな知能か――ChatGPTが変えた世界 (岩波科学ライブラリー)

大規模言語モデルは新たな知能か――ChatGPTが変えた世界 (岩波科学ライブラリー)

著者:岡野原 大輔

対話型サービスChatGPTは驚きをもって迎えられ、IT企業間で類似サービスをめぐる激しい開発競争が起こりつつある。それらを支える大規模言語モデルとはどのような仕組みなのか。何が可能となり、どんな影響が考えられるのか。人の言語獲得の謎も解き明かすのか。新たな知能の正負両面をみつめ、今後の付き合い方を考える。

■目次
序章 チャットGPTがもたらした衝撃
1 大規模言語モデルはどんなことを可能にするだろうか
2 巨大なリスクと課題
3 機械はなぜ人のように話せないのか
4 シャノンの情報理論から大規模言語モデル登場前夜まで
5 大規模言語モデルの登場
6 大規模言語モデルはどのように動いているのか
終章 人は人以外の知能とどのように付き合うのか
あとがき

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問いのデザイン: 創造的対話のファシリテーション

問いのデザイン: 創造的対話のファシリテーション

著者:安斎 勇樹, 塩瀬 隆之

課題解決のためのチームの話し合いにおいて「良いアイデアが生まれない」「チームの一体感がない」と感じるとき、それはチームで向き合っている「問い」がうまくデザインされていないからだ。 そもそも何を解決すべきなのか、「本当に解くべき課題」を正しく設定できなければ、根本的に解決の方向性がずれてしまい、関係者に「創造的な対話」は生まれない。 本書は、企業の商品開発・組織変革・人材育成などの複雑な課題解決の現場において、問題の本質を見抜き、解くべき課題を正しく設定し、関係者を巻き込み、課題解決のプロセスをデザインするための思考法・スキルについて体系化。人とチームのポテンシャルを引き出し、組織や事業の創造性、イノベーションを促すための必読書。

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教養を極める読書術 哲学・宗教・歴史・人物伝をこう読む

【教養を極める読書術 哲学・宗教・歴史・人物伝をこう読む

著者:麻生川 静男

限りなき知の探訪という荒野をめざせ!
1日1項目読むだけで本物の教養が身につく
リベラルアーツの教科書◆「知への扉」の開き方◆
人はある時点でかならず「いかに生くべきか」と悩み、読書にその答えを求める。
だが、さまざまなジャンルの本を読むも答えはなかなか見つからない。
この問いの答えを求め、読書遍歴を重ねた筆者はリベラルアーツの観点から
「読書とは権威に寄りかからず、健全な懐疑心を持ち、主体的に読むべき」と悟った。◎人類4000年の特等席にいる日本人に告ぐ!
我々は「人類4000年の特等席」という恵まれた環境にいる。しかし日常の関心は身の回りの非常に狭い範囲に限られ、
自分の視野の狭さや考えの浅さを恥ずかしく思い、「これではいけない」と教養を身につけようとしても、その方法が分からない。
本書は哲学・宗教・歴史・人物伝を繙き、社会のありとあらゆる問題にさまざまな角度から立ち向かうことができる思想軸(リベラルアーツ)を身につけるための好適書。

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知ってるつもり: 無知の科学

知ってるつもり: 無知の科学

著者:スティーブン・スローマン , フィリップ・ファーンバック

自転車の仕組みを説明できると思いこむ。
政治に対して極端な意見を持つ人ほど政策の中身を理解していない 。
私たちはなぜ自分の知識を過大評価するのか?
その一方で、人類が高度な文明社会を営めるのはなぜか?
気鋭の認知科学者コンビが行動経済学から人工知能まで、各分野の研究を駆使して知性の本質に迫る。
「賢さ」の定義をアップデートし、各界からの絶賛を浴びた、デマが氾濫する現代の必読書。

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ダニングクルーガー効果

AI生成によると・・・

ダニングクルーガー効果とは、能力の低い人や経験の浅い人が、自分の能力を正しく認識できず、自分を過大評価してしまうことです。心理現象である「認知バイアス」のひとつで、誰もが陥る可能性があります。
ダニングクルーガー効果は、1999年アメリカのコーネル大学のデイヴィッド・ダニングとジャスティン・クルーガーによって提唱された仮説です。米心理学者による大学生を対象とした実験で、テスト成績と自己評価が、低成績の学生ほど自己評価が高く、高成績の学生ほど自己評価が低いという結果から提唱されました。
ダニングクルーガー効果は、先入観や思い込みなど、根拠のない自信は周囲の誤解を招く恐れがあります。また、周囲の評価と自己評価とのギャップは、ときに業務へ支障を及ぼす可能性もあるでしょう。

とのことです。

 

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Adventure and Innovation! Amazing Quest!