知らないことを｢ググる人｣は時代遅れ…東大教授が毎日使っている｢無料で高性能の検索サービス｣ この便利さに慣れると､古典的な検索エンジンには戻れない
質問を投げかけると、生成AIがインターネット上のコンテンツを効率よく要約してくれます。
‥という記事だが・・
「回答エンジン」は確かに、効率よく要約してくれる・・
ちなみに私めは何を検索したかというと・・
人気の美術館・博物館のランキング
そうしたらこういう要約になりましたというのは、以下のページへ…
しかし、ま、「要約」である。わかりやすいので、一応「ほぉ～（納得）であるが、
もう少し詳しく見たければググるのが大事・・
ちなみに、この要約自体がググった結果の頭に出てくるものでした、
Google検索に導入された生成ＡＩによるもので、
特に利用しようとして使ったわけではないのでした・・・
AI回答エンジンＶＳ従来型のインターネット検索
というほどでない。
ググって、「データをご自由にご利用ください」というサイトに辿り着いたりして、
ググるのは有用でしょう・・
AIがたしかに、すっきり頭に入る形でまとめてくれるのは、
ありがたいツール登場だと思うし
まだ「時代遅れ」呼ばわりされたくはないですがね・・
ちなみにこれに比べると、
wikipediaのはてしない沼でため息が出ているところです
ちなみに、ご存知のウィキペディアとは、
ウェブブラウザ上でウェブページを編集することができる「ウィキ（Wiki）」というシステムを使用した「百科事典」（英: Encyclopedia）であることに由来する造語
今は150万項目とか‥
2021年12月29日時点では325言語で執筆が行われている。100万記事以上に達しているものは18言語
ウィキペディアの記事で定量比較を行った研究がある。全体的な傾向としては一つの記事の平均記述量は日本大百科全書1083.3文字に対してウィキペディア3531.5文字
回答エンジンの回答に比べると、確かに、無駄に長いという感じもするんですよね‥
それと、私メは印刷して読み直すので
出典（参考文献）を明記した記事が非常に少ない
・・っとあるのはわかりますが、英語版などは、脚注がものすごいページ数になる・・
（それがため息物件です）
2024年9月現在、日本語版ウィキペディアは英語版ウィキペディアに次いで世界で2番目に訪問数の多いウィキペディア言語版です。
多様な執筆者がボランティアで編集に関わるが、これは百科事典の開発プロジェクトとしては革命的なことであった
wikipedia.orgの閲覧数のうち、約60%が英語版へのアクセスである。日本語版、スペイン語版、ロシア語版、ドイツ語版へのアクセスがこれに次ぐ。
ウィキペディアの記事の精度は高いとした複数の研究結果がある一方で、記事に対する査読制度がないため、ウィキペディアからの引用を学術関連のレポートに載せることは、そのレポートの信憑性そのものに疑問を持たせることでもある。
ウィキペディアには百科事典に必要な「知識の階層化」が欠けているという言語学者のアラン・レイ
wikipediaのおまけ的、専門家によるWEB百科byラリー・サンガー
生成AIに話を戻すと、
生成AI（ジェネレーティブAI）とは、大量のデータを学習して、新しいコンテンツやアイデアを生成するAIです。生成AIの仕組みは次のとおりです。訓練データから特徴や構造を学習するキーワードなどによる指示に基づいて、同様の特徴や構造を持つデータを生成する 生成AIの活用事例としては、次のようなものがあります。ニュース記事の作成、ゲームの環境設計、広告の制作、業務効率の向上、 クリエイティブな業務へのリソースの注力。 ただし、生成AIは発展途上の技術で、情報の真偽を判断する精度はそれほど高くないこともあります。偽情報や誤情報を選別できず、それらから学習した結果、誤ったコンテンツを作り出してしまう可能性があります。
