いま話題の「心理的安全性」について、本気出して科学的に分かりやすく説明してみた - R&D: りょうえんダイアリー
「成果を上げるチーム・効果的なチームは、何が決めるのか？」 2012年から、Googleのリサーチチームが「Project Aristotle」の中で明らかにしました。 そこでは「心理的安全性」が最も重要だった、と結論付けられています。 けれど、わかったようでよくわからない「心理的安全性」とは、ほんとうには、いったい何なのでしょうか？ わたしたちは、この知見をどう活かして、自分の職場で生産的で効果的なチーム作りができるのでしょうか。 rework.withgoogle.com 実は、「心理的安全性」には、およそ50年の研究の歴史があります。 その意味では、Googleは、心理的安全性は確かに、職場の生産性に効果的だと「再発見」したに過ぎないとすら言えます。 ここでは、その50年の歴史を圧縮して、いまの科学でわかっていること、 わかっていないことをお伝えしていきたいと想います。 まず、この「
１ はじめに 前回このブログを使ったのは3年前のちょうどこの時期のようです。コロナ禍で少し遅れてオンラインで授業が始まって、授業準備をしているときにコロナ関連の情報をまとめておこうと思って書いた記事でした。で、その後3年がたち、コロナ禍は一応区切りを迎えているわけですが、新学期の授業を始めるにあたっていろいろ考えなければならないという意味ではそのときと同じような状況が（もちろんいろんな意味で位置づけは違うのですが）再び…。 ということで、チャットGPTの話です。すでによく知られているようにこのアプリが登場したのは昨年11月、時期的には2022年度後期にすでに広まっていた可能性はあったし、実際アメリカの大学では一足早くレポートでの利用なんかが問題になったりしましたが、実質的にはこの4月から始まる2023年度が、日本の大学にとってチャットGPT元年ということになるのだと思います。 具体的な話に
生成系AI(ChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable Diffusion等)について
各種方針等 arrow_forward_ios生成系AIについて 生成系AI(ChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable Diffusion等)について 2023年4月3日 東京大学理事・副学長（教育・情報担当） 太田 邦史 この半年ほどの期間で、生成系人工知能(Generative AI)が複数発表され、社会的に大きな注目を集めています。基本的には、インターネット上などに存在する既存の文章や画像イメージを大量に機械学習し、これに強化学習を組み合わせなどして、一定レベルの品質の文章や画像を生成するシステムです。とくに、2022年11月に公開され、話題になった大規模言語モデルChatGPTはバージョンが更新され、最新のGPT-4では生成される文章などの質や正確性が著しく向上しています1。 これらの生成系AIは、平和的かつ上手に制御して利用すれば、人類の
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Adobeから画像生成AI「Firefly」登場。権利関係もクリア
大学の授業でチャットGPTをどう扱うかについての覚え書き