100 ポエムを目指してみています。ここからは AI と一緒に考えるシリーズです。
文部科学省 - 生成AIガイドラインの改訂に向けた検討のポイント
IPA - 生成AIへの指示（プロンプト）の手法
大阪大学 - 生成AIの基本
AI に全部聞けるのに、それでも勉強する必要はあると思う？ これは現状の答えは、AI に良い質問をするために勉強する必要があるんだなあ、という意見です。勉強しているとよい質問ができます。むしろ AI に訊くために勉強するのだと思います。
というのは優等生的ですがどういうことか。
何も知らない状態だと、「Logic Apps から API を呼び出すと Timeout します。原因を教えてください」などとAI に聞く。AI はネットワーク、DNS、Firewall、API 側の遅延など、それらしい候補をたくさん返してくれる。
でも、VNet や Private Endpoint、DNS を少し知っているなら、「Logic Apps Standard を VNet 統合しています。接続先は Private Endpoint のみ許可しています。名前解決するとプライベートIPが返りますが、接続は Timeout します。DNS が正しいなら、次にどの経路と設定を確認すべきですか？」くらいまで聞ける。さらにルーティングまで知っていたら、「名前解決はできているので、DNS だけでなく、VNet 統合後の送信経路、UDR、NSG、接続先側のアクセス制御を切り分けたい。それぞれ何を確認すればよいですか？」など。
AI は変わらずとも、自分が勉強すると AI から引き出せる答えが変わる。AI の答えは最初の仮説くらいの位置づけにするつもりで、以下くらいの視点で往復させると良いらしい。
(1)明確化
(2)前提を疑う
(3)根拠を問う
(4)別の視点を出す
(5)影響を考える
(6)問いそのものを問う
How to think critically | StudySkills@Sheffield | The University of Sheffield
以上、IT エンジニアのお仕事を雑多に考えてみています。
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