ただ、並んだ指摘を眺めて「やはり大丈夫だ」と確認して終わるのは、いちばん避けたい使い方です。それでは、反対意見を集めたことが自信を固める作業に変わってしまいます。「確かに弱い」と思う点は補強し、問題がない点には根拠を添えます。反対意見を採用するかどうかを自分で判断するところまでが、赤チームを使った思考の訓練です。
「この指摘は確かに弱い。ここを補強しよう」「この点は問題ない。根拠を明示しておこう」と判断するだけで、成果物の質は一段上がるのです。
出典：『頭のいい人が習慣にしている学び方の戦略』拡大画像表示
AIが「わかっている」ように
見えてしまうのはなぜか？
このAIはすごく賢い。まるで意味を理解しているみたいだ。
もう完全に人間を超えてしまっている。この先、いったいどんな未来が待ち構えているのだろう。
こういった直感は、半分正しく、しかし半分は幻想かもしれません。
AIは確かに目を見張るような出力をしますが、そのしくみはあなたが想像するものとは大きく異なるからです。
ニューヨーク大学のマーカスが指摘したように、現代の深層学習（ディープラーニング）ベースのAIは、「理解する」のではなく「パターンを当てる」ことに特化しています。
つまり、AIは膨大なテキストや画像データの中に潜む統計的な規則性を学習し、「次にくる言葉」「この状況に合う返答」を高精度で予測するのが特徴といえます。
