01 / HANDOFF
Delegation
何を、どこまで任せるのか。
目的を伝える、裁量を渡す、成果を評価する。AIの能力だけでなく、依頼する側の知識や判断力も含めて、委任の条件を考えます。
A SECESSION FOR THE LLM ERA
LLMSecession
LLM時代の体験に、どんな責任を持つのか。
機械に委ねる判断が増えるとき、
人間が設計すべきものを問い直す。
01 / BELIEF新しい計算機を、
新しい計算機を、
どう使うか。
LLMは、新時代の状態機械である。
魔法でも、話し相手でもない。
文脈を受け取り、状態を変え、次の動作を返す計算機だ。
新しい計算機が現れたとき、その使い方はまだ誰のものでもない。
いま出回っているのは、既定の使い方だ。
とりあえずチャットを付ける。とりあえず任せる。
うまくいかなければ、モデルのせいにする。
私たちは、そこから離れる。
何を任せるか。何を見せるか。何とつなぐか。どう扱えるようにするか。
この四つを既定のままにせず、自分で決め、結果を引き受ける。
それがセセッションだ。
小さな集まりから始める。
仕組みを語る人と、使った先を語る人が、同じ卓につく。
やがて、カンファレンスへ。
02 / TOPICS
四つの問いから、
体験を考える。
技術、デザイン、教育、組織。
同じ問題を、異なる立場から議論します。
複数のトピックにまたがる提案も歓迎します。
02 / APERTURE
Attention Budget
限られた注意を、どこへ向けるか。
何を文脈に含め、何を残し、何を見せないのか。モデルの情報処理、人間の認知、組織の意思決定を、それぞれの制約から考えます。
03 / ANCHOR
Grounding
計算を、現実につなぐ。
何を観測し、どの事実を参照し、何を変更できるのか。情報源、道具、外部システムとの接続から、AIの作用と責任を考えます。
04 / TERMINAL
Interface
この計算機と、どう接するか。
すべてをチャットにする必要はありません。意図を伝え、状態を理解し、確認・修正・取り消しができる、人間と計算機の接点を考えます。
03 / PROPOSAL EXAMPLES
仕組みの話も。
使った先の話も。
実践事例だけでなく、技術解説、研究、教育、失敗からの考察も対象です。
以下は募集する内容の例です。
採択済みセッションではありません。
- FOUNDATIONS
猿でもわかる Depth Recurrence
- ATTENTION BUDGET
Long Context性能を一つの数字で語らない
- DELEGATION
AIより先に、依頼する側が学ぶこと
- INTERFACE
チャットだけあればいいのか。消すと、どうなるのか。
- GROUNDING
Computer Useがキャズムを越えた仕組み
04 / CALL FOR PROPOSALS
あなたの判断を、
議論の出発点に。
何を作ったかだけでなく、何を判断し、何が起き、何を学んだか。成功に限らず、撤退や、あえて任せなかった経験も共有してください。
期待する内容
LLM時代の体験を設計・実装・研究・教育・運用する方を対象とします。職種や登壇経験は問いません。
実践や研究の前提、制約、未解決の問題を含めてください。製品紹介だけで終わらず、参加者が自分の現場で考え直すための材料を期待します。
プロポーザルを送る （fortee・新しいタブで開きます）提案に含めてほしいこと
- セッションタイトル・概要
- アウトラインと、扱うトピック
- 対象とする参加者
- 参加者が得られる知見
- 登壇者プロフィール・参考資料