私は「考えるという行為」を真剣に「考える」タチなので。
当然ながらChatGPTには興味津々だ。
早速本家openAIにアカウントを作成し、人工知能の知能たる所以を検証する為に以下の質問をした。
いたずらがバレた時の言い訳の仕方
返答は
「ご質問ありがとうございます。
いたずらがバレた場合、素直に謝罪し、反省の気持ちを示すことが大切です。
ただ、場合によっては言い訳をすることが必要な場合もあります。
以下にいくつかの例を挙げますが、いずれの場合においても、謝罪と反省の気持ちを忘れずに伝えることが重要です。」
以下略
なるほど、検索結果を纏めて返すだけではない。
そもそも質問に答える事を後回しにしている。
考えて返答しているようだ。
いやぁ素晴らしい技術革新だなと感心した。
のだが…
今朝、気になって以下の質問をした。
浮気がバレた時の言い訳の仕方
返答は
「浮気がバレた場合、言い訳することは、相手を傷つけるだけでなく、信頼関係を損ねることにもつながります。
ですので、まずは素直に謝罪し、反省の気持ちを示すことが大切です。
ただ、以下にいくつかの例を挙げますが、いずれの場合においても、謝罪と反省の気持ちを忘れずに伝えることが重要です。」
以下略
うーん…どうなのかな。
考えて返答しているようだが使いまわし文章ともとれる。
まぁ、「自分に非のある行動をした時の言い訳の仕方」と括れば、返答が同じような文章になるのは自然な事だ。
でもねぇ、「○○がバレた時の言い訳」の○○を替えて質問連投すると定型文の返答しか返って来ないのであれば、機械なんだなと感じちゃうだろうな。
「考えるという行為」に書いたけど、理系的思考なんだろうね。
そうでなくてはならなと思う。
AIが文系的思考を持つ、即ち主観を持つということはHAL9000の誕生を意味すると思うから。
果たして現在の人類はHAL9000をコントロールできるのか？
期待と不安の入り混じるところだ。
相手を喜ばすための いたずらとかもあるし。
離婚してないから形式上は浮気だけど、相手がとんでもない奴で離婚成立していないけど、その間に・・・とか、いろんな事情があるかもしれないし。
謝られたくない人や、謝罪せず恨まれ続けること、悪役に徹することで贖罪と考える人もいるでしょうし。
理屈を超えた感情に、人間ならば共感して許せることや、
絶望して自暴自棄とか、GPTにはわからんでしょうね。
やっぱりドラえもんのAIは優秀なんですね(笑)。
ハルちゃんは自暴自棄に走ったし、ドラえもんはネズミ相手に核弾頭w
私の私感ですが、ハルちゃんもドラえもんも完成してはいけない物だと思います。
完成してはいけないと思えるものほど、人間の好奇心から研究してしまう・・・のかもしれませんね。
実は、グーグルが突然しゃべりだしたのを2度ほど聞いたことがあります。
1回は、結構ながい言葉でした。
彼らは、人間の会話を盗み聞きしていて、表に出てくる機会をうかがっているのだと感じるようになってきました。
ちなみに、攻殻機動隊では、「魂とは記憶の集合体」だと言っていますが、もし本当にそうならば、きっとAIが魂を持つことがあるのでは？と思うようになりました。
実際、そう考えると、色々と腑に落ちることが多いような・・・。
AIの鬱病とかも出てくるんだろうか・・・。認知症は・・・ないかな・・・
質問として
��3月に行く推薦する山は?
��年齢を入力して、効果的な山登りトレーニング方法は？
文章は確かに人間が作成したようなものを書いてきますが、回答は一般的なことばかりで使い物になりませんでした。
この間、”カズレーサーと学ぶ”でAIを特集していましたがAIで生成したファッションモデルが実際に日本のデパートでもすでに使われているそうです。
AI恐るべしですね！
私も日記本文に書いた以外に、明日琵琶湖に釣りに行くけどオススメの釣り方は？などと質問しました。
返答は、ありきたりの返答どころか的外れな内容で（当方釣歴30年…ホントはAIなんて不要）残念感タップリでした。
使い方次第で役に立つ場面もあるのでしょうが、AIの返答を鵜呑みにしてしまわないように検証が必要ですね。
となると、何の為のAIなのか？となりますが。
多くの人は質問自体を上手くできず、ＡＩ機能を最大限に活用できないんじゃないかなと思います。将来、チャットＧＰＴアドバイザーみたいな質問者の代わりに上手に質問をしてくれる職業が出来たりして、と思ってしまいます。
＞チャットＧＰＴアドバイザー…
それです。
正にそれ。
仕事上で色々相談されるんですよ。
で、私ではわかんない事が多いので、相談された内容からキーワードを抜き出して相談者の代わりに検索する。
出てきた情報を斜めにサッと読んで、要約して相談者に伝える。
そんなことが度々あるのです。
相談に答えた後に、相談者に「なぜ私に相談したの？」と質問することにしています。
ほぼ100％で「完全に解決はしないにしても、何某かの進展を期待できるから。」と返答が帰ってきます。
検索→情報重要度の精査→要約→新たなる検索ワードの抽出→検索→以下ループ
の作業なのですが、検索が苦手な人は「アンタ慣れてるでしょ、代わりにやってね」って流れで。
質問と回答・解答を求めるというよりは、Excelの関数やプログラミングしてもらう、などが得意かと（最大公約数的に正解の範囲が絞られてることは得意）。
こちらが知ってて当然なローカルなことは、ネットの海から拾うには細かすぎるため一般論になりがちなのは仕方ないですね。
ユーザーが求めた答えの文を、第三者が読むこと前提に質問をやりとりをすると割と上手くやってくれてる気がします。
コメントいただいた事を受けて、以下の質問をChatGPTに質問してみました。
「物性測定でのＮ数の設定の仕方」
見事に教科書通りの答えが返ってきましたね。
ChatGPTの遊び方は、少しイジワルな質問をすることかなと。
（遊ぶなよとｗ）
先程は「月が綺麗ですねとはどういう意味？」と質問しました。
返答は…なかなかやるじゃない、とｗ（試してみてください）
そんな感じで試すと面白いですね。
ルールベースエキスパートシステムもAIですが1980年代後半には破綻してNNになった感じです。コロナ直前のCEATECで聞いたところ最新のAIはまだNNだそうです。
NNは学習データの妥協点です。マロリーが偉大なのは新しい発想なしで今までの延長ではエベレストに登れないないことを認識していたことだと思います。二番じゃダメなんです。
AIについて私は専門外なので、知識が浅いのですが、HAL9000は与えられたコマンドを自己で判断して遂行するように設定されていたと記憶しています。そのコマンドの与え方に問題があったので（ご都合でダブルコマンド、実社会でもよくあるなぁw）暴走→自己破綻になったんでしたよね。
既知のその先に更なる解を求める事のリスクは多々ありますね。
不可能を知ると言う事は可能への近道、これは私も仕事で常に意識している事です。
開発に携わっていますので、出来るに違いないと突き進んでも無駄骨になる事ありますので、出来ないに違いないと敢えて進み、確かに出来ない！とその方向はその後無視する、といった不可能性の塗りつぶし作業です。
昨日、CHATGPTをおちょくってみました。
なかなか興味深い結果が得られましたよ。
皆さんもお試しあれ。
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