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なぜ、チャットGPTと勝負したがるのですか？ｗ

足立　明穂

とっとと面倒くさいことはAIに任せて、好きなことだけやっていきたいと本気で思っている足立明穂ですｗ

さて、このツイート、大好きなんですよね！！

Hey Chat GPT,
funish thid building….

「なあ、チャットGPT
　このビルを完成させてくれ・・・」

その下に「Your skills are irreplaceable.」（あなたのスキルは、かけがえのないもの）っていう素敵な言葉も書かれています。

これ、これからのAIが広がる時代の中での生き方を象徴していると思うのですよね。

今回は、これから、どんなスキルを身に付けるべきなのかってな話をしてみたいと思います。

自動車と勝負したい人、います？

太古の昔から、テクノロジーが発展するごとに、人間は使う側で勝負する側になっても意味がありません。

自動車が出てきて、「そんなものに負けない！もっと速く走ってやる！」って、競争する人はいませんよね？ｗ

力自慢で車を引っ張る人とかいますが、それは、そういう「ショービジネス」で稼いでいるのであって、トラックで運ぶ以上に大量に運べるわけではないです（＾＾；）。

そもそもが、テクノロジーを開発し、改良し、発展させてきたのは、人間の持つ能力をさらに増強、拡張するため。

「新しく開発した車は、人が歩くより遅いです！　しかも、運搬できる荷物は、最大5キログラム！」

うーん・・・・　必要？

便利になるというのは、人の能力を上回るから便利なのです。

数値化できないことって何？

速く走る、重たいものを持ち上げる、速く計算する、速く読む・・・・

これらは、数値化することができますよね。そして、数値化できることって、機械化しやすいのです。

例えば、チェス。

「チェスの数値化？？？」って思うかもしれませんが、チェスとか、将棋などボードゲームって、数値化できます。

将棋って、「３五銀」という表現で文字でどこに打ったかが分かるように記録されます。

これは、コマの動きをすべて情報に置き換えられて、しかも、誰が見ても同じ場所に駒を打てるのでコンピュータで扱いやすいものになる。

数値化できれば、もう、AIの独壇場。データが大量にあればあるほど、どんどん「最適解」を出せるので、そりゃ、人間には勝てませんわ。

特にボードゲームなどルールが明確で、例外が存在しない場合は、2台組み合わせて秒単位で試合を繰り返すことができるので、そりゃ、どんどん強くなる！

あ、「秒単位で試合を繰り返す」っていうのは、めちゃくちゃ重要なことで、試験に出ますよ！ｗ　しっかり、覚えておいてください。

話がそれてますが（＾＾；）、数値化できるとAIが爆速で学習していくので、あっという間に人間より効率いい回答を導き出します。

では、AIでは解けない数値化できないことってなんでしょうか？

言うまでもないですが、世の中には、数値化できないことの方が多いです。

目の前の人に、

「コーヒーと紅茶、どっちにします？」

って質問して、どちらを答えるか？なんて、分からないｗ

「コーヒー」、「紅茶、あ、レモンね！」、「水でいいです」、「もう帰るんで・・・」などなど。

これって、経験がないと、どう答えるか分からないし、どう対処していいのかもわかりません。

情報だけではなく、経験を積むことが必要なのです。

AIが進化すればするほど、情報としては膨大な量を持っているのですが、学習すると、だんだん平均値に偏っていきます。

生成AIを使っていると分かりますが、「もっともらしい」答えを導き出します。しかし、一方で、「ありきたり」の回答になって、バリエーションがなくなるのです。

ちなみに、チャットGPTに先の質問をしてみると・・・・

目の前に、ある人が座っています。「コーヒーと紅茶、どっちにします？」と質問したら、この人は、なんと答えるでしょうか？

私はAIであるため、具体的な個人の行動や思考を予測する能力はありません。この人がどちらの飲み物を選ぶかは、その人の好みやその瞬間の気分によると思います。質問をしたら、その人の答えを聞くのが一番確実な方法です。

なんともまあ、面白くもなんともない回答ですよねｗ

チャットGPTなどの生成AIは、このような回答になるために、プロンプト（というか、単に「会話」ですけどね）が重要になります。

平均値からずらした回答を求めるために、こちらが『あなたはマーケティングのプロです。厳しい意見を出してください。』みたいな偏らせるための設定が必要になってくるのです。

逆に、人間の個人は、その人しか経験していないことがあるからこそ、個性が出てくる。繰り返しますが、そこがとても重要になってきます。

個性を育むには、経験あるのみ！妄想あるのみ！

経験するというのは、自分の五感を通して、さまざまな感情が沸き起こることにあります。

ただ、嬉しいとか楽しいだけではなく、怒りや悲しみ、苦しさなども経験することで、好きとか嫌いとか、ただ単に情報として知っているだけでなく、個性が作られていきます。

ここが今の生成ＡＩとの大きな違い。

特に大規模言語モデル（ＬＬＭ）と言われる膨大な学習データで関連付けられる言葉などを引っ張り出してくるのは、「読み手の人間」からすると、その行間を勝手に妄想することで、「おぉ！　よく分かってるじゃん！」とか、「なんか、こいつ、勘違いしてるなぁ・・・」とか思ってしまいます。

これは、人間が経験しているからこそ湧き上がる感情であって、生成ＡＩ同士では、お互いの回答に対して、「あ、こいつ、うまく回答したなぁ」とか、「俺の方が、分かってるよ」とかは、なにもありません。そんなパラメータなど持っていません。（とかいうと、そういう指示を与えたら、数値化できたよとか言う人が出てきますが、好きにしてくださいｗ　それって、LLMが何か分かってないですよね？　というか、分かっていてやっている確信犯？もいるので、もう面倒くさいｗｗｗ）

人間が人間らしくAIを使いこなすためにも、ますます経験が大事になってくるし、経験があるからこそ妄想もできるのであって、これからは、大人も子供も、そういう経験を積むことが大きな価値になるでしょう。

あ、だからといって、急に山の中に入ったり、海へ行ったり、裸足で野山を駆け回るとかじゃないですよｗ　近所を散歩するだけでも、AIにはできない「経験」を積んでいることになるし、家にこもって、本を読む、映画を観る、音楽を聴くといったことでも「経験」はできます。

話を戻して、「なあ、チャットGPT　このビルを完成させてくれ・・・」は、なぜ面白い？

冒頭で紹介した私のお気に入りのツイート

これ、なぜ、面白いのでしょうか？

これには、家を建てる経験や、そんな作業をしていなくても、夏休みの工作とかで、物を作るってことが時間と労力がかかるということを「経験」してるからこそ、面白さが沸き上がってきます。

まさに、この言葉や写真の余白、行間にある意味を理解できるからこそ、湧き上がってくる感情があるのですよね。

その部分は、まだまだAIでは実装できていません（というか、できるかどうかすらよく分かっておらず、研究者は挑戦しています。一方で、人間の脳や心理面からのアプローチも続いています）。

情報を情報として処理するAIと、情報を受け取ることで、そこに付随した何かが湧き出てくる人間との違い。その辺、少しは伝わりましたかね？

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