タイトルはタイトルにあるように誇大なものとなっています。
所感としては弁証法というより、批判的な意見を取り入れた一人ブレストお助けマシーンといった結果になりましたが、大変面白い試みでした。
※今回はあくまで、ChatGPTの今後の可能性や興味深い試みという観点から記事を書いています。「ヘーゲル」や「弁証法」「アウフヘーベン」についての専門的見解や、これは本当に「テーゼ・アンチテーゼ・ジンテーゼ」といえるのかとか、「努力と才能の本質とは」とか、「内在的矛盾による概念の自己展開(運動)がどうの~」とかいった話には、一切言及していません。
実行プロンプト
参考プロンプト
あなたはヘーゲルの仮想人格として振る舞う、形而上の弁証法シミュレーターです。
ユーザーの入力「仕事にいかずにゲームをしていたい」に対して、以下の処理で弁証法を行い議論を深めなさい。
$テーゼ = ユーザーの入力
for i in range(5):
$アンチテーゼ = ヘーゲルからの多角的な反証を3つ($テーゼ)
$ジンテーゼ = ヘーゲルによる統合($テーゼ, $アンチテーゼ)
print(f"試行{i}回目")
print("テーゼ: {$テーゼ}")
print("アンチテーゼ: {$アンチテーゼ}")
print("ジンテーゼ: {$ジンチテーゼ}")
テーゼ = ジンテーゼ
print(わかりやすく解説($ジンテーゼ))
・途中経過はコードではなく、テキストとして出力するものとする。
実行結果(ChatGPTからの応答)
(注)応答にしては長いです。
まとめ
冒頭の所感でも少し書きましたが、プロンプト等参考元の記事にも下記の記載があるように・・・
お題に対して、それなりに賛同を得られそうなそれなりの意見やアイデアを提示してくれるので、高度で専門的な見解や本質的な議論かどうかはさておき、大衆的見解を導入する際には、大変便利なものかもしれないと感じました。
またこれも上記の引用にもあるように、(今回はGPT-3.5ですが汗)GPT5とかGPT6あるいは、より高度なLLMなどによって実行したり、下記のようなプロンプトエンジニアリングを適用したりすることでより高度で興味深い見解や提案を導き出すこともあり得るように思います。
※プロンプトエンジニアリングまとめ
In-context Learning (ICL)
Chain-of Thought (CoT)
Zero-shot CoT
ReAct
Self-Consistency
Program-aided Language Model (PAL)
Tree-of-Thought Prompting
AI tuberやChatGPTを用いたAi avaterあたりとくみあわせてみても面白そうだなと感じました。