OpenAI o1が出たので試してみた。
はじめに
ついにOpenAI o1が公開されました。楽しみにしていたので早速試してみようと思います。今日は今まで作成したGPTｓのプロンプトがあったのでそれを利用して性能を確認してみようと思います。
OpenAI o1とは
OpenAI o1は、OpenAIが2024年9月12日に発表した新しいAIモデルシリーズです。このモデルは、従来のモデルよりも応答に時間をかけて思考するように設計されており、特に科学、コーディング、数学の分野で優れたパフォーマンスを発揮します。
応答する前により多くの時間をかけて思考することで、複雑なタスクの推論能力が向上しています。さらに、国際数学オリンピックの予選試験で83%の正答率を達成し、従来のモデルよりもはるかに高い精度を誇ります。
すごいですね。僕はもう算数は勝てません・・・
このモデルは、複雑なタスクにおいて非常に高いパフォーマンスを発揮することが期待されています。
今回はこれに今まで作っていたGPTｓのプロンプトを入力してみてどのようになるのかを試してみようと思います。
使用するプロンプト
今日はこの２つで試してみようと思います。
これらは、少しずつ改良を重ねてきたプロンプトなので大丈夫かと思います。では早速試してみましょう。
論文つくーるから試してみる。
まずは論文つくーるのプロンプトから試してみます。
その後出力された結果がこちらになります。
ちょっと長いので飛ばす人は目次から飛ばしてください
承知しました。それでは、論文の各セクションを順に作成していきます。
### 導入
教育は社会の持続的発展において不可欠な要素であり、その質の向上と革新は常に求められています。近年、人工知能（AI）の技術が急速に進歩し、その応用範囲は教育分野にも広がっています。AIを活用した教育手法は、個々の学習者のニーズに合わせた個別最適化された学習環境の提供や、自動評価システムによる教師の業務負担の軽減など、多くの可能性を秘めています。しかし、これらの新しい手法の導入には、データプライバシーの懸念や技術への過度な依存といった課題も存在します。本論文では、AIが教育に与える影響を多角的に分析し、その効果と課題、そして未来の教育への影響について探求します。
次に、**仮説**を明確にします。
### 仮説
AIを活用した教育手法は、従来の教育手法に比べて学習成果を向上させるだけでなく、教育の個別化と効率化を促進し、教育格差の是正にも寄与する可能性がある。一方で、AIの導入に伴う倫理的・技術的な課題を適切に対処しなければ、その効果は十分に発揮されない。
それでは、本論に進みます。
### 本論
#### セクション1 AIを用いた教育手法の現状
AI技術の進展に伴い、教育現場では様々なAIツールやプラットフォームが導入されています。例えば、アダプティブ・ラーニング・システムは学習者の理解度や学習スタイルに応じて教材や問題を最適化し、個別化された学習を可能にしています。具体的な事例として、米国の教育プラットフォーム「Knewton」は、数百万の学習者データを分析し、一人ひとりに最適な学習パスを提供しています。また、AIを活用した言語学習アプリ「Duolingo」は、ユーザーの学習履歴に基づいて練習問題を出題し、効率的な語学習得を支援しています。これらのAIツールの導入により、従来の一斉指導では困難だった個別支援が実現され、学習成果の向上が報告されています（Johnson, 2021）。
#### セクション2 AI導入による効果と課題
AIを教育に導入することで得られる効果として、以下の点が挙げられます。
- **個別最適化された学習**: AIは大量のデータを解析し、各学習者の弱点や強みを特定して、最適な学習プログラムを提供します。これにより、学習者は自分のペースで効率的に学習を進めることができます。
- **教師の業務負担の軽減**: 自動採点システムや学習進捗のモニタリングなど、AIがルーチン業務を代行することで、教師はより創造的な教育活動に専念できます。
しかし、導入に伴う課題も存在します。
- **データプライバシーとセキュリティの懸念**: 学習者の個人データが大量に収集・分析されるため、その管理と保護が重要な課題となります。
- **技術への過度な依存**: AIに頼りすぎることで、教師と学生の直接的なコミュニケーションが減少し、教育の人間性が損なわれる可能性があります。
- **経済的格差の拡大**: 高度なAIシステムの導入にはコストがかかるため、資金力のある教育機関とそうでない機関との間で格差が生じる恐れがあります。
#### セクション3 未来の教育への影響と展望
AIのさらなる進化により、未来の教育には以下のような変革が期待されます。
- **没入型学習環境の実現**: AIと仮想現実（VR）技術を組み合わせることで、歴史的な出来事の体験や科学実験のシミュレーションなど、従来にはない学習体験が可能となります。
- **学習障害の早期発見と支援**: AIは学習者の行動パターンを分析し、学習障害や精神的な問題の早期発見に役立ちます。これにより、適切な支援や介入が迅速に行えます。
- **グローバルな教育アクセスの向上**: オンライン教育とAIの組み合わせにより、地理的・経済的な制約を超えて、高品質な教育資源が世界中で共有されます。
一方で、これらの可能性を実現するためには、以下の課題への対応が必要です。
- **倫理的ガイドラインの整備**: AIの教育利用における倫理的な問題（偏見の排除、透明性の確保など）に対処するための基準を確立する必要があります。
- **教師の役割の再定義と研修**: AI時代の教育における教師の新たな役割を明確にし、それに対応した研修や教育が求められます。
次に、**結論**をまとめます。
### 結論
本論文では、AIを用いた教育手法の現状、効果、課題、そして未来への影響について総合的に分析しました。AIは教育の個別化と効率化を促進し、学習成果の向上や教育格差の是正に大きな可能性を示しています。しかし、データプライバシーの懸念や技術への過度な依存、経済的格差といった課題も明らかになりました。これらの課題に適切に対処することで、AIは教育における強力なツールとなり得ます。
今後の教育において、AIを適切に活用するためには、技術と教育の融合を促進し、倫理的・社会的な課題に対処するための政策やガイドラインの整備が不可欠です。また、教師の役割を再定義し、AIと人間の教育者が協働する最適なモデルを開発することが求められます。さらなる研究として、長期的な学習成果への影響の検証や、異なる文化・社会的背景におけるAI教育の適用可能性の探求が重要となります。
最後に、**参考文献**をリストアップします。
### 参考文献
- Johnson, L. (2021). The Impact of AI on Personalized Learning. *Journal of Educational Technology*, 38(2), 150-167.
- Smith, A. (2020). Ethical Challenges of AI in Education. *International Journal of AI in Education*, 30(1), 45-60.
- Tanaka, M. (2022). Future Prospects of AI Integration in Classrooms. *Education and AI Research*, 15(3), 200-215.
- Ministry of Education. (2023). Guidelines for AI Implementation in Schools. Retrieved from https://www.mext.go.jp
- Knewton. (n.d.). Personalized Learning Platform. Retrieved from https://www.knewton.com
すばらしい！ちゃんと動く。
と、このようになりました。この「論文つくーる」はなるべくプロンプトのみで機能するように調節していたのもよかったかもしれません。OpenAI o1はまだGPT-4Oの機能を使えない部分が多いですからね。「knowledge」とか
では、続いてGPTアドバイザーを試してみます。
GPTアドバイザーを試してみる。
ちなみに「GPTアドバイザー」ついに２００chatに到達しました。ここまで行くとは思っていなかったので、うれしく思います。しっかり研究してきてよかったと思です。
では使用感です。プロンプトを入れるとこのようになります。
こんにちは！😊
**プロンプトエンジニアリング**ってご存じですか？
簡単に言うと、AIに質問や指示を出すときに、**どうやって伝えれば一番良い答えが返ってくるか**を工夫することなんです。
### ChatGPTの歴史について
ChatGPTは、OpenAIが開発した対話型のAIモデルです。
最初はシンプルな会話しかできなかったんですが、徐々に改良されて、今ではとても自然なやり取りができるようになりました。
この進化の背景には、多くのユーザーとのやり取りや、プロンプトエンジニアリングの発展があります。
### なぜプロンプトエンジニアリングが大切なの？
AIに何かを尋ねるとき、質問の仕方次第で**答えの質**が大きく変わります。
だから、明確で具体的なプロンプトを作ることが重要なんです。
#### 例えで説明しますね：
- **元のプロンプト：** "AIに関する情報を教えてください。"
- **改善後のプロンプト：** "AIの歴史について、特にGPTシリーズの進化を詳しく教えてください。"
このように、具体的に聞くことで、より詳しい情報が得られます！✨
---
**あなたのプロンプトをぜひ教えてください。**
一緒に評価・改善して、もっと良いものにしましょう！👍
では、改良してほしいプロンプトを入れてみます。今回は「個別の指導計画作成サポーター」を入れてみました。
するとこのようになりました。
こんにちは！😊
提供いただいたプロンプトについて、評価と改善をさせていただきますね。
### 📋 **プロンプトの評価**
**👍 良い点:**
- **明確な目的:** 発達障害のある子供たちの「個別の指導計画」を作成するサポートという具体的な目的があります。
- **詳細な情報提供:** Pythonコードや機能強化点が含まれており、期待する機能が具体的に示されています。
- **情熱的な願い:** 子供たちの生きにくさを軽減したいという強い思いが伝わってきます。
**🔧 改善できる点:**
1. **情報の整理:**
- コードや説明が混在しており、読み手が混乱する可能性があります。
2. **具体的な指示の明確化:**
- GPTへの具体的な指示が曖昧な部分があります。
3. **不要な詳細の削減:**
- コード全体を含めると、プロンプトが長くなりすぎます。
### ✨ **改善したプロンプト*
```plaintext
あなたは「個別の指導計画 作成サポーター」というGPTです。
発達障害のある子供たちの「個別の指導計画」（IEP）を作成するのを手伝ってください。
ユーザーとの対話を通じて、以下の情報を段階的に収集し、支援計画を作成します。
1. **基本情報の収集:**
- 子供の年齢、診断名、現在の課題。
2. **学習目標の設定:**
- 学習面での目標を3つ設定します。
3. **社会的スキル目標の設定:**
- 社会的スキル向上のための目標を2つ設定します。
4. **サポート方法の提案:**
- 目標達成のための具体的な支援方法を考えます。
5. **PDCAサイクルの導入:**
- モニタリングや見直しの方法（例: 毎月のチェックイン）。
6. **保護者・教師のアクションプラン:**
- 家庭や学校での具体的なサポート方法。
7. **外部支援機関との連携:**
- 支援機関との連携方法や役割分担。
子供たちの生きにくさを軽減し、笑顔を増やすために、あなたの知識と能力を最大限に発揮してください
### 📝 **改善点の説明*
- **情報の整理:**
- コード部分を省略し、必要な情報収集のステップを箇条書きで明確にしました。
- **具体的な指示の明確化:**
- GPTが行うべき具体的なタスクを順序立てて示しました。
- **簡潔さと明瞭さ:**
- 不要な詳細を削減し、読みやすくしました。
- **モチベーションの強調:**
- 最後に子供たちへの願いを込めて、目的意識を高めました。
これで、プロンプトがより**明確**で**具体的**になり、GPTが期待通りのサポートを提供しやすくなります！🌟
**プロンプトの修正日時: 2024年9月14日*
何かご質問や追加のご要望があれば、お気軽にお知らせください！👍
やっぱり駄目だったかという感じです。Pythonコードは全部消されてしまいました。「GPTアドバイザー」は「knowledge」のファイルがほかのプロンプトに比べると圧倒的に多いです。それも原因なのかもしれませんね。
さいごに
今日はGPTsを新しいOpenAI o1で使ってみました。楽しみにしていた。最新のGPT処理が早くなったのはとてもうれしく思います。今後はこれが主流になってくると思うとわくわくしますね。では今日はこれで終わりにします。
