※停まりません。
Chat GPTに鉄道関係の質問をいくつか試してみましたので、その回答を見て気づいたことをメモしておきたいと思います。
まず1問目。「原宿駅ってどんな駅?」
ぱっと見いけてる気はしますが、千代田線に言及するなら副都心線も(おなじ「明治神宮前<原宿>」なんだからさ)入れようよ、みたいな事実関係の部分が気になったりですとか、あとは「駅自体のこと→駅周辺→駅自体のこと→駅周辺」と文章の流れが右往左往しているところにちょっと違和感があったりですとか、細かく考えると気になるところはあります。まあ、学習の精度が上がると解消されるかもですね。
つづいて2問目。「大崎駅ってどんな駅?みどころは?」
大崎駅に新幹線が停まりました!!!
他にも色々細かい点が変ですね。原宿駅に比べて学習元のデータが薄かったんでしょうか・・・?トピックによって内容の正確さに差がありそうだ、という点は気を付けるポイントかもしれません。
3問目。巷で小論文が書けると聞いたので・・・
「東急新横浜線が開業することでどんな変化が生じる?」
もっともらしいことは書いてありますが、東急新横浜線は横浜市港北区で完結する路線です。直通運転をする予定ですが、世田谷区に停まるのは目黒線の奥沢駅だけなので、ここまで世田谷区推しで書く必要性は正直なところ無いです。なので、前提になる事実関係を間違っているせいで2項目めはまるっきり外しています。やっぱり内容の正確性は心許ないです。
一方で文章の流れはきれいです。「直接の影響→マイナスを解消する波及効果→プラスを生み出す波及効果→人によって得をしたり損をしたりする波及効果」という構造になっていて、この順序で文を書けば説得力のある文章になるんだな、という参考にはなりそうです。
もしくは、もっともらしい雰囲気を出しながら間違ったことを書いてくるので、文章の添削や採点の練習にはいいかもしれません。レビュワーの実力がついてくる気がします。
4問目。「80系電車の歴史的な意義ってなに?」
お前は一体何の話をしているんだ??????
まあ、「国鉄80系」という書き方をしなかったので質問が少し意地悪だったといえばそうなんですが、学習元のデータがまったく想像できないくらい色々な要素が混じっていてカオスで、まるで別の世界線のできごとを教えてくれているようです。
逆に考えると、テキトーな型番とか用語を打ち込んで設定を作ってもらう、といった方法で創作には活用できるかもしれません。例えば去年話題になったあのワードを聞いてみると、もっともらしい設定を作ってくれました。
というわけで、他所でもいろいろ触れられている話ではありますが、現状のChat GPTの実力ではChat GPTが書いてきたものをそのまま使うことはできません。でも、文章の構成の手本にしたり、逆に反面教師にしたり、フィクションの設定を作ったり、と、踏み台にはできそうです。
AIを、越えていけ。