ChatGPT Proは月額200ドルと非常に高価なサービスなので、自分が本当にそれを必要としているのか、いろいろなアプローチで検証を試みています。
前々回の記事では、o1 proによるキャラクタータイプの分類を、前回記事ではo1 proによるプロットのタイプの分類を行い、それをランダムに取り出して物語のアイデアを作るプログラムを書きました。
今回は、o1 proに物語の鑑賞者が体験するカタルシスを分類してもらい、それを目的として物語のアイデアを作るアプローチを試してみます。
前半部分では、o1 proが分類した物語の鑑賞者の体験するカタルシスをそのまま掲載します。
o1 proの推論能力の参考や、単に資料としてご参考いただければと思います。
後半部分では、自分用のメモとして、o1 proの出力をランダムに取り出して、物語のアイデアを出力するプログラムを作る過程を記します。
すぐに陳腐化してしまう内容だと思いますので、有料化してアクセス制限をかけています。どうしても内容が気になる方はお進みください。
カタルシスの構造化
典型的カタルシスの解説
User
ストーリーテリングにおいて鑑賞者が体験する典型的なカタルシスを分類し、再現可能になるように構造化して資料化してください。 長大になって構いませんので、網羅的かつ詳細に各カタルシスタイプを解説してください。
Assistant
非典型的カタルシスの解説
User
同様に、非典型的なカタルシスタイプについても網羅的かつ詳細に解説してください。
Assistant
リスト化
前々回の記事:キャラクタータイプの分類、前回の記事:プロットのタイプの分類、に比べると少し抽象度の高い出力になっています。
出力自体が難解なわけではないので、よく読めば自分なりに分類を整理することができるでしょうが、自分でやってしまっては月額200ドル払っている意味がないので、それもo1 proにやらせてしまいます。
User
これらのカタルシスの分類を、再現可能なカタルシスタイプのリストとして整理したいと考えています。 それぞれのカタルシスについて、再現性を担保するための重要な要素を項目化して、同じ項目で分類して再度まとめてください。
Assistant
前半まとめ
「カタルシスの分類を作る」というアイデアは、そもそもエンターテイメントとしてのストーリーてリングの目的が、鑑賞者に感情的カタルシスを体験させる(つまり感動させる)ことだと言えるだろう、という着想によるものです。
これを、仮説検証するためには、「カタルシスの分類」というデータベースを作って、実際にそれを動かして逆算的に物語を作る、という実験が必要です。
その実験のための下ごしらえを、o1 pro に依頼した、という次第です。
以前の記事でも書いたことですが、ChatGPT Proの月額利用料200ドルというのは、法外な値段のようにも思えますが、アルバイトのアシスタントを雇っていると考えれば安いとも考えられるかもしれません。
今回の例のように、そもそもそんな分類が存在するのか?と自分自身が疑問に思うようなことも、「とりあえずこれを分類してまとめてくれたまえ」のような雑な指示を出しておけば丁寧にまとめてくれます。
また、その回答がちょっと抽象度が高くて読むのがめんどくさいな…と思ったときには、「なんかもっと読みやすい感じでまとめてくれたまえよ」と雑な指示を出せば、よきようにまとめてくれます。
こんな指示を人間のアシスタントに出せば「こいつ何もわかってないのに偉そうに…」などと思われてしまいそうなものですが、そんなことを一切気にすることなく「とにかくこれが知りたい、もっとわかりたい」という欲求の赴くままに知識を掘っていけることは面白いことだと思います。
しかし、o1 proがいくら賢いといっても、事前に学習しているデータは完全な知識の集合体ではないでしょうし、出力が常に正しい保証はありません。
そして、人間の知的要求を満足させ続けることができるのかも未知数です。
なので、結局はどこかで「自分でやるしかねえか…」となるだろうと思います。
ということで、後半では、o1 proの出力をスプレッドシートにまとめて、プログラムがランダムに取り出して参照し、プログラムに物語のアイデアとして出力させる様子を自分用のメモとして記しています。
技術的にすぐに陳腐化してしまうであろう内容なので、有料にしてアクセス制限をかけていますが、どうしても気になる方はお進みください。