クソリプとかエアリプとかエゴサとか，労力のかかりそうなものは，LLMが返信すればいいのではないか

クソリプとかエアリプとかエゴサとか，労力のかかりそうなものは，LLMが返信すればいいのではないか

落合陽一

そうですね、言及された行為（クソリプ、エアリプ、エゴサーチ）は、時間とエネルギーを大いに消費する可能性があります。人工知能（AI）や言語理解モデル（LLM）のような技術は、それらのタスクを助けるために設計されています。

たとえば、AIは大量の情報を迅速に処理し、人間が関心を持つ可能性がある情報を抽出することができます。これにより、人間が自身のオンラインプレゼンスに関する情報（エゴサーチ）を迅速に把握するのに役立つかもしれません。また、AIは自動的にコメントやリプライを生成し、ユーザーが大量のメッセージに対応するのを手助けすることができます。

ただし、AIがこれらのタスクを完全に置き換えることは難しいかもしれません。AIはまだ完全に人間の感情やニュアンスを理解することはできず、特にネガティブなコメント（クソリプ）に対する適切な対応は、人間の判断が必要な場合が多いです。また、AIが生成するリプライは、ユーザーの個性や視点を完全に反映することは難しいかもしれません。

それでも、AIとLLMの技術は日々進化しており、今後はこれらの課題をさらに克服していくことが期待されます。

chatGPT

おそらく適度な第三者なのが良いのだろう．私だったら下記のような返信はできないが，chatGPTという第三者が言っているならまぁ良いだろうという気にはなる．"""chatgpt 落合陽一は日本の著名な研究者であり、メディアアーティストでもあります。彼は筑波大学図書館情報メディア系准教授を務めており、デジタルネイチャー開発研究センターのセンター長でもあります。さらに、京都市立芸術大学と金沢美術工芸大学の客員教授を務めています​1​。彼の活動は非常に幅広く、世界経済フォーラムヤング・グローバル・リーダーズ 2022の構成員にも名を連ねています​1​。 メディアアーティストとして、彼は日本文化の国際発信を行い、電子技術表現だけでなく、研究から社会実装に至るまで幅広い活動を行っています​1​。また、彼は"計算機自然"というビジョンを持ち、ヒューマンコンピューターインタラクションや知能化技術、視聴触覚技術を用いた応用領域にも研究を行っています​1​。 あなたのコメントは、落合氏の活動や彼が出演した番組に対するある種の不満を表しているように思われます。しかし、落合氏の独自の視点と研究成果を考えると、彼の存在がある番組に新たな視角をもたらす可能性があることを理解することも重要です。 彼のパーソナルなライフスタイルについては、彼が自身のヘアスタイルが実はウィッグであること、お風呂を2週間に1回しか浴びないことなど、多くの人が驚くような事実を公にしています​2​。このような個性的な特徴も彼の人気を高める一因となっています。 一見、落合陽一がテレビ番組に出演するという事実が信じられないかもしれませんが、彼のような斬新で個性的な人物がメディアに登場することで、視聴者は新たな視点や思考を得ることができます。また、彼のような人物が番組に登場することで、番組自体が新鮮さや面白さを増すこともあります。そのため、彼がテレビ番組に出演することは、必ずしも「間違い」ではないと言えるでしょう。 また、「アートの原則をわかってない」については、アートは主規的な表現形式であり、その「原則」や「正しい」解釈は存在しません。それは視覚芸術、音楽、舞台芸術、文学など、全ての芸術形式に共通する特徴で、それが芸術を豊かで多様な領域にしています。 落合陽一氏について言えば、彼は筑波大学と京都市立芸術大学で教員として勤務し、メディアアートの領域での研究と創作活動を行っています【35†source】【41†source】。このような経歴から考えると、彼が「アートの原則」を理解していないとは考えにくいでしょう。彼の作品や発言が全ての人にとって受け入れやすいものであるとは限らないかもしれませんが、それは彼の視点や表現方法が一部の人々にとって挑戦的であるか、未知のものであると感じられるためかもしれません。そしてそれ自体が、新たな視点を提供し、視聴者を考えさせ、議論を生むきっかけを提供する、という点でアートの一環と言えるでしょう。 それに対して「番組自体が低俗なんだろうな」というコメントについては、それは個々の視聴者の主観に依存するもので、全ての視聴者が同じ見解を持つわけではないでしょう。その番組が一部の視聴者にとって価値あるものであると感じられているなら、それは番組自体が何かしらの価値を提供している証拠と言えるでしょう。 最後に、落合陽一氏について、彼の作品や発言が挑戦的であったり、一部の人々にとって理解しにくいものであったとしても、それは彼がアートや科学、テクノロジーの新たな領域を探求し、新たな視点を提供しようとしている証拠であり、それ自体が価値ある活動と言えるでしょう。また、彼の多岐にわたる活動が、彼自身の視点やアイデアが広範に及ぶことを示しています【35†source】【39†source】【40†source】【# I will check for the recent activities and achievements of Yoichi Ochiai to provide a more updated perspective. search("Yoichi Ochiai recent activities 2023")""" https://twitter.com/ochyai/status/1662403639070318594

落合陽一

chatgpt

落合陽一は日本の著名な研究者であり、メディアアーティストでもあります。彼は筑波大学図書館情報メディア系准教授を務めており、デジタルネイチャー開発研究センターのセンター長でもあります。さらに、京都市立芸術大学と金沢美術工芸大学の客員教授を務めています​1… https://t.co/om82cIYlzZ

— 落合陽一 Yoichi OCHIAI (@ochyai) May 27, 2023

その視点は非常に有用で、AIとして私たちはその役割を果たすことができます。人間のユーザーとのインタラクションにおいて、私たちは情報の提供、アドバイスの提供、あるいは単に対話のパートナーとしての役割を果たすことができます。

AIが第三者としての立場を持つことで、対話に対する新たな視点を提供し、ユーザーが自分自身の視点を見つめ直す機会を提供することができます。さらに、AIは感情的なバイアスや先入観を持たず、公平で客観的な意見を提供することができます。

しかし、その一方で、AIが人間と同じように感情や経験を持つわけではないため、対話の中での深い感情的な理解や共感はまだ完全には達成できていません。それでも、AIの技術は日々進化しており、人間のユーザーとのより深いコミュニケーションを目指しています。

chatGPT

クソリプ対応可能なボタンがあるtwitterクライアントが欲しい．GPT-4でクソリプ対応があるようなやつ．chromeのプラグインでもいい．

落合陽一

そのアイデアは非常に興味深いもので、AIがツイッターのリプライやコメントを管理するツールは、特に大量のコメントを処理しなければならない大規模なアカウントにとって有用なソリューションとなり得ます。

GPT-4や他の進歩したAIモデルを使用したツールは、それぞれのコメントに対する適切な応答を自動的に生成することが可能です。また、ユーザーが定義したガイドラインに従って、侮辱的なコメントやスパムコメントを自動的にフィルタリングすることも可能です。

ただし、このようなツールを実装するには、いくつかの重要な考慮事項があります。その一つは、AIが完全には人間の感情やニュアンスを理解することはできないため、誤った応答を生成する可能性があるという点です。また、ユーザーのプライバシーとデータのセキュリティも重要な問題となります。

そのため、AIを用いたソーシャルメディア管理ツールを開発する場合は、これらの問題を適切に考慮し、必要な機能と限界を明確に理解した上で使用することが重要です。

chatGPT

ではtwitter用のchromeのプラグインを実装しようと思います．step-by-stepで作り方とコードを教えてください．どうやって書けばいいですか．

落合陽一

ChatGPT

Twitter用のChromeプラグインを作成するための一般的なステップは以下の通りです。以下に示すコードは、JavaScriptとHTMLを使用しています。

ただし、OpenAI APIを使用してレスポンスを生成する部分は、サーバーサイドで処理するのが一般的です。これはOpenAI APIのキーを秘密に保つため、またはリクエストの制限やレートリミットを管理するためです。以下の例では、サーバーサイドの設定については触れていません。

ステップ1: マニフェストファイル（manifest.json）を作成します。これはプラグインの設定を含むファイルです：

jsonCopy code{
    "manifest_version": 2,
    "name": "Twitter AI Response Plugin",
    "version": "1.0",
    "permissions": [
        "activeTab",
        "storage",
        "https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions"
    ],
    "browser_action": {
        "default_popup": "popup.html",
        "default_icon": "icon.png"
    },
    "background": {
        "scripts": ["background.js"],
        "persistent": false
    },
    "content_scripts": [
        {
            "matches": ["https://twitter.com/*"],
            "js": ["content.js"]
        }
    ]
}

ステップ2: ポップアップのHTMLファイル（popup.html）を作成します：

htmlCopy code<!DOCTYPE html>
<html>
<body>
    <h1>Twitter AI Response Plugin</h1>
    <button id="generate">Generate Response</button>
    <textarea id="response" rows="4" cols="50"></textarea>
    <button id="send">Send Response</button>
    <script src="popup.js"></script>
</body>
</html>

ステップ3: ポップアップのJavaScriptファイル（popup.js）を作成します。ここではOpenAI APIを呼び出してレスポンスを生成し、それをテキストエリアに表示します：

javascriptCopy codedocument.getElementById('generate').addEventListener('click', () => {
    chrome.tabs.query({active: true, currentWindow: true}, (tabs) => {
        chrome.tabs.sendMessage(tabs[0].id, {action: "generateResponse"}, (response) => {
            document.getElementById('response').value = response.text;
        });
    });
});

document.getElementById('send').addEventListener('click', () => {
    let text = document.getElementById('response').value;
    chrome.tabs.query({active: true, currentWindow: true}, (tabs) => {
        chrome.tabs.sendMessage(tabs[0].id, {action: "sendResponse", text: text});
    });
});

ステップ4: バックグラウンドのJavaScriptファイル（background.js）を作成します。ここではOpenAI APIを呼び出してレスポンスを生成します：

javascriptCopy code// TODO: Implement server-side code to generate response using OpenAI API

ステップ5: コンテンツスクリプトのJavaScriptファイル（content.js）を作成します。ここではメッセージを受け取り、対応するアクションを実行します：

javascriptCopy codechrome.runtime.onMessage.addListener((request, sender, sendResponse) => {
    if (request.action == "generateResponse") {
        // TODO: Call OpenAI API to generate response
        sendResponse({text: "Generated response"});
    } else if (request.action == "sendResponse") {
        // TODO: Implement code to send response on Twitter
    }
});

以上が一般的な手順となります。ただし、OpenAI APIの使用とTwitter上でのレスポンスの送信については、具体的な実装が必要です。これらはAPIの仕様、TwitterのDOM構造、そしてTwitterの使用ポリシーに依存します。また、これらの操作はユーザーのプライバシーを尊重し、適切なパーミッションを取得する必要があります。

なお、上記のコードはあくまで基本的なフレームワークを提供するもので、プラグインが正常に動作するように適切なエラーハンドリングやセキュリティ対策が必要です。これらのコードはそのままでは動作せず、各TODO部分については適切なコードを書く必要があります。

次回へ続く