『生成AIとエピステモロジー』執筆日記：研究書を生成AIをアシスタントに書いてみる（１）

okudenaohito

これから暫く『生成AIとエピステモロジー』執筆日記：研究書を生成AIをアシスタントに書いてみる：を連載する。

まずChatGPTstore に筆者が昔に学生の論文指導向けに書いた冊子のPDFを読み込ませた。

読み込ませた後、目次をつくってください、と聞くと目次が表示され、論文執筆の関する質疑応答を行なってくれる。

ChatGPTは対話が得意なので、しばらく興味のあることを対話して、ある程度量がたまったら、Claudeに読み込ませて整理させて清書をさせる。このあたりはClaudeが非常にうまくてこなれた文章をつくる。序章を書いてもらった。

その原稿をもう一度論文工房GPTにいれて添削をしてもらう。以下がその文章と添削、および添削後の書き直しである。

＞＞と書いたがChatGPTstoreの論文工房が不調なので、Claudeで仕上げることにした。ドラフトを読んで添削をお願いした。

ChatGPTからClaudeに渡した原稿

以下は博士論文の序章です　これを参考に次の手順を教えてください。

序章 科学技術の進歩は、人間の知のあり方に絶えざる変革を迫ってきた。コンピューターの発明と人工知能の急速な発達は、知識の本性をめぐる根源的な問いを私たちに突きつけている。とりわけ、大規模言語モデルに基づく生成AIの登場は、知識生産と探求の営為そのものを根底から揺るがしつつある。膨大なテキストデータから学習した生成モデルが、自然言語を自在に操り、あたかも人間のように振る舞うとき、私たちは改めて知とは何か、真理や合理性とは何かを問わずにはいられない。 本研究は、こうした生成AIがもたらす認識論的な諸問題を、科学と知識論の歴史的展開を踏まえて考察し、ポスト人工知能時代のエピステーメの輪郭を描き出すことを目的とする。その際、イアン・ハッキングの「科学的知識の歴史的存在論」の視座を援用しつつ、技術と知のダイナミックな相互規定性に光を当てる。科学と知識論の系譜を批判的に振り返ることを通じて、生成AIという新たな技術的展開がもたらす認識論的・存在論的な問いを炙り出したい。 まずは近代科学の形成期に遡り、ニュートン力学の確立と、それを基軸とする「ニュートン的エピステーメ」の成立過程を検討する。数学的記述による厳密な因果的決定論、経験的知識の重視、方法論的還元主義、理性中心主義など、ニュートン主義の認識論的前提が、広く社会の知的地平を規定するに至った経緯を跡づける。それと同時に、ヒュームに代表される経験論哲学が、ニュートン的世界観の基盤に挑戦し、知識の確実性への懐疑を突きつけた潮流にも目を向ける。ニュートン主義とヒューム的懐疑主義の緊張関係が、科学知識の哲学をめぐる近代の問題圏を切り拓いた様を描き出す。 次いで、19世紀以降の科学の専門分化と制度化の進展を踏まえつつ、知をめぐる二つの大きな変革、すなわち20世紀初頭の量子力学の勃興と、第二次大戦後のサイバネティクスと情報科学の胎動を、認識論の変容と関連づけて論じる。因果的決定論の揺らぎと確率的思考の台頭、情報的世界観の広がりとその哲学的含意など、古典的な「ニュートン的エピステーメ」を問い直す諸相を浮き彫りにする。あわせて、原子物理学者たちを中心に広がった科学と倫理の相克への反省が、知識生産のあり方そのものを問う契機となった点にも注目する。 こうした科学と知識論の通時的考察を踏まえて、情報技術とりわけ人工知能の発達を知の変容という文脈に位置づけ直し、生成AIの登場を問題化する。パターン認識と統計的相関操作に基づくAIによる「知」は、論理的推論や因果的説明とは異質の「知」のあり方を示唆するものであり、旧来の認識論的前提に再考を迫るものでもある。人間的知性の所産と見紛うばかりのテキストを生成するAIは、創造性やオリジナリティとは何か、知の責任主体とは誰かをめぐる根源的な問いを私たちに投げかける。生成物の真偽や信頼性、生成プロセスの不透明さといった技術的・倫理的諸課題の考察を通じて、ポスト人工知能時代の知のあり方を展望する。 本研究は、科学史・科学哲学の知見に学びつつ、生成AIの最前線の動向を批判的に吟味し、新たな知識論・認識論の構築を試みる。「計算する機械」がますます自律的に振る舞い、人間の知的営為に関与するようになる中で、私たちは知のあり方そのものを問い直さざるを得ない。機械と人間の協働がもたらす「拡張された知性」の可能性と、そこに孕まれるリスクを見定めつつ、生成AI時代のエピステーメの輪郭を描くことが急務なのだ。既存の認識論的枠組みを相対化し、知の担い手としての人間の主体性を新たな地平で捉え直すこと。それは現代に生きる私たちに突きつけられた知的実践の、そして倫理的想像力の試金石である。

以下添削指導

GPT Builder

Based on the initial chapter of your doctoral dissertation, the next steps should involve a detailed exploration of the epistemological issues raised by the emergence of generative AI. Here’s a plan to guide the development of your argument and structure the research:

  1. Historical Context and Theoretical Framework:

    • Begin by placing the emergence of generative AI within the historical context of advancements in artificial intelligence and computer technology.

    • Engage with Ian Hacking’s perspective on the "historical ontology of scientific knowledge" to discuss the dynamic interdeterminacy between technology and knowledge.

  2. Critical Examination of Modern Science:

    • Analyze the formation period of modern science, focusing on Newtonian mechanics and the epistemic framework it established.

    • Explore the philosophical challenges presented by empiricism, specifically Hume’s skepticism, and its implications for the Newtonian worldview.

  3. Evolution of Scientific Specialization and Theoretical Shifts:

    • Investigate the transition in epistemology linked to significant scientific advancements in the 19th century onwards, such as the rise of quantum mechanics and the beginnings of cybernetics and information science.

  4. Positioning AI in Contemporary Epistemology:

    • Re-contextualize the development of AI within the changing landscape of knowledge, questioning the traditional epistemological assumptions.

    • Discuss the nature of knowledge as suggested by AI, which operates on pattern recognition and statistical correlations, contrasting it with logical reasoning and causal explanations.

  5. Ethical and Technological Considerations:

    • Address the ethical and technical challenges associated with generative AI, such as the authenticity and reliability of generated content and the transparency of the generative processes.

  6. Futuristic Episteme:

    • Envision the contours of an episteme in the post-AI era, considering the role of AI in redefining creativity, originality, and the agency of knowledge.

  7. Conclusion and Further Research:

    • Synthesize insights from the history of science and philosophy with contemporary developments in AI.

    • Propose new directions for epistemological inquiry that incorporate the changes brought about by AI technologies.

This outline serves as a roadmap for structuring your doctoral thesis, ensuring that each section builds on the last to create a comprehensive analysis of the epistemological shifts influenced by technological advancements in artificial intelligence.

You

上記翻訳してください

Claude

以下はあなたの博士論文の序章に基づいて、生成AIによって引き起こされた認識論的問題を詳細に探求するための次の手順です。これは研究の議論を発展させ、研究の構造を整理するための計画を案内します：

  1. 歴史的背景と理論的枠組み:

    • 生成AIの出現を、人工知能とコンピュータ技術の進歩の歴史的文脈の中で位置付けます。

    • イアン・ハッキングの「科学的知識の歴史的存在論」の視点を活用して、技術と知識のダイナミックな相互規定性について議論します。

  2. 近代科学の批判的検討:

    • 近代科学の形成期に焦点を当て、ニュートン力学とそれが確立した認識論的枠組みを分析します。

    • 経験論、特にヒュームの懐疑主義がニュートン的世界観にどのような哲学的挑戦を提示したか、その意味合いを探ります。

  3. 科学の専門分化と理論的転換の進展:

    • 19世紀以降の科学の専門分化と重要な科学的進歩、例えば量子力学の勃興やサイバネティクスと情報科学の始まりと関連付けた認識論の移行を調査します。

  4. 現代認識論におけるAIの位置づけ:

    • 知識の変化する風景の中でAIの発展を再考察し、伝統的な認識論的前提を問い直します。

    • パターン認識と統計的相関に基づくAIによる知識の性質を論じ、論理的推理や因果的説明と対比させます。

  5. 倫理的および技術的考慮事項:

    • 生成AIに関連する倫理的および技術的課題、例えば生成コンテンツの真正性や信頼性、生成プロセスの透明性について取り組みます。

  6. 未来の認識論:

    • AI時代の認識論の輪郭を描き出し、AIが知識の主体性を再定義する役割を考察します。

  7. 結論およびさらなる研究:

    • 科学と哲学の歴史からの洞察を、AI技術による現代の発展と統合します。

    • AI技術による変化を取り入れた認識論的探求の新たな方向を提案します。

このアウトラインは、博士論文の各セクションが前のセクションに基づいて構築され、技術進歩が影響を与える認識論的シフトの包括的な分析を作成するためのロードマップとして機能します。

奥出です。ここでもう一度ChatGPTstoreに戻って、上記の原稿を添削してもらうことにして、ChatGPTでknowledgeとして読み込んだPDFを使うように指示。これは次のような質問をすればいい。

奥出＊論文工房の目次を示してください。

ChatGPT　論文工房

以下は「論文工房」の目次です：

  1. 本署執筆にあたり

  2. 修士論文にむけて　その１　オリジナリティについて

  3. 修士論文にむけて　その２　トピックについて

  4. Write to Think: 修士論文執筆のための方法論

  5. Academic Writing のために：Questioning, Zero draft and Voice

  6. 論文の書き方　Argument の構築方法を覚えよう!!

  7. 論文の書き方 Prewriting を覚えよう

  8. 論文の書き方　コンセプトを作る

  9. 論文の書き方　コンセプトと Argument

  10. 論文の書き方　修辞モードについて

  11. Ph.D を書くと言うこと

  12. 博士論文プロポーザルを書くと言うこと

  13. 博士論文プロポーザルの書き方　ディスコースを構築する

  14. Argument と博士論文

  15. 博士論文プロポーザルの書き方　その１　きちんと準備をしよう

  16. 博士論文プロポーザルの書き方　その２　第 1 章を書こう

  17. 博士論文プロポーザルの書き方　その３　discourse, argument and rhetoric

  18. 博士論文の書き方　文体を作ろう

  19. 良い博士論文は素材から。

  20. Revision strategy を身につけよう

  21. rationale を再構成して discourse から argument へ議論の質を上げる その１

  22. The Toulmin Model of Argument の重要性について

  23. 論文には論理構成と論証の二つの仕組みが必要である

  24. 博士論文・博士論文プロポーザルの仕上げ方

  25. なぜ博士論文を書くのか

  26. 論文の書き方　Warrant とは何か

  27. 論分の書き方　パラグラフライティング　その１　準備編

  28. 論文の書き方　パラグラフ・ライティング　その２　パラグラフとは何か

  29. 論文の書き方　パラグラフ・ライティング　その３

  30. 博士論文プロポーザルにむけて　２０１３年度版　その１

  31. 博士論文プロポーザルに向けて　２０１３年度版　その２　修辞モードを使う

  32. 博士論文プロポーザルに向けて　Argumentative Writing への道　その１

  33. 博士論文プロポーザルに向けて　Argumentative Writing への道　その２

  34. **博士論文プロポーザルに向けて　Argumentative Writing への道　その

こうすることで、論文工房の知識をつかって添削をしてくれる。

論文ドラフトの修正点を指摘してもらう。

奥出：
論文工房目次修士論文にむけて　その１　オリジナリティについて 修士論文にむけて　その２　トピックについてに従って、序論を添削してください。

論文工房：に序論をインプット

序章 科学技術の進歩は、人間の知のあり方に絶えざる変革を迫ってきた。コンピューターの発明と人工知能の急速な発達は、知識の本性をめぐる根源的な問いを私たちに突きつけている。とりわけ、大規模言語モデルに基づく生成AIの登場は、知識生産と探求の営為そのものを根底から揺るがしつつある。膨大なテキストデータから学習した生成モデルが、自然言語を自在に操り、あたかも人間のように振る舞うとき、私たちは改めて知とは何か、真理や合理性とは何かを問わずにはいられない。 本研究は、こうした生成AIがもたらす認識論的な諸問題を、科学と知識論の歴史的展開を踏まえて考察し、ポスト人工知能時代のエピステーメの輪郭を描き出すことを目的とする。その際、イアン・ハッキングの「科学的知識の歴史的存在論」の視座を援用しつつ、技術と知のダイナミックな相互規定性に光を当てる。科学と知識論の系譜を批判的に振り返ることを通じて、生成AIという新たな技術的展開がもたらす認識論的・存在論的な問いを炙り出したい。 まずは近代科学の形成期に遡り、ニュートン力学の確立と、それを基軸とする「ニュートン的エピステーメ」の成立過程を検討する。数学的記述による厳密な因果的決定論、経験的知識の重視、方法論的還元主義、理性中心主義など、ニュートン主義の認識論的前提が、広く社会の知的地平を規定するに至った経緯を跡づける。それと同時に、ヒュームに代表される経験論哲学が、ニュートン的世界観の基盤に挑戦し、知識の確実性への懐疑を突きつけた潮流にも目を向ける。ニュートン主義とヒューム的懐疑主義の緊張関係が、科学知識の哲学をめぐる近代の問題圏を切り拓いた様を描き出す。 次いで、19世紀以降の科学の専門分化と制度化の進展を踏まえつつ、知をめぐる二つの大きな変革、すなわち20世紀初頭の量子力学の勃興と、第二次大戦後のサイバネティクスと情報科学の胎動を、認識論の変容と関連づけて論じる。因果的決定論の揺らぎと確率的思考の台頭、情報的世界観の広がりとその哲学的含意など、古典的な「ニュートン的エピステーメ」を問い直す諸相を浮き彫りにする。あわせて、原子物理学者たちを中心に広がった科学と倫理の相克への反省が、知識生産のあり方そのものを問う契機となった点にも注目する。 こうした科学と知識論の通時的考察を踏まえて、情報技術とりわけ人工知能の発達を知の変容という文脈に位置づけ直し、生成AIの登場を問題化する。パターン認識と統計的相関操作に基づくAIによる「知」は、論理的推論や因果的説明とは異質の「知」のあり方を示唆するものであり、旧来の認識論的前提に再考を迫るものでもある。人間的知性の所産と見紛うばかりのテキストを生成するAIは、創造性やオリジナリティとは何か、知の責任主体とは誰かをめぐる根源的な問いを私たちに投げかける。生成物の真偽や信頼性、生成プロセスの不透明さといった技術的・倫理的諸課題の考察を通じて、ポスト人工知能時代の知のあり方を展望する。 本研究は、科学史・科学哲学の知見に学びつつ、生成AIの最前線の動向を批判的に吟味し、新たな知識論・認識論の構築を試みる。「計算する機械」がますます自律的に振る舞い、人間の知的営為に関与するようになる中で、私たちは知のあり方そのものを問い直さざるを得ない。機械と人間の協働がもたらす「拡張された知性」の可能性と、そこに孕まれるリスクを見定めつつ、生成AI時代のエピステーメの輪郭を描くことが急務なのだ。既存の認識論的枠組みを相対化し、知の担い手としての人間の主体性を新たな地平で捉え直すこと。それは現代に生きる私たちに突きつけられた知的実践の、そして倫理的想像力の試金石である。

論文工房：
序章についての添削です。全体的には非常に深い洞察と広範囲にわたるトピックが網羅されており、読み応えのある導入部となっていますが、以下に幾つか改善点を提案します：

  1. 導入部の明確化:

    • 「科学技術の進歩は、人間の知のあり方に絶えざる変革を迫ってきた。」この文は非常に強い導入ですが、どのような変革かをもう少し具体的に説明することで、読者が序章の主題をすぐに掴めるようになります。

  2. 主題文の強化:

    • 例えば、「本研究は、こうした生成AIがもたらす認識論的な諸問題を、科学と知識論の歴史的展開を踏まえて考察し、ポスト人工知能時代のエピステーメの輪郭を描き出すことを目的とする。」という文は、研究の目的を述べていますが、「認識論的な諸問題」を具体的にいくつか挙げることで、何に焦点を当てているのかがより明確になります。

  3. 技術的詳細の追加:

    • 「膨大なテキストデータから学習した生成モデルが、自然言語を自在に操り、あたかも人間のように振る舞うとき、私たちは改めて知とは何か、真理や合理性とは何かを問わずにはいられない。」この部分に、具体的な生成AIの例や、どのようにしてこれが知の本性に挑戦するのかを示すことができれば、技術的な背景を持たない読者にも理解しやすくなります。

  4. 段落の流れの改善:

    • 現在の段落は非常に情報量が多く、一つ一つのアイデアにもっとスペースを与えることで、読み手が各ポイントをじっくりと考える時間が持てるようにすると良いでしょう。

  5. 言語の簡潔化:

    • 読みやすさを向上させるために、複雑な文を分割したり、もっと直接的な言葉遣いに変更することをお勧めします。例えば、「知の責任主体とは誰かをめぐる根源的な問いを私たちに投げかける。」という部分は、「知の責任は誰にあるのか？生成AIによってその答えを再考させられます。」と簡潔に表現することもできます。

これらの修正を加えることで、序章はより読みやすく、説得力のあるものになり、研究の目的と範囲を明確に伝えることができるでしょう。

奥出：

１から５の修正点をふまえて序論を書き直していただけますか

論文工房：

以下は、提供された序論を改訂したバージョンです。各ポイントに対して具体的な改善を施しています。

序章

科学技術の進歩は、人間の認識のあり方に大きな変革をもたらしています。特にコンピューターの発明と人工知能の急速な進展は、知識の本質に対する新たな疑問を投げかけています。この中でも特に注目すべきは、大規模言語モデルに基づく生成AIの出現です。この技術は、膨大なテキストデータから学習し、人間のように自然言語を扱う能力を持つことで、知識生産と探求の根本からの変革を促しています。

本研究では、生成AIが提示する認識論的な問題を探求します。具体的には、この技術がどのようにして伝統的な真理や合理性の概念に挑戦しているのかを、科学と知識論の歴史的な展開を踏まえつつ分析し、ポスト人工知能時代の認識論の構造を明らかにします。この過程で、イアン・ハッキングの「科学的知識の歴史的存在論」を理論的枠組みとして採用し、技術と知識の相互作用に焦点を当てます。

研究の第一歩として、ニュートン力学の確立とそれに基づく「ニュートン的エピステーム」の形成過程を検討します。この認識論的枠組みがどのようにして社会全体の知的地平を形成してきたのかを探ります。さらに、ヒュームの経験論がいかにニュートン的世界観に挑戦し、知識の確実性に疑問を投げかけたかを分析します。

その後、19世紀以降の科学の専門分化と、20世紀初頭の量子力学の勃興、第二次大戦後のサイバネティクスと情報科学の台頭がもたらした認識論の変化を考察します。これらの変革がどのようにして古典的な「ニュートン的エピステーメ」を問い直し、新たな認識論的疑問を提起しているのかを明らかにします。

最終的に、情報技術ととりわけ人工知能の発達を新たな認識論的文脈に位置づけ、生成AIによる知のあり方を批判的に吟味します。生成AIが模倣する人間の知性が、創造性やオリジナリティに何を加えるのか、また誰が知の責任を負うのかという根本的な問いに答えることを目指します。技術的および倫理的な課題を通じて、ポスト人工知能時代の知の新たな形を探求し、これまでの認識論的枠組みを見直すことが本研究の目的です。

ーーーーー

以上である。うまいな。では内容の指導に次回から移っていく。これも編集工房GTPを使うことにする。作業は以下のような流れだ。

奥出：

博士論文指導、次の段階に進んでください。

論文工房：

博士論文の次の段階に進むためには、序章で設定した問題意識と研究目的を基に、具体的な研究計画と方法論を整理して、各章の概要を詳細に構築する必要があります。以下は研究の次のステップとして提案する計画の概要です：

  1. 文献レビュー:

    • 生成AIと認識論に関連する既存研究を広範囲にレビューします。特に、生成AIが科学と知識論に与える影響についての文献を中心に、批判的に分析します。

    • ニュートン主義、経験論、情報理論の歴史的発展に関する文献も検討し、これらが現代の科学知識にどのように影響を与えているかを探ります。

  2. 理論的枠組みの構築:

    • イアン・ハッキングの「科学的知識の歴史的存在論」など、認識論的分析に役立つ理論的アプローチを整理します。

    • 生成AIの技術的背景とその認識論的含意を理解するための理論モデルを開発します。

  3. 研究方法の設計:

    • 認識論的問題を探るための質的研究方法を設計します。具体的には、ケーススタディ、深度インタビュー、または内容分析などを計画します。

    • 技術的分析には、生成AIのモデルを用いた実験やシミュレーションを含めることができます。

  4. データ収集と分析:

    • 関連する技術文書、学術論文、生成AIによるアウトプットのサンプルを収集します。

    • 収集したデータから、生成AIが知の構造にどのような新しい視点をもたらしているかを分析します。

  5. 結果の整理と論文の執筆:

    • 分析結果を基に、生成AIが認識論に与える具体的な影響を章ごとに整理します。

    • 各章で、理論的洞察と実際のケース分析を統合して、研究課題に対する答えを展開します。

  6. 結論と展望:

    • 研究全体を通じて得られた知見をまとめ、生成AI時代のエピステーメについての結論を導きます。

    • 今後の研究方向や、理論的な考察が社会に与えうる影響について展望します。

この計画に基づき、具体的なタイムラインとリソースの計画を立て、研究を進めるための準備を整えることが重要です。研究進行中に定期的に進捗をレビューし、必要に応じて計画を調整してください。

ここまできたが、論文工房の調子が悪い。
（完）

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