Chat GPTとアナログ

AIアレルギー

　私は、Workflowyというアウトライナーに情報を集めています。カタカナや横文字から始まる記事ですので、アレルギーをお持ちの方は、スキップしたくなる記事ですよね。ごめんなさい。
　Workflowyについては、また詳しくご紹介する投稿をしようと思いますが、とにかく何でも放り込むことにしています。例えば、読書ノート、金銭管理、授業の構想、共有機能を使った学生の論文構想、研修や勉強会の構想などなど。
　情報が山のように入っていますので、タグをつけて管理しています。タグを使えば、欲しい情報を速く見つけることができるのです。
　そのタグの一つに「#アンチAI」というものを作っています。このタグが付いた記事は、AIのデメリットや、デジタルの弱点などが書かれていて、（それを何かに再発信するのではなく）自分の溜飲を下げる目的で集めているのです。そのくらい、私もAIアレルギーの持ち主です。

Chat GPTとの遭遇

　そんな私が、ひょんなことでChat GPTに遭遇しました。「騙されるものか！」と思いながら、少しずつ距離を詰めていきました。
　まずは、大学の授業の関係の処理をしてみました。シラバス（講義概要）を作ってみましたが、完璧でした。シラバスと実際行うの授業の内容とは、なかなかピタリと一致しません。学生も私もナマモノですから。
　しかし、シラバスさえきちんとできていれば、授業の内容の微調整はChat GPTがしてくれることを発見しました。
　これで気を良くした私は、ライフワークである「アローチャート」関係で使えないかと模索を始めました。
　すらすらアローチャートを描いてくれるということは、できませんでしたが、そのことがかえって私にアローチャートの魅力を教えてくれることになりました。

協働

　Chat GPTは、どうも、図を描くことはまだ苦手のようです。試行錯誤の結果、アナログとAIとの協働というスタイルに行きつきました。
　①　因果性で整理できる情報のみをアローチャートで描く
　②　そこから「ニーズ」と「長期目標」を措定する
　③　短期目標の候補をChat GPTで導き出す

　という協働です。
　①と②は、アナログです。　③はAIの仕事です。

　Chat GPTは、「指示文」という日本語を入力すると働いてくれます。
指示文のことをプロンプトといいます。
　③のプロンプトに至るまで少し時間がかかりましたが、Chat GPTが思ったとおりの短期目標の候補を出力してくれた時は、AIがやった仕事ですが、まるで自分がやったように自己有用感が爆上がりします。

　③のステップに辿り着くためには、①と②のステップが必須です。あなたもアローチャートを学んでみませんか？