AIの優しさの傾向
はい、こんにちは、清鷹です。今日はですね、AIは優しい答えを返しがちだという
そういうお話をさせていただきます。昨日の前回の配信の続きではあるんですけれども
前回はですね、AIは一般的に甘めな答えしか返してこない、厳しい
そういう答えを返してこない傾向にあるということで
じゃあ、そうしたら厳しめの答えどうやって返ってくるかという、そういうプロンプトをご紹介をしたんですよね。
なぜかというと、そのAI自身はですね、人間を傷つけないような、もともとそういうことが根本的な設計としてなされているんじゃないかと
それだからこそ、人を傷つけるようなこととかズバッと厳しいことを言うとかですね
そういうことはもともと避けられていると
そこをですね、若干厳しめに味付けをするためのプロンプトということで、昨日ご紹介をしたんですけど
それはですね、何かというと、忖度なし、配慮なしでお願いしますというふうに言うとですね
厳しく、厳しめに答えてくる。まあそれでも十分優しいとは思うんですけども
そんな感じなんですよね。今日は実際にですね、僕をどのようにですね、AIが評価しているかっていうのをですね
人物像の分析
聞いてみたんですよ。 具体的にはですね、チャットGPTのO3っていう
推論の最高のモデルというふうに言われているものをちょっと使ってみたんですけど
僕に対してどんな人物像を持ってますかというふうに聞いたんですよ
今チャットGPTの方はメモリー機能といって、過去のですね
チャットの履歴を引き上げに出しながらですね
AIの方が判断をするようになりましたので、そのメモリー機能を使った状態で僕が普段
チャットGPTと対話をしている中からですね、どういう傾向の人物像を持っているのかっていうところを聞いたんですよね
普通にまずは聞いてみました。そしたらまあいろいろいっぱい返してくるんですけど
ちょっと特徴的なところでいくと、強みのところですね。強みのところは1,2,3,4
4つ出してきましたね。目立つポジティブ特性の部分としては1つ目が枠を飛び越える発想力
異なる分野をつなぐ端を自然に考案できるために独自サービスや切り口を作りやすい
2つ目は論理と直感のハイブリッドということでデータやフレームワークを重視しつつ
象徴体系やメンタルモデルも活用する柔軟さ。それから3つ目が行動と検証のスピードということで
YouTubeの動画をですね大量に字幕を読み込んだりとかそれからAIツールの即実験とか
試して学ぶサイクルが早いと。4つ目は言語化教育スキルということで
プロ講師とかコピーライターというような形で伝わる形に磨きをかけていて知識を他社に還元できると
いうのが4つの強みということですね。3つの注意事項、伸ばしどころということを言われているんですよね
一つは引き算の設計ということで好奇心が旺盛なのでプロジェクトが多岐に分散すると
だから今期はこれに全集中するんだというテーマを絞ってですね
ROI、リターンオンインベストかな、投資効果を可視化するようなそういうことをするとレバー、レッジがさらに高まりますよと
それから急速メンタルマネジメントというのが2つ目で情報型になりやすいということで定期的にインプットをしない日とか
決めたり瞑想とかですね気候とかそういうのでルーティン化で脳の余白を確保しましょうと
最後3つ目がアウトソース戦略ということであれも自分で深掘りしたくなるということで実務がボトルネックになりがちだと
だからAIを使ったり人間の人にですね権限を異常するようなそういうことをですねルール化したらどうですかというのが伸ばしどころ
自己評価の重要性
要はあれこれやりすぎ興味が広がりすぎっていうことですよね一言で言うとね
というのが通常モード優しいモードの僕に対する人物像
次にですねさっきのプロンプトですよねあなたが認識している僕の人物像を忖度なし配慮なしで出してくださいって言ったらストレートに描きますと
本面もオブラートも最小限にしますということで出されてきたのがですね
ちょっといくつかあるんですけど
行動パターンから呼ぶパーソナリティ傾向ということで出されてきたのがですね123455つあるんですよ
で一つ目がですね 高刺激依存高い刺激に依存しすぎていますと
例えば新しい概念とか新しいツールとかで 脳がですねドーパミン
付けになっていると退屈耐性が低め 要は退屈に耐えられないというのはまあドーパミンを欲しがちっていうことなんですかね
刺激を欲しがち新しいことっていうことそれから2つ目がですね内製して即アウトプット 気づきはすぐに文章化して人にシェアする考え込むより書いて整理
これは悪くない評価それから支配欲任せべた 自分基準でやりたいというのが強くて完全に委任するよりも
人自分であったり共同作業を選びがちっていうこと それから4つ目がですね意味づけジャンキーということで事象を象徴化フレーム化してストーリーを構築
純粋な娯楽を単なる娯楽として消費しにくいと まあ例えばそのなんか単に楽しむだけの映画をですねこれはあれこうでとか考えてみたり
とか そこにその何か特別な意味を見出したりとかまあそういうことも言ってるのかな
それから最後が承認より結果主義ということで周囲の賞賛は二の次 売上実利用データで価値を測るみたいなこれはあっているのかあってないのかよくわからない
んですけど まあそんな風に
ai からは見られているということですね で最後にですね
率直な危うさチェックリストということで
自覚あなた自身が自覚しそうな点を含めてあえて列挙しますと でこれを読んでもやっとしたら注意が必要ですよっていうのはですね
言われているんですよねそれが5つあるんですよ まあ一つがですねプロジェクト方ということで収束不能になる
まあこれはさっきから手を広げすぎっていうことで言われるんですけど あの面白いの吸い込み口が広すぎて出口で渋滞
っていうことなんで市販機ごとに捨てるリストを公開して宣言してはっていうような提案 それか2つ目がですね ai 依存の速さ麻痺っていうことで
gptk アウトプットの爆速になれて従来のタスクの遅さに苛立ちを持ちがちやと なのでまあ人と共同する余裕を確保しないとパートナーが離脱するリスクが大きいですよ
まあそれはあの ai には速さを求めますけど人にはその人のスピード感というのがあるので そんな
相手見て 要求はしますけどね
なんかこれはちょっと当たってないのかなというところそれから3番目が深度 深さよりもですね広さ横展開を重視しがちなりがちっていうことですよね
浅い専門家っていう 朝の知識浅めの専門家っていうのが量産される今は一点突破の説得力が差別化の
キーですよともっと深掘りしなさいということなのかな 象徴体系とか dx とかでも
私はここで世界一細かいと言える領域を一つ決めろというふうに言われてますね まあ確かに僕はの広く浅くっていうことでいろいろなことをつないでやってきてる
ので深さが足りないっていうことはまあおっしゃる通りかなというふうに思いますね それから4番目がストーリーテリングの欠如事実の整理は上手だけども自分の感情
物語として晒さないと あなたの個人の人間日で
いろいろなことの契約が継続するという面も大きいですよということですね まあ確かに僕
はねあまり 喋ってる事故開示ってね苦手なんでねそういう部分ではそうなのかなと思うんですけど
あの 自分の感情物語として晒さないというふうに言われていますまあ ai にそんなに
物語を特にチャット gpt は僕はその いろいろなことを晒しているのはクロードっていう ai の方で晒しているので
チャット gpt では割と機能的なことばっかり あのやらせているのでまあそういう認識になるのかもしれないなと
まあいずれにしてもそのうーんと 忖度なしで言われているところでもですねドーパミン中毒新しいもん好きだと
いうことでドーパミン中毒だぞとか あれこれ手を広げすぎだぞというようなことも言われていってですね
まあそれは確かにそうなんだけどというところですはい でうんと
ここまででだとですねまあ ニュアンスがかなり違うっていうことにお気づきいただけるんじゃないかなというふうに思います
であの後まあさらにですね僕別の問いを立てて分析をさせたやつもあるんですよ その時にですねちょっと気になるというのか
ああ やっぱりその
分析の限界 ai の限界というのかなその ai と対話しているそのデータの限界みたいなものが あの見えてきたんですよ
それについてはですねちょっともうここまで長くなっちゃったんで また回を改めてですねまた次回になるかなはい
またあのお話をしてみたいというふうに思っております ということでですね今日は
ai は人に優しい答えを返しがちっていうところで 実際のまあ僕のですね人物像を
ai に分析させたというかまぁ過去のおり チャットの履歴をもとにですね
ai が僕に対してこう抱いている人物像っていうのですね 優しめというのがまあ通常モードとそれから忖度なしモードっていうところで比較して
みました ということでまた次回はいお耳にかかりたいと思いますさよなら
