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作詞って難しいとChatGPT

tatmos

このノートは
曲の宣伝と、ゲームジャムで出会った人達と自分の考えをメモしたものです。

まず、曲

この曲は、ネタ曲投稿祭というのに合わせて作ってみたもの。

まず、「〇〇って難しいね」
って思う共通の事項として、
おそらく、近接する人物が「簡単にこなしている」という事象を観測したうえで、自分には「とても難しい」
となっているのかなと。
（近接の人の達成スピードと、自分の達成スピードを比較、同じ軸で評価している結果、あの人と比較したら私には難しい）

＜ポジティブなとらえ方＞

周りの人はいとも簡単にこなしている
なのに何故自分にはできないのか？
という考え

＜ネガティブなとらえ方＞

何故と考えるのもおっくうなので
「難しい」の言葉でかたずけてしまうことで、
頭で悩む処理を軽減させる、
あるいは未解決のラベルをつけて、保留要素にする、
さらにすすめばそれを自分の処理の外にもっていくことで、
発生事象から離れる。

この「難しい」に直面しているのは、　いろいろ熟慮した結果「難しい」のか、　反射的に「難しい」と言っているのかでかなり質が違う。

実際のところ、「感謝されたり、質問に対してスムーズに回答できる」
つまり「難しい」と思っていない案件というのは、
過去に「難しい」と体験していて、その経験から学んだ結果自分なりの答えを持っているので、他の人から見ると「簡単」に答えを出しているように見えてしまう。

答えが身についているから、すぐ回答できるだけで、よくわからんことは調べて答えたりとかもある。
ただ、本当に初めて学ぶ人の場合は、その回答にたどりつくための方法論が何もない場合だったりする。

答えにたどり着くためにどういうアプローチがあるかというと
- 詳しい人に聞く　（その人の作業を妨げないレベル、タイミングで）
- 聞くというか調べる時に、何を聞いているかをはっきりさせる　（聞きたいことが散漫では答えをもらえない）
- 質問の前に、聞きたい内容を明確に相手に伝える（自己紹介、何につまずいているかなど）

・・・閑話休題

最近のOpenAIとか、急に賢くなった　とかあるけど、
これ、もしかして上の失敗経験なりを大量に学んだ結果、答えにたどり着く方法を見つけたのかな　とか思ってしまう。

そのAIにとっては、「難しい」ことでも「簡単」なことでもなく、
ただ「答え」にたどり着く方法論が、おそらくいくつかみつけられて、その選択ができるようになった

つまり、「身に付いた」とか「自分の考えを持った」みたいに見えているのかなと

・・・「難しい」に戻る

質問して、答えるけどその会話の中で相手が
「難しい」と言っているとき
それは、「理解できない、情報過多で」という状況かも

人によっては「無言」の場合もある。（その人のプライドが無駄に高いと、わかったふりをしてしまう）or （単純に思考が飽和している）

質問に対して、答えやすい、説明しがいがある人と、そうでない人があるなぁと思うのは、
同じくらいの知識量をもっているかどうか
かもしれない。

AIがある面では、知識量が膨大（検索してくる能力）が強いが
相手がどう考えているのかの読み（先読み的なもの）
これが、同レベルの知識量かどうかで、話しやすさが変わる。

ChatGPT以前のSiriとかGoogleHomeとかWindowsのとかだと
ただの検索や、会話テーブルでの回答に感じてしまう。
マニュアル化された、店舗のサービスと会話している感じ。

一方ChatGPTさんは、何か質問者を理解しようとしている感がある。これは、会話をしようとしている意志のようにも感じ取れる

故に何か面白さも感じてしまう。

・・・

この歌詞生成にたどり着くアプローチがすごいと思ったのは
まず
「ゼニじゃぶな人生の歌詞をかいて」
と突然聞くのではなく

「ゼニじゃぶな人生になるにはどうすればよいか？箇条書きで答えて」
と
先に質問の目的を明確にしていた点。
そして、どういう答えがあるかを、ひとまず「箇条書き」させる。
（質問者のレベルが多数ある想定、答えが複数ある想定）

この質問者は、「ゼニじゃぶな人生」を目指している
とChatGPTは理解し、とするとこの人の現状は
「ゼニじゃぶな人生」を歩んでいない人だと想定する。
そして、
「貧困な人生」を歩んでいる人が、
「ゼニじゃぶな人生」になるまでのアプローチ方法を
まず、箇条書きで並べることをしてくれた。

これを見て、「歌詞にしてくれるとよさそう」と

歌詞に綴ったのが、非常に　歌詞というものの「伝えたい」「知りたい」ということにマッチしていて面白い結果に見えた。

・・・
歌詞を作る技法としては、
ぱっと意識するのは
- 5W1Hを考える　（相手に状況を理解してもらう）
- 言葉の明暗を楽曲の明暗と合わせる　（曲との乖離を避ける）
- 言葉の数、韻を踏む　（リズムが音楽的になるようにする）

他にもいろいろ考慮すべきことがある。
歌詞をメロディーにする時にも考慮すべきこともいくつか、ぱっと意識するのは
- 息継ぎ（疲れないか
- 音域（高すぎ低すぎて歌えないとかないか
- 単調すぎないか複雑すぎないか（適度なモチーフ、反復）
- 歌いやすさ（歌いにくい母音を伸ばしたりしていないかとか）

今のAIがいろいろ推定してくれるというのは、膨大な経験というよりは辞書があって、その距離が近いものを数学的にとってくることで、
その距離をはかる軸の推定が　辞書の検索方法
で、今まではその　検索方法を指定する方法が　アルゴリズムの選択だったりしていて
初めからリソースの少ない環境を前提にして設計しているゆえのものだったのか

リソースが無限にあれば、何でも可能

実際には無限はない

今回のゲームジャムでは、
- あとプログラマーが一人いればできた
- グラフィックエンジニアがいればこの質感の表現ができた
- あと一日あれば小部屋実装や松明実装できた
- 根本の作ろうとしていうことを変えてしまえば、より多くの提案ができた
- リーダー経験がもっとあれば、コミュニケーションを円滑にできた

とか　「リソースが無限にある、期限のない理想」を嘆きつつ開発することになったのは、学びである。

これは、通常のゲーム開発でも起こりうることだし、
会社の運営とかまであったら、さらに多様な要因に悩まされることになるのも想像はできる

面白いものを作るというのは、かなり博打である。
ゲームジャムはそれをたった３日で教えてくれる。

今回も楽しいゲームジャムだった。
できたのはこれ

やっぱりオフライン開催　且つ
夜中まで「ゲーム開発好き」な人と過ごせるのは、楽しい。

と再認識。
コロナとかでライブとかイベントとかなくなったけど、
このずっと同じ場所で長時間過ごしつつ創作するのは、なんだか楽しい。

おそらく同じ場所と時間を体験できるNeosVRとかVRChatとかもそれと同じ楽しみがある。

・・・
膨大な経験

これはかなりリソースを食うので、なかなかできない。
それを支える環境も必要になる。
でもこの過程を飛ばしてしまうと、多様な問題に対処できない。
なんだかAIも勉強しているのかなとか思えてしまう。


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