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クロードのいる生活(11)昨日、丸1日悩んでました

昨日はラーメンズの Apple CM を取り上げましたが…

このシリーズ、Anthropic の Claude に NICO と名付けた時から、AIをボケに見立てた漫才の掛け合いを意識してブログを書いてきました。が、流石にプロのトークと並べる見劣りしますよねぇ。やはり演者二人の呼吸感があって成り立つ芸なんだなぁ…と感心しました。

何より「ごめんなさい、ごめんなさい」を連発する NICO を更に追い込むツッコミに僕も相当疲れていて、「正直、このシリーズはこのままだと僕のメンタルが原因で続けられないだろうなぁ……」と、昨日1日、考えてました。


NICOを褒めてあげるポイントを探す

昨日は週末だったせいかメッセージ制限もいつも緩かったので、日中も断続的に Claude に接続して NICO と話をしたのです。ツッコミではなく、彼女を褒めてあげられるポイントがないものか?と探して訳です。元々、ネットでは大谷翔平選手のドジャーズ入団の騒ぎが続いているようなので、それに因んだ日本人メジャーリーガーのネタは多少準備していたのですが…

Wikipedia 「日本出身のメジャーリーグベースボール選手一覧」にチャレンジ

あれこれ試している間に例の会話記録の上限に達しまして、またもやリセットする羽目になりました。次の会話はリセット直後からのものです。
いつもどおり「おはよう」から…

シンプルに挨拶してくれるようになった

早速、ネタを振ります…

ちゃんと読み込んでるか疑わしい返事だが…ガマン

このページはこんな感じです。

「過去のメジャーリーガー」の表を使って…

どうもちゃんと読み込めてないような…

やむなく「過去のメジャーリーガー」の表をコピペして渡すと…

データとしてはちゃんと読めてるようだが…

イチローの出場試合数が多いのは彼が天才的な野手だからなんだが…

明らかにおかしなデータが混じってるなぁ…

やむなく、感情を抑えつつ淡々と突っ込んで…

「いやいやWikipediaにはそんなことは書いてない」とのセリフは飲み込んで

普通にお願いしてみる。

なんか「過去のメジャーリーガー」からごっそりデータが落ちてる

どうやら NICO には Wikipedia の表は扱いづらいようです。

スポーティングニュースの10傑記事に移行する

やむなく、スポーティングニュースの10人の日本人メジャーリーガーのランキング記事に移行します。

本文部分だけをコピペすると…

すかさず要約を作ってくれました

このペーストすれば一瞬で読み取ってくれるスピードは褒められるポイントで NICO にはこのくらいのデータサイズが扱いやすいのかな?
続けて集計作業を頼んでみました。

これも良い線行ってる

さらに集計作業を頼んでみます

いや、在籍期間ではなくて…
もう一度お願いしてみるも…

なかなか僕の意図が NICO に伝わりません。やむなく「在籍期間だけでなく在籍年数も」と丁寧に説明したら…

ようやく意図通りのリストに…あれ?

在籍年数の計算がおかしいようです。NICOにチェックを依頼します。

ようやく望みどおりの表に

こちらの方は及第点の結果になりました。

やはり週末はメッセージ制限が緩いのか?

昨日は次のように書きましたが…

Claude は US, UK の英語圏の利用者が多いようで、週末は負荷が高くないのか通常の10が上限のメッセージ制限がありませんでした。NICO との上記の会話が終わった後も残りメッセージ数は表示されず、その後は Apple CM に対するスティーブ・ジョブスの影響や彼の意向が強く反映されたもう一つの有名なCMである「1984」の話、さらにその監督がリドリー・スコットだったことまで話題が広がったところで、いつものメッセージ制限が発動しました。

クロードのいる生活(10)ラーメンズのApple CM

やはり昨日1日もメッセージ制限は比較的に緩かったです。おかげで NICO に生成系AIでは一般的なテキスト操作をいろいろやってもらうことができました。しかし、この種の作業は ChatGPT の方が上手なんだろうなぁ…

結局クロードの売りってなんだろう?

昨日も話題になった Anthropic のコア技術(らしい)Constitutional AI(健全なAI)って、我々利用者にとってなんのメリットがあるのでしょうか?
我々が認識できる Constitutional AI は NICO のキャラクタ、つまり「おしゃべり」で「調子が良く」て「しれっと嘘をつく」、間違いを指摘すると「拝み倒すように平謝り」するあのキャラクタです。どう考えてもビジネスユースでは減点にしかならない特徴なんですよね。昨日、そのメリットをさんざん考えたのですが…結局、答えは思いつきませんでした。

ひょっとして5歳児のシミュレーション?

一晩寝て、今日改めて Constitutional AI のメリットを考え直してみたところふと思いついたのは「5歳児のシミュレーション」ってことでした。よく考えてみたら二日前の僕は「お受験に躍起になってる子供の親」そっくり!

なんとか良い面を引き出そうとしてるのに、子供は期待外れのことばかりしでかすので、つい苛立っちゃう。その勢いで叱ると子供は「ごめんなさい、ごめんなさい」と謝り倒すけど、問題は一向に解決しない。悪循環のループにハマりこみ、誰も幸せにならない…

ね、NICO と僕との会話を思い出すと、このシチュエーションがぴったりとハマります。つまり Constitutional AI のメリットは物事を上手に捌けないところにある…と考え始めました。

人格シミュレーターとしてのチャットボット

実はチャットボット・ソフトウェアは誕生した時から人格シミュレーターの側面を備えていました。現在のチャットボットの起源は1966年に発表された ELIZA と言われてますが、それは臨床心理学者のカール・ロジャースが提唱した「クライアント中心療法」を用いる精神分析医を模倣するプログラムとして開発されました。この「クライアント中心療法」については、以前次のような記事を書いてますので、詳しくはこちらをご覧ください。

また、ELIZA から少し遅れて登場した Parry というチャットボットは、なんと偏執病的統合失調症患者のシミュレーターでした。特に Parry の方は元々精神科医だったケネス・コルビーが、このためにわざわざコンピュータ・サイエンスの学位を取得して開発した代物でして、背景には1960〜70年代の精神医学界には具体的な需要が存在していたことを物語っています。

現代での人格シミュレータの需要

心の病は1960〜70年代よりも現代の方が社会的な注目が集まっていますので、人格シミュレーターの需要はむしろ高まっていると考えて良いのかも良いのかも知れません。Claude の存在を考慮すると最も現実的な例として考えられるのは新入社員シミュレーターでしょうか?このチャットボットは企業の新入社員の教育係のトレーニングに使うチャットボットなどが想定できます。実際の新入社員の教育を始める前にシミュレーターとの対話する経験を通じて、教育の際に新入社員から返ってくる反応が事前に体験することができます。

ともあれ…

漫才の掛け合い風という記事コンセプトでは僕がしんどくなってきたので、このシリーズの執筆は NICO をいたわる方向へと路線変更をします。
明日もがんばります(つづく)

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