調査員物語#30: 「ChatGPT vs. Google Bard : どちらにしても、ある程度回答が想定できないとAIが使えない件」 <ー ChatGPT さん、人物データを聞くと(おろらく意図的に)創作するんですよね~ コメディを書かせたら面白いかも。 もっとも、今回の回答が既にコメディになっていますが(笑)。 宿題にAIを使う時には注意しましょう
今回は「ChatGPT vs. Google Bard : どちらにしても、ある程度回答が想定できないとAIが使えない件」について取り上げます。
以前、今のAIは、ある程度回答を想定しないと使えないようなことを書きましたが、ちょうど良いサンプルが取れましたのでご紹介します。
ChatGPT vs. Google Bardに同じ質問をしましたが、回答が全く違います。
質問は「人材 モルトケの法則とは何ですか」についてです。
「モルトケの法則」の法則については、ある程度知っていたのですが、復習がしたくなり「ChatGPT vs. Google Bard」に聞いたらこんな回答でした。
さ~ どちらが正しいでしょう。
宿題にAIを使う時には注意が必要です(笑)。
ChatGPT:
Plotさん: 人材 モルトケの法則とは何ですか
ChatGPT: モルトケの法則(Malthusian Law)は、18世紀のイギリスの経済学者トマス・ロバート・マルサス(Thomas Robert Malthus)によって提唱された人口理論です。モルトケの法則は、人口増加と食糧生産の関係に焦点を当てています。
モルトケの法則は以下のように要約されます:人口は指数関数的に増加する(つまり、人口は非常に速く増える)、一方で食糧生産は算術的にしか増えない(つまり、食糧生産は人口増加ほど速くは増えない)。この結果、人口は食糧生産能力によって制約されるとされています。
マルサスは、人口が食糧生産に追いつかない場合、飢餓や貧困などの人口調整メカニズムが発生すると主張しました。つまり、人口が持続可能な生活水準を超えると、人口制御の要因が働いて生活水準が下がるという考えです。
ただし、モルトケの法則は議論の対象となっており、実際にはさまざまな要素が経済や技術の発展とともに変化するため、人口と資源の関係は単純化されたものではありません。
Google Bard:
Plotさん: 人材 モルトケの法則とは何ですか
Google Bard: モルトケの法則とは、19世紀のプロイセンの軍人ヘルムート・カール・ベルンハルト・フォン・モルトケが提唱した法則です。モルトケは、部下の能力と意欲の2つの要素を組み合わせて4つのタイプに分類し、その優先順位を定めました。
能力が高いが意欲が低い部下
能力が低いが意欲が高い部下
能力も意欲も高い部下
能力も意欲も低い部下
モルトケの法則によると、最も優先すべきは能力が高いが意欲が低い部下です。このタイプの部下は、上司の指示に従順であり、確実に業務を遂行することができます。また、能力が高いので、難しい課題にも対応することができます。
次に優先すべきは、能力も意欲も高い部下です。このタイプの部下は、自発的に行動し、目標を達成することができます。また、能力も意欲も高いため、組織にとって貴重な存在です。
能力が低いが意欲が高い部下は、注意が必要です。このタイプの部下は、熱意はあるのですが、能力が不足しているため、期待通りの結果を出すことができません。上司は、このタイプの部下に適切な指導を行い、能力を向上させていくことが重要です。
能力も意欲も低い部下は、最も優先順位が低いです。このタイプの部下は、組織にとって大きな負担になる可能性があります。上司は、このタイプの部下を早期に退職させるか、別の部署に異動させるなどの対応を検討する必要があります。
モルトケの法則は、組織のトップが部下を登用する際に、参考にすべき法則です。この法則を参考にすることで、組織にとって最適な人材を登用することができます。
モルトケの法則は、人材登用だけでなく、組織運営全般に活用することができます。例えば、組織の目標を達成するために必要な能力と意欲を明確にし、その目標を達成できる人材を登用することで、組織の目標を達成することができます。
何も知らなければ、どちらが正解か分かりませんね~
正解は「Google Bard」です。
ただ、総合で見ると「Google Bard」は、恐らくですがChatGPTより、データの読ませ方が浅いので、浅い答えが多いです。
かつ、質問の意図と回答が違う時が結構あります。 ChatGPTは、結構予想通りの回答をしてくれます。
「GPT-3モデルが事前に学習したテキストデータの 量は約 570GB(ギガバイト) & パラメータ数は約 1750億個」と言うことになっていますが、Google Bardは、恐らくここまで読ませていませんね。
ChatGPTをみて、慌ててリリースしたのでは(笑)、と思わせてくれます。 真相は、闇の中ですが。
なお、英語と日本語でもかなり違いがありそうで、データの量が違いすぎ(といって、日本語が他の言語よりすくなくはないとおもいますが)、英語の質問の方が密度の濃い回答を期待できるかもしれません。
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