【小ネタ】ChatGPTでコンテンツを質的に変化させる
あなたが持っているコンテンツを質的に変化させて新しいユーザー（読者、視聴者）に届けてみよう
抽象的でよくわからない人もいると思いますので、具体例を挙げますね。
以下の文章を元ネタとして変化を加えてみます。
Deep Learning系のAIとルールベース系の従来のITシステムの違い
概要
Deep Learning系のAI（人工知能）とルールベース系の従来のITシステムは、データ処理と意思決定の方法において基本的な違いがあります。以下に、それぞれの特性、用途、限界点などを多角的に分析し、まとめます。
1. 学習方法
Deep Learning系AI
教師あり/教師なし学習: データから自動的に特徴を学習します。
逐次的な改善: 新しいデータが追加されると、モデルは自動的に改善されます。
ルールベース系ITシステム
プリセットルール: 人が設定したルールに基づいて動作します。
静的な性質: ルールは手動で更新する必要があります。
2. 汎用性と特化性
Deep Learning系AI
高い汎用性: 同じアーキテクチャで多くの問題に適用可能です。
ルールベース系ITシステム
高い特化性: 特定のタスクや問題に対して最適化されています。
3. 複雑性と透明性
Deep Learning系AI
ブラックボックス: 内部の動作が不透明であり、なぜ特定の決定が行われたのかを説明するのが難しい場合があります。
ルールベース系ITシステム
ホワイトボックス: ルールが明確であり、なぜ特定の決定が行われたのかを容易に追跡できます。
4. データ依存性
Deep Learning系AI
データ集約的: 大量のデータが必要です。
ルールベース系ITシステム
データ軽量: 限られたデータでも効率的に動作します。
5. 実装とメンテナンス
Deep Learning系AI
高い計算コスト: 学習には高性能なハードウェアが必要です。
ルールベース系ITシステム
低い計算コスト: シンプルなアルゴリズムとルールで動作します。
6. 業界適用例
Deep Learning系AI
自動運転車、医療診断、金融取引など
ルールベース系ITシステム
在庫管理、会計処理、顧客サービスなど
上の例は別に間違った事を書いているわけではありませんが、これまで関心が無かった専門外の人にとってはとっつきにくく、退屈かもしれません。
描写の仕方を変える例の一つは、先生役と生徒役の対話形式に変えてとっつきやすくすることでしょう。先生役と生徒役のキャラクターをいくつか作ってもらい、ちょっとだけ記述した例が以下になります。
大事なポイントは、ChatGPT（もしくは他の大規模言語モデル）なら「キャラクターの対話形式という違ったタイプのコンテンツに書き換えることが出来る」という点です。
※短いサンプルだから多少の齟齬はあって当然なのです。ですからそこを突っ込んではいけません。コンテンツのブラッシュアップのための指示出しはあなたがするのです。
（意訳「小ネタ」だから作り込み不足は許してください）
シナリオ1: 1000年生きている仙人とギャル
ギャル: ねえねえ、このDeep Learningって何？
仙人: 若き者よ、Deep Learningは文脈から推論を行い、非定形データも扱える新しい形の知識だ。
ギャル: え、それってどういうこと？
仙人: 例えば、カスタマーサービスのチャットボットが、お前が何を知りたいのかを理解してくれる。
ギャル: ほんとに？それって便利じゃん！
シナリオ2: 宇宙から来たエイリアンと農夫
農夫: おお、宇宙人！Deep Learningって何だ？
エイリアン: 地球人よ、それは非定形データを解析できる進化した技術だ。
農夫: そりゃすごい。具体的には？
エイリアン: 画像から商品を推薦することができる。これにより、オンラインショッピングが変わるだろう。
農夫: おお、それは便利だな！
シナリオ3: タイムトラベルした未来の科学者と中世の騎士
騎士: 未来人よ、何故ここに？
科学者: Deep Learningの力を教えるために来た。
騎士: それは何だ？
科学者: 健康アプリで、君の生活習慣全体を理解し、それに基づいてアドバイスを提供することができる。
騎士: それは驚異的だ！
シナリオ4: 人工知能（AI）自体と小学生
小学生: AIさん、自分で何ができるの？
AI: 私はリープフロッグ現象を引き起こす可能性があるよ。
小学生: リープフロッグって何？
AI: 新しいテクノロジーが導入されることで、既存のシステムを飛び越えて急速に進化する現象だよ。
小学生: すごーい！