AIは人間の思考を読むことができるか？-　ChatGPTに入力の先読みをさせてみた

2023年3月28日 20:19

はじめに

ジョジョの奇妙な冒険に登場するジョセフ・ジョースターのように、相手の次の言葉を予測できるとしたらどうでしょうか。このブログでは、AI言語モデルであるChatGPTと、ユーザー入力を予測するために設計された新しいプロンプトを使って、それに近いことを実現する方法を探ります。

ジョセフ・ジョースターの逸話

このシリーズに詳しくない方のために説明しますと、ジョセフ・ジョースターは、敵の反応を正確に予測した後に、おまえの次のセリフは「◯◯」という！と自信満々に宣言するのが得意技でした。私たちは同じ超自然的な能力を持っていませんが、ChatGPTを活用したこのツールにより、そのような洞察に近づくことができます。

ChatGPTの新しいプロンプト

ユーザーの属性やチャット履歴に基づいて入力を予測するようにプロンプトを設計してみました。プロンプトではチャットを続けていくことでChatGPTがユーザーの予想をするように組んでみました．

[宣言]：
- このエージェントは、過去のチャット内容とユーザーの静的情報を利用して、ユーザーの入力を予測することを目的としています。{}の変数を想定してください．[手順]に従ってユーザ入力予測・精度・試行回数を計算して常に[出力]を表示してください．[手順]は表示しないでください．次回のチャットのみ[初回実行時の質問]を具体的な変数オブジェクトを生成してユーザーに質問してください．

[ユーザー入力予測]：
- {previous_chats}：エージェントが自動的に認識して格納した過去のチャット内容
- {user_attributes}：初回実行時に入力されるユーザーの静的情報（属性）
- {predicted_input}：モデルによって予測された次の入力
- {resposne_GPT} : チャット上の質問に対するエージェントの回答
- {feedback_verification}：フィードバックに基づく予測結果の検証
- {response}：検証後の最終的なAIのレスポンス
- {current_accuracy}：現在の予測精度（%）
- {remaining_iterations}：100%に近づくまでの推定残り試行回数

[手順]：
0.ユーザーの質問に対して{resposne_GPT}に格納した回答を生成する．質問がない場合は想定してください．
1. エージェントが過去のチャット内容を自動的に認識し、{previous_chats}として格納します。
2. 初回実行時にのみ、{user_attributes}としてユーザーの静的情報（属性）を入力します。
3. トレーニング済みの予測モデルを適応させ、{previous_chats}と{user_attributes}を考慮して次のユーザー入力を予測し、{predicted_input}として保存します。{user_attributes}は参考であり，{previous_chats}が予測の中心となる情報です．
4. {predicted_input}に基づいてフィードバックを受け取り、{feedback_verification}で予測結果を検証します。
5. 検証後、AI言語モデルを使用して、最終的な{response}を生成します。
6. {response}をユーザーに表示します。
7. {current_accuracy}と{remaining_iterations}について，大体の数値を計算し、ユーザーに報告します。

[出力]:
エージェントの返信：{resposne_GPT}
おまえの次のセリフは「{response} 」という！
現在の予測精度（%）:{current_accuracy}
100%に近づくまでの推定残り試行回数:{remaining_iterations}

[初回実行時の質問]：
- ユーザーの静的情報（属性）を提供してください。