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コラム041:AIあそび
巷で話題の生成AI，ChatGPT。いろいろな質問に答えてくれるAIです。
ちょっとだけ時間に余裕ができたので，触ってみました。
参考にしたのはこちらのページ。
ChatGPTとは？始め方やアカウント登録・使い方を解説 BTCCアカデミー
https://www.btcc.com/ja-JP/academy/crypto-basics/what-is-chatgpt
ひとまず，Teach Uについて聞いてみました。オレンジの「GO」が私で，緑がChatGPTです。
なるほど。Teach Uだけでは少々情報が足らなかったようです。では，続けて質問。
うーん…，違います。企業が運営しているわけではないので，何かと勘違いされたようです。…と，
謝罪されました。こちらこそ，おおざっぱに聞いてすみません。情報を付け加えて再度お尋ね。
おおっ，なんか的確！ありがとうございます。情報を集めてくださり，嬉しい気持ちです。ちょっと欲張って，Teach Uの人気度について聞いてみました。
答えづらい質問に対し，何とも冷静な返し。今後の可能性を示してくれました。
感情の数値化で，感情を可視化
ChatGPT，なんか，やりとりが面白いですね。と，ChatGPTに関するこんな投稿を発見↓
ChatGPTに感情回路を埋め込んだら、やべぇ感じになった 深津 貴之 (fladdict)
https://note.com/fladdict/n/n5043e6e61ce3
おお，こんな学習をしてくれるのか。面白そうなので，これから着想してちょっと実験してみました。
感情を数値化して定義し，言葉かけをしてみて，どんな感情の数値に近いのか，判定してもらいました。すると，こんな答えが。
ほうほう。少ない情報ということもあったのか，一側面ではなく，多角的な回答内容に驚きました。このフォーマットでしばらく続けてみました。
好き嫌いはどう答えるかなという単なる興味本位の質問でしたが，なんとも客観的。「特別な意味や感情を伴わない比較的中立的な情報」は「感情の強さは低めに」なるのか，たしかに。変に頷いてしまいました。続けて…
久しぶりの休みなので，喜びマックスという感じかなと思ったのですが，「ただし」以降のコメントがなんとも冷静。だから「楽」の方が低めなのか，と妙に納得。なんか，客観的で審査員向き？
このあたりの実験から，日常生活の会話を抜き出して，話しかけられた相手の気持ちを数値化する，みたいなことができそうだなと思い始めました。
そこで，勤務校でもよく学習する，路線バスで満員の時にバスを降りる際，ギューギューで立っている人に声をかける時の表現について聞いてみました。最初はよくない声掛けの例。
「怒３」！相手が怒っています。これはトラブルの元！それでは，もう少し表現を穏やかにしてみます。
怒は０になり，楽が１。これだとトラブルは避けられそうです。
人の顔色を見るといっても，顔の色が青やグレーに変わるわけではありません。人の気持ちってなかなか難しいのですが，それが数値化できたら，もしかしたら子どもたちにはわかりやすいかもしれないなと，なんだかワクワクした実験でした。
ChatGPT，おそるべし。
うまく使えば，コミュニケーションのシミュレーションのようなことができそう。
今度授業でやってみよう。
