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。

感情の可視化を目指したPowerPoint教材

Follow me!

投稿者プロフィール

後藤匡敬
後藤匡敬
GOTOU, Masataka
熊本大学教育学部附属特別支援学校 教諭
熊本大学大学院教育学研究科教職実践開発専攻 特別支援教育実践高度化コース 非常勤講師(2020年度~)

★「Teach U」管理者
★モリサワUDフォント・エバンジェリスト
ロイロ認定ティーチャー
★科研費(奨励研究)2018,2019,2021,2023年度採択 研究代表者
★デジタル庁「good digital award 2022」教育部門優秀賞受賞

#特別支援教育#ICT#ものづくり
↓↓Teach Uの公式SNSはこちらのアイコンより