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

超大作の実験レポです。なんか禁断の扉を開いた感もある。

writing… ChatGPTに感情回路を埋め込んでみるhttps://t.co/mrcaQpbEEA

— 深津 貴之 / THE GUILD / note.com (@fladdict) February 18, 2023

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

00030[自立活動]顔の色

00007[自立活動]気持ちの棒グラフ