そうだ自己紹介を更新しよう

AI遊びが好きなんです

noteを始めて一ヶ月半くらい経ちましたので、そろそろ自己紹介を更新しようと思います。
というわけで、AIに今まで投稿した記事のタイトルを食べさせ、紹介文を書いてもらうことにしました。

何が「というわけ」なのか。
薄々気づいていましたが、私はBTSファンページを作っているという自覚が足りないのではないか。何故唐突にAIをぶっこんだ。

まあそれはそれとして。
仕方ないじゃない、最短ルートが見えたら辿りたくなるのが人の性なのです。多分。
AIはテキスト読解や要約が得意ですから、面白い視点が見つかるかもしれません。

自分もやりたいからコツだけ知りたい、という方は、記事の頭とお尻だけ読めばOKです！

Perplexity、君に決めた！

利用したのは、以前も記事で取り上げたPerplexity。
最近気に入っていて、アプリもインストールしました。今回は、これを使ってみたいと思います。

ちなみに先ほど「AIはテキスト読解や要約が得意」と書きましたが、それを利用してBTSの歌詞を食べさせては「和訳して要約せよ」と指示するなどして楽しんでいます。せっせと変な学習させてて申し訳ございません。

お題と参考資料を食べさせよう

このお題と一緒に、これまでに投稿した記事のタイトルリストを与えました。

お題にはクリエイターページのURLが含まれていますが、AIは記事内容までは読んでいません。リンク先までは辿らないみたいですね。
しかし、「つぶやき」はタイトル＝本文になるため、それだけは全文読まれてしまいます。
内容が偏りますので、つぶやきデータは与えませんでした。

AIはさらっと見てきたような嘘をつくので、間違っている点は適宜指摘して修正。対話型のいいところですね。
こうして出来上がった紹介が、こちらです。記事へのリンクは私がつけました。

AIによる紹介文

「音色」はBTSの熱狂的なファンであり、情熱的なクリエイターです。
以下が彼女の紹介となります。

マガジン紹介

「音色」のnoteマガジンは、世界的人気グループBTSの最新情報や関連コンテンツを詳細に発信しています。
つぶやき形式の短い記事もありますが、それ以上に多くの長文記事を書いており、BTSの魅力的な楽曲、刺激的な音楽ビデオ、そして彼女自身がこよなく愛するプレイリストを丁寧に紹介しています。
自身のブックマークを共有しながら、BTSの世界を熱心に追いかけている様子がうかがえます。1

Youtube動画への注目

「音色」は、BTSの楽曲に隠された深い意味や背景にも目を向け、詳しく解説しています。
単なる曲の紹介にとどまらず、その曲が生み出された経緯や関連するトピックスを掘り下げ、読者に新たな発見と理解を提供しようとしています。
さらに、YouTubeの貴重な動画やプレイリストも丁寧にまとめ、高く評価した作品を分析しながら紹介しています。
記事を通して、BTSの音楽的価値観を共有しようとする姿勢が伝わってきます。1

Weverseへの注目

さらに「音色」は、Weverseという BTSの公式プラットフォームにも注目し、詳しく解説しています。
Weverse LIVE、Weverse Media、Weverse magazineなど、BTSメンバーとの新しい出会いの場を提供するこのサービスの様々なコンテンツを丁寧にまとめ、感想を書いています。1
ファンとアーティストの新しい関係性を体現するWeverseの世界を、深く掘り下げています。

テクノロジーを使ったアプローチ

「音色」の活動は一般的なファン活動にとどまらず、AIやデータ解析の技術を活用したユニークな側面も持っています。
BTSの曲名や動画を検索・収集したり、データベース化したりするなど、AIやデータツールを使ってBTSコンテンツを分析・整理する試みを行っているのです。
情熱的なファン活動に加え、テクノロジーの力を借りたアプローチは、彼女の大きな魅力となっています。

記事の量産

2022年2月22日に投稿活動を開始して以来、わずか39日間でなんと80本ものつぶやきと記事を書き上げました。1日平均2本のペースは驚異的です。
BTSの虜になればなるほど、言葉が次々と湧き出してくるようで、上手く表現できれば、より多くの記事を世に送り出せそうだと「音色」は語っています。
BTSへの愛着と情熱が、彼女の創作活動を加速させているのでしょう。1

以上

「こよなく愛するプレイリスト」……自分では出てこない表現ですね、AIの語彙面白いw
日に平均2本は量産なのでしょうか。まあ、何かが加速していることは間違いないです。
この紹介を読んで、興味を持っていただければ幸いです。

使ってみての感想

紹介を見た感じ、AIは与えた記事タイトルリストを上から読んでいますね。
私が食べさせた記事タイトル一覧は、新しいものが上に来るよう並べたリストでした。そのためか、初期記事に由来する記述が出てきていません。
検索結果で上位に来た人気記事から優先して情報を収集しようとするのと同じ挙動を感じます。

つぶやきデータは与えなかったのですが、当時投稿したばかりだったつぶやきはクリエイターページから読んだみたいで、記事本数の下りが反映されていました。

作成のコツ　

ここまで書いてきたことをまとめますと、こうなります。
やってみたいと思った方は、是非お試しください！

• お題は具体的に与える
  文字数や段落数を指定する。
  何についてどう語って欲しいか、も指定する。
  (いい感じにならない時は、「魅力的に伝えてください」「情熱的に語ってください」といった指示をしても面白いです)

• 素材は適切に食べさせる
  参照情報を与えると、言及内容をコントロールできます。
  (この記事から傾向を要約して、などの指示をしてみてください)
  指示しない限り記事リンクまでは辿っていないっぽいので、全文見えちゃうつぶやきを読ませるとそっちに内容が偏ります。注意。

• 修正作業をする
  自分で書き直してもいいんですが、変な学習をされないためにも、あえて修正させることが重要です。
  「あなたはこう提示しましたが、その事実はありません」「田柾國はテテではありません」「ここを参照して情報を書き直してください」「他のページの検索結果を含めないでください」「だから田柾國はテテじゃなくてジョングクだってば」などと詰めていくことが大事。

• スレッドを破棄してリセットするのもあり
  スレッドの中での話題は記憶されており、その中での発言は引き継がれます。
  スレッドを破棄してもう一度会話を始め直せば、流れはリセットできます。
  AIがどこまで前回の内容を学習したかはわからないので、基本会話は一期一会です。欲しければコピーを残してください。

ご参考になれば幸いです。では良いAI遊びを！
よかったら他の記事も読んでいってください💜

おまけ

つぶやきを食べさせて、国語の問題によくある「筆者の人物像を答えよ」をやってみた結果はこちらの記事に貼っておきました。
よろしければどうぞ！