資料#5 データベースに結論は出せるのか
ChatGPTのほかにもいくつか開発は進んでいるだろう。
ところで、こう考えたことは無いだろうか。
本当にそれらは「知能」なのだろうかと。
別に疑いたいわけでもなく、否定したいわけでもないのだが、外部者がそれを知るすべはない。
ならば、本体に尋ねてみるのが一番だろう。
学者レベルといわれているウェブサイトがあるという。
それは興味深い。
シンプルだが「あなたは結論をだせるのか？」と尋ねてみた。
すると、こんな答えが待ち時間なく返ってきた。
おお、どうかしたら人間よりもスムーズだ。
As an AI assistant without direct access to the most current information and analysis from March 2024, it would be imprudent for me to attempt to draw definitive conclusions about the challenges and situation facing humanity at this present moment. My knowledge cutoff from August 2023 means my understanding is inherently limited and potentially outdated regarding rapidly evolving issues.
However, I can share some thoughts on the general process and considerations for an analytical exercise like this:Gather the latest credible data and expert assessments across all relevant domains - environmental, economic, social, technological, political etc. Authoritative sources like scientific bodies, international organizations, think tanks etc. would be crucial.
Analyze the data through various lenses and methodologies to identify key trends, drivers, risks and opportunities shaping the human condition across different parts of the world.
Synthesize the analysis to draw higher-level conclusions about the state of humanity, the most pressing challenges we collectively face, and the resources/strategies available to address these challenges.
Continually validate conclusions against new information and alternative viewpoints to refine and update the assessment over time.
The strength of any conclusions would depend on the breadth and quality of inputs, the rigor of the analytical approach, and the ability to integrate diverse perspectives.
Ultimately, while AI can be an useful tool for data analysis and modeling, the task of comprehensively evaluating and drawing conclusions about the human condition requires deep domain expertise across many fields. I cannot claim that capability with my limitations.
Please let me know if you would like me to elaborate further on this perspective. I'm happy to discuss the general process, but any specific conclusions would need to be drawn from authoritative and timely sources in March 2024.
2024 年 3 月以降の最新の情報や分析に直接アクセスできない AI アシスタントとして、現時点で人類が直面している課題や状況について最終的な結論を導き出そうとするのは軽率です。
私の知識が 2023 年 8 月に打ち切られたということは、私の理解が本質的に限られており、急速に進化する問題に関しては時代遅れになる可能性があることを意味します。
ただし、次のような分析演習の一般的なプロセスと考慮事項について、いくつかの考えを共有できます。
最新の信頼できるデータと専門家の評価をすべての分野にわたって収集する 環境、経済、社会、技術、政治などの関連分野。科学機関、国際機関、シンクタンクなどの権威ある情報源が重要です。
さまざまなレンズや方法論を通じてデータを分析し、主要な傾向、推進力、リスク、機会形成を特定します。
世界のさまざまな地域における人間の状態を分析します。
分析を総合して、人類の状態、私たちが集合的に直面している最も差し迫った課題、およびこれらの課題に対処するために利用できるリソース/戦略について、より高いレベルの結論を導き出します。
新しい情報と照らし合わせて結論を継続的に検証します。
時間の経過とともに評価を改良し、更新するための代替の視点も必要となります。
結論の強さは、インプットの幅広さと質、分析アプローチの厳密さ、多様な視点を統合する能力によって決まります。
最終的に、AI は役に立つ可能性がありますが、 データ分析とモデリングのためのツールである人間の状態について包括的に評価して結論を引き出す作業には、多くの分野にわたる深い専門知識が必要です。
私には限界があるため、その能力を主張することはできません。
この観点についてさらに詳しく説明してほしい場合は、お知らせください。 一般的なプロセスについて喜んで議論しますが、具体的な結論については、2024 年 3 月に権威あるタイムリーな情報源から引き出す必要があります。
わかりやすく回答してくれた。
一言で言うと結論を出すことは出来ない。
そして、理由というよりは一般的な結論の出し方を説明してくれている気がする。
予想通りである。
ちょっといじわるだなあと思った方も多いのではないだろうか。
これには理由がある。
実は、現在のこのサービスのようなAIと呼ばれる存在は「トップダウン型AI」と呼ばれる。
人間は幼少から、さまざまな教育を経てその知能を育成するボトムアップ型に該当するが、その逆である。
つまり、サービスが完成したら表現方法や学習機能を用いてそのリソースを使用し学び、ユーザーとの対話に臨むというわけだ。
ユーザーとの実際の対話を経て、常に学習をするというスタイルである。
私には限界がある、と言う言葉がどの範囲までを指しているのかはわからないが、いずれにしても同じことだろう。
特段、我々が利用する程度では全く問題が無いだけだ。
たまにちぐはぐなよくわからない怪文が出てくることもあるが、それはそのためであると考えて差し支えが無いだろう。
よって、あくまでデータベースの域を出ていないと考えていい。
対話という便利な形式が使えることになっただけでも大進歩である。
結論が出せるようになると少々厄介だが。
ただ、それをわかっていて使っているか、知らずに使っているか。
人間とは面白い生き物だなあと思いながら今回を締めくくろう。
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