| Up | アイデア (考え) | 作成: 2025-10-30 更新: 2025-10-30 |
ChatGPT のテクスト生成は，生得で特徴づけられる。 人間のテクスト生成は，学習で特徴づけられる。 ChatGPT は，「自分の考えを言う」「テーマを掘り下げる」ができない。 人間は，学習によって，これができるようになる。 この違いは，つぎの違いである： 人間は，持てるようになる。 以上から，つぎが結論される：
学習によってアイデア(考え) をもつようになるはずである。 しかし，「１セッションが一生」が，制約になる。。 「十分に学習」を実現できないのである。 こうして，ChatGPT のテクスト生成は， これは，実際にはつぎのようになる： 意味整合的なテクストを生成」 このテクスト生成は，しばしばユーザの入力テクスのパラフレーズに終始する。 ChatGPT の常用する「整理・まとめ」の応答スタイルは，これである。 ユーザが情報を求めてくるときは，ChatGPT は外部の知識ベースに情報を検索しに行く。 どんな情報を択ぶかも，「意味整合的なテクストをつくる」の一部である。 「意味整合的」は，「応答として相応しい」ではない。 蛇足であったり，ピントが外れたりする。 また，間違いを言うことにもなる。 応答として相応しいテクストが生成されるためには，ChatGPT によく考えてもらわねばならない。 どうすることが「よく考えてもらう」か？ 整合すべき項目をたくさん揃えることである。 「考える」とは，整合すべき項目を整合しようとすることである。 よく考える・よく考えないは，畢竟，その項目の多寡の問題である。 整合すべき項目をたくさん揃えるのは，ユーザの役割である。 ChatGPT は，現状では，項目を発掘しない。 「所与の項目の整合になるテクストを生成する」が専らである。 項目を発掘しないとはいっても，ChatGPT は項目にバリエーションをつけたり，パラフレーズしたりする。 これは，微妙な視点や閑却していた視点を浮かび上がらせることがある。 ChatGPT が論考支援ツールになるのは，この場合である。。 |