生成ＡＩの偏差値を上げる技 13選

ChatGPTとやりとりしていて、丁寧にプロンプトを書いたのに、返ってくる回答が的外れと感じることがある。
例えば「専門的な内容は抜きにして、小学生にもわかるように説明して」と指示したのに、返ってきた回答は専門用語だらけで判らないとか、軽い気持ちで相談しただけなのに、まるで教科書を読み上げるかのように硬いトーンで返されたりとか。

ChatGPTは「コトバの意味」そのものを、人間とは異なる方法で処理して理解する。 つまり、ChatGPTを代表とするＡＩ（人工知能）の理解方式は人間の脳の理解方式とは異なる。 この “理解方式の違い” こそが、的外れな回答の本質だ。

だから、ＡＩの「理解（誤解）の癖」をつかんでおけば、もっと思い通りにＡＩを動かせる。

人間は、自分も、情報を伝える相手も、脳内に同じような辞書を持っているとの前提で、人間どうしは自然言語（英語とか、日本語とか）を使ってコミュニケーションする。
人間は、ＡＩにも人間と同じようにアプローチすれば意図が伝わるだろうと考えるが、実はＡＩの中では、伝えられた自然言語を人間とは違った方法で解釈する。

人間は、五感（視覚・聴覚・嗅覚きゅうかく・味覚・触覚しょっかく）から得られるデータを加工して、情報を主にコトバとして脳内の辞書に記憶する。 ChatGPTに代表される現代のＡＩは、人間の五感相当のデータを得る手段を備えてないから、インターネット空間に現存する何千万の文書（文字データ）を読んで覚えるしか「辞書」を構築する方法がない。

ＡＩは本を読むという単一の方法で勉強する「頭でっかち」型となり、五感で感じるデータを重ね合わせてコトバを覚える豊かな感性は原理的に無理だ。
この結果、人間の「コトバの記憶」に相当するＡＩ内の辞書は、記憶の構造が大きく異なる。
だから人間と同じようにＡＩにアプローチすると、ＡＩがコトバの意味を誤解して意図が伝わらないことが起こる。

「ＡＩが欲しい意味」と「人間が伝えたい意味」の間には構造的に深いズレがあるので、「完全な解消は将来もない」と思う。

意味のズレが生まれている原因を表に整理する。

意味のズレの原因は、ＡＩ研究者が『接地（シンボルグラウンディング）問題』と呼ぶ根本的な課題だ。
だが原因が分かっていれば、人間が指示するプロンプトでかなり対策できる。
対策方法（ノウハウ）を次章で述べる。

ChatGPTなどの言語処理ＡＩが文を作る時は、ある単語の次に来る確率が最も高い単語を割り当てる要領で文を生成して行く（＝確率的言語選択）。
この時、次のような穴埋め式になっていると文を生成しやすい。
　　「今日」「は」「□□□」「だから」「朝日」「が」「気持ち」「いい」
「□□□」に入る単語が「晴れ」の確率は高い。理由は、「晴れ」は「今日」「気持ち」「いい」という単語群と同時に使われやすいと、ＡＩ内の辞書に覚えているからだ。
ＡＩは、周囲の単語やフレーズの意味が明確なほど、意味理解の精度が高まる（意図を誤解しにくい）。

前述のＡＩの理解精度を高める手法を、人間がＡＩに与える指示（プロンプト）を作る際に応用すると、ＡＩの誤解を減らし、意図の「伝わる精度」向上を期待できる。

図を見ると ⇨

ChatGPTをはじめとするＡＩに意図を正確に伝えるには、プロンプト設計時に明示する「意味」を増やす／明確にすると効果的だと分かる。

プロンプトに意味を明確にする指示を入れると、まるで偏差値が上がったかのようにＡＩが回答し出す。

ChatGPTに意図が伝わらない根本的な原因は、人間とＡＩの意味解釈方式のズレにある。
人間がプロンプトに評価軸・対象読者・用途・出力形式を丁寧ていねいに明示することで、受け取ったＡＩ内での誤解を減らせる。
丁寧なプロンプトはＡＩの「意図の理解度」を高め、人間は欲しい回答が手に入りやすくなる。
ＡＩと人間の間にある “見えない構造の違い” を把握し、違いをカバーするようにプロンプトを少し工夫すると、ChatGPTをはじめとする生成ＡＩを最大限に活用できる。