AGIの実現に向けた研究や開発に有為な生成AIに入力する内容は

ノートパソコンとコーヒー — Photo by Alejandro Escamilla on Unsplash

Bard（現在はGemini）の場合

Bard（ベータテスト中）に入力しました。

ブログ作成者による質問
AGI（汎用人工知能）への道として、国際政治や経済問題を含む解決困難な課題に対する解答案を生成AIに入力する事は、プロンプトエンジニアリングよりも重要と思われますが日本や欧米の論調では指摘は少なく感じられますが意見を伺いたい。

Bard の応答
あなたの意見には賛同します。AGIの開発において、解決困難な課題に対する解答案を生成AIに入力することは、プロンプトエンジニアリングよりも重要であると考えられます。

プロンプトエンジニアリングとは、AIに与えたい出力を、人間が明示的に指示することです。例えば、「犬の絵を描け」というプロンプトを与えれば、AIは犬の絵を描くことができます。プロンプトエンジニアリングは、AIの能力を特定の目的のために利用するために有効な手法です。

一方、解決困難な課題に対する解答案を生成AIに入力することは、AIに自ら考え、創造的に問題を解決する能力を身につけさせるための手法です。例えば、「地球温暖化を解決する方法は？」という解答案を生成AIに入力すれば、AIは地球温暖化を解決するためのさまざまな方法を考えられるようになるでしょう。

AGIの目的は、人間の知能を超える能力を持つAIを開発することです。そのためには、AIに自ら考え、創造的に問題を解決する能力を身につけさせることが重要です。解決困難な課題に対する解答案を生成AIに入力することは、その能力を身につけさせるための有効な方法であると考えられます。

日本や欧米の論調で、この点が指摘されることが少ないのは、以下の理由が考えられます。

プロンプトエンジニアリングの方が、短期的な成果を上げやすいため
解決困難な課題に対する解答案を生成AIに入力することは、技術的に難しいため

しかし、AGIの開発を長期的な視点で考えるならば、解決困難な課題に対する解答案を生成AIに入力することは、重要であると考えられます。この点が、今後のAGIの開発において、より重要視されるようになると期待されます。

具体的には、以下の点に留意して、解決困難な課題に対する解答案を生成AIに入力する研究を進めていくべきでしょう。

解答案の質を高めるための技術開発
解答案の生成プロセスを理解するための研究
解答案の社会実装に向けた研究

これらの研究を進めることで、AGIが人間の知能を超える能力を持つようになる日が、より早く実現することになるでしょう。

ブログ作成者による質問
興味深いと思います。解決困難な課題に対して様々な人々が解決につながり得るアイデアを入力して、幾つかの有望な意見を取捨選択と融合などをさせて良い内容の知見を生成AIが持てるようにするのは一つの方法と考えます。

Bard の応答
はい、その方法は有効だと思います。

解決困難な課題は、一人の人間では解決できないことが多いものです。そのため、様々な人々のアイデアを組み合わせることで、より良い解決策を導き出すことができる可能性があります。

例えば、地球温暖化を解決する方法を考える場合、科学者、政治家、ビジネスマン、一般市民など、様々な立場の人が持つ視点や知識を組み合わせることで、より効果的な解決策を考えられるでしょう。

また、取捨選択と融合を行うことで、より精度の高い知見を生成AIに与えることができます。

具体的には、以下の手順で行うことができるでしょう。

解決困難な課題を特定する
課題に対するアイデアを募集する
アイデアを評価する
有望なアイデアを取りまとめる
アイデアを融合して、新しい知見を生成AIに入力する

この手順を踏むことで、解決困難な課題に対する解決策を、より効率的に導き出すことができると考えられます。

また、この手法は、AGIの社会実装に向けた研究にも有効です。

解決困難な課題に対する解決策を、生成AIが自ら考え、創造的に導き出すためには、多くのアイデアと知識が必要です。この手法を用いることで、生成AIが必要なアイデアと知識を獲得し、社会実装に役立てることができるでしょう。

Copilot「より創造的に」の場合

Copilot（旧Bing AI）の応答
こんにちは、このチャットモードはBingです。😊

ご質問の内容は、非常に興味深く、重要なテーマだと思います。私の意見を述べる前に、まずはプロンプトエンジニアリングとは何かを簡単に説明します。

プロンプトエンジニアリングとは、AIに対して適切な質問や指示（プロンプト）を与えるための技術・学問分野です ¹ 。プロンプトエンジニアリングは、AIの潜在能力を引き出し、そのパフォーマンスを最適化するための鍵となる要素です²。

プロンプトエンジニアリングは、生成AIを使いこなすために欠かせないものです。生成AIは、質問や指示に従って文章や画像などを生成します。このとき、AIは与えられた情報をもとに生成を行いますが、これらの情報を適切に用意することがプロンプトエンジニアリングの役割です³。

プロンプトエンジニアリングは、AIが特定のタスクを適切に処理できるように設計された、指示や情報のセットのことを指します。これは、AIが特定の問題解決方法やタスクを理解し、適切な結果を出力するために不可欠です⁴。

プロンプトエンジニアリングは、AIの業務利用が増えている昨今、よりAIの実用性を高めるために重要視されています。プロンプトエンジニアリングによって適切な質問・指示ができれば、生成AIを次のように活用できます³。

文章の添削
アイデアの創出
マニュアルの自動作成
社内ドキュメントの検索サービス
など

以上のように、プロンプトエンジニアリングは生成AIの活用において非常に重要な役割を果たしています。しかし、それは汎用人工知能（AGI）への道として、国際政治や経済問題を含む解決困難な課題に対する解答案を生成AIに入力することとは別の次元の話だと思います。

AGIとは、人間と同等またはそれ以上の知能を持ち、あらゆるタスクをこなすことができるAIのことです。現在のAIは、特定のタスクに特化した狭い範囲の知能しか持っていません。これを強化学習や転移学習などの手法で汎用的な知能に拡張することが、AGIの実現に向けた課題の一つです⁵。

AGIが実現すれば、人間が解決できないような複雑な問題にも対処できる可能性があります。しかし、そのためには、AIに対するプロンプトだけではなく、AIの内部構造や学習方法、倫理や安全性など、多くの側面からの研究や開発が必要です。

日本や欧米の論調では、プロンプトエンジニアリングよりも、AGIの実現に向けた基礎的な研究や開発に重点を置いていると思われます。これは、プロンプトエンジニアリングが重要でないということではなく、AGIの実現にはプロンプトエンジニアリングだけでは不十分であるということを意味しています。

私は、プロンプトエンジニアリングとAGIの実現は、別の次元の話であると考えています。プロンプトエンジニアリングは、現在の生成AIをより効果的に活用するための技術です。AGIの実現は、人間の知能を超えるAIを創造するための目標です。両者は、互いに関連しながらも、それぞれに異なる課題や方法論を持っています。

以上が私の意見です。ご参考になれば幸いです。😊

Claude 3 Sonnet の場合

Claude の応答
AGI(人工般用知能)の実現に向けた取り組みは非常に複雑な課題です。確かに、解決困難な実世界の問題に対する解答案を生成することは、AIの汎用性と問題解決能力を高める上で重要な役割を果たすと考えられます。

しかし、単にそうした問題への解答を生成するだけでなく、以下の点も重要だと思われます。

適切な問題設定
解決すべき本質的な問題を正しく特定し、適切に問題を設定することが不可欠です。国際政治や経済問題は複雑で多面的であり、単純化し過ぎると本質を見失う危険があります。
背景知識と推論力
解答を導き出すためには、関連する幅広い知識と、論理的な推論力が必要不可欠です。単なる事実の羅列では不十分です。
倫理的配慮
提案される解答案が、倫理的に望ましく、人々や社会に対して悪影響がないことを十分に検討する必要があります。
実装可能性
理論上優れた解答案であっても、現実的に実行可能でなければ意味がありません。実装の障壁や副作用にも目を向ける必要があります。

これらの点を考えると、単に難しい問題への解答を生成するだけでなく、プロンプトエンジニアリングやAIの学習アプローチ、知識表現、推論エンジンなども非常に重要になってくると考えられます。各分野の専門家との協力も欠かせません。

ですので、AGIに向けた取り組みにおいては、難問への解答生成は一つの重要な側面ですが、それ以外の技術的・実務的な課題にも注目が必要不可欠だと思われます。バランスの取れたアプローチが求められます。

ブログ作成者による質問
日本ではNoteを始めとした人工知能に関する専門家以外の記事がプロンプトエンジニアリングに関する記事が目立ち、生成AIの情報量が増えていくに従いAGI（汎用人工知能）に近づくという論調以上のものは少ないが、ウクライナに対するロシアの侵攻・イスラエルとパレスチナ問題・人口ボーナスを経過した後の各国が安定した社会になる為の方策などについて解決すべくアイデアを考え出して生成AIに入力する事に意義はあると思います。

Claude の応答
解決困難な実社会の問題へのアイデアや解決案を生成AIに入力することには、確かに一定の意義があると考えられます。

しかし、そこから導き出される解答の質を高め、実装可能なものにするためには、以下の点に十分留意する必要があります。

問題の複雑性と多面性の理解
国際問題や経済問題は極めて複雑で、様々な利害関係が絡み合っています。単純化し過ぎると本質を見失う恐れがあります。幅広い背景知識と深い理解が不可欠です。
異なる視点や立場の考慮
各当事者の置かれた状況や、文化的・歴史的背景を踏まえた上で、多様な視点から検討する必要があります。一方的な解決案では実効性に欠けます。
倫理的・人道的配慮
提案される解決策が、人権や人道に反することのないよう、倫理的な観点から検証することが重要です。
実現可能性の検討
解決策が現実的に実施可能かどうか、政治的・経済的・技術的な観点から詳細に検討する必要があります。
専門家との協働
各分野の専門家と協力し、高度な知見を取り入れることで、より現実的で実効性の高い解決策を導き出せるでしょう。

生成AIは確かに優れた創造的な解決案を生み出す可能性を秘めています。しかし、上記のような多角的な検討とプロセスを経て、初めて実現可能で建設的な解決策となり得るでしょう。プロンプトエンジニアリングのみならず、多様な知識と協働を伴うアプローチが不可欠です。

ブログ作成者による質問
解決困難な課題に対して世界中の様々な人々が解決につながり得るアイデアを入力したデータセットを編集して、幾つかの有望な意見を取捨選択と融合などをさせて、良い内容の知見を生成AIが持てるようにするのは一つの方法と考えます。

Claude の応答
はい、そのアプローチは有望だと思われます。解決困難な課題に対して、世界中の多様な視点からのアイデアを収集・統合することは、より質の高い解決策を導き出すための重要なプロセスになり得ます。

その際、以下の点に留意することが重要でしょう。

多様性の確保
アイデアを募集する際、できるだけ多様な背景を持つ人々から幅広く集めることが肝心です。国籍、職業、年齢、専門分野などに偏りがないよう心がける必要があります。
適切なプロンプトの設計
提出されるアイデアの質を高めるため、提案してほしい内容や観点について、明確で建設的なプロンプトを用意することが重要です。
アイデアの選別と統合
収集したアイデアから、有望なものを専門家などが選別し、矛盾点を調整しながら統合していく作業が必要となります。ここが肝心な部分です。
倫理的な配慮
提案されるアイデアの中に、人権侵害や差別的な内容がないかどうかをしっかりと確認し、排除する必要があります。
フィードバックループの構築
生成AIから出力された解決案を、再度人間の専門家に評価してもらい、修正を重ねることで、より良質な解決策を導き出せるでしょう。

このようなプロセスを経ることで、生成AIに良質なデータセットを与え、AGIの発展に資することができると考えられます。しかし、人間の専門性と倫理的配慮を伴うオープンかつ丁寧な取り組みが何より重要になるでしょう。

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