AGI（汎用人工知能）確立に向けて入力する内容は（ChatGPT GPT-4o）

デスクトップパソコンとノートパソコン — Photo by Domenico Loia on Unsplash

ChatGPT GPT-4o の場合

生成AI の進化に関わる事を、ChatGPT GPT-4o に入力しました。

ブログ作成者の質問
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。

ChatGPT GPT-4o の応答
AGI（汎用人工知能）への道において、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に入力することの重要性についての議論は、確かにプロンプトエンジニアリングに比べると少ないかもしれません。この点について、以下の観点から意見を述べます。

### 1. プロンプトエンジニアリングと解答案入力の比較
プロンプトエンジニアリングは、生成AIが有効に機能するための適切な入力（プロンプト）を設計する技術です。これは、AIの能力を最大限に引き出すために重要であり、AIモデルの現状の性能を引き出すための方法論です。

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に高度な知識と問題解決能力を持たせるための一環です。これには、AIが単なるデータ処理以上の高度な推論能力を発揮できるようにすることが含まれます。特に国際政治や経済問題のような複雑な領域では、AIが多角的な視点や深い洞察を持つことが求められます。

### 2. AGIに向けた重要な要素
AGIの実現には、単なるデータ処理能力やプロンプトエンジニアリングだけでなく、以下のような要素も重要とされます。

– **知識の深さと広さ**：国際政治や経済問題のような複雑な領域において、AIは広範な知識を持ち、それを適切に適用する能力が求められます。
– **推論能力**：複雑な問題を解決するためには、AIが単なるデータ処理にとどまらず、論理的な推論や因果関係の理解が必要です。
– **学習と適応**：解答案を入力することは、AIが新しい情報や異なる視点を学習し、適応する能力を強化します。

### 3. 日本や欧米の論調
日本や欧米のAI研究において、プロンプトエンジニアリングが注目されている理由の一つは、現行のAI技術を最大限に活用するための実践的なアプローチであるためです。しかし、これが唯一の重要な要素であるとは限りません。

例えば、OpenAIやDeepMindなどの研究機関では、AIの推論能力や知識の応用についても活発に研究が進められています。これらの研究は、AGI実現に向けた長期的な視点から、AIの知識と推論能力を高めることを目指しています。

### 結論
国際政治や経済問題に対する解答案を生成AIに入力することは、AGIの実現に向けた重要なステップの一つです。プロンプトエンジニアリングと併せて、AIの知識の深さと推論能力の向上に取り組むことが求められます。このような多角的なアプローチが、AGIの実現に向けた鍵となるでしょう。

ブログ作成者の質問
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。

ChatGPT GPT-4o の応答
おっしゃる通り、日本では一般のメディアや専門家以外の記事において、プロンプトエンジニアリングに関する話題が多く取り上げられがちです。一方で、生成AIの活用を通じてAGI（汎用人工知能）に近づくためには、もっと広範で深い議論が必要です。特に、以下のようなグローバルで複雑な問題についての解決策を考え出し、生成AIに入力することの意義は非常に大きいと考えます。

### 1. ウクライナに対するロシアの侵攻

ウクライナに対するロシアの侵攻は、地域的な問題であると同時に、国際的な安全保障、経済、エネルギー供給など多岐にわたる影響を及ぼしています。この問題に対する解決策を考える際には、以下のような要素をAIに学習させることが重要です。

– **歴史的背景と文化的文脈**：地域の歴史的な背景や文化的な文脈を理解することで、より深い洞察を得ることができます。
– **国際法と外交戦略**：国際法や外交戦略に関する知識を持つことで、法的に有効で現実的な解決策を考案することができます。
– **経済制裁とその影響**：経済制裁の影響やそれに対する反応を理解することで、経済的な圧力を効果的に利用する方法を見つけることができます。

### 2. イスラエルとパレスチナ問題

イスラエルとパレスチナの問題は、長年にわたる複雑な歴史と宗教的な対立が絡み合っています。これに対する解決策を考える際には、次のような要素が重要です。

– **歴史的な紛争の詳細**：過去の紛争や和平プロセスの詳細を理解することで、失敗と成功の要因を学ぶことができます。
– **宗教的・文化的要素**：宗教的な信念や文化的な要素を尊重したアプローチを考えることが重要です。
– **国際的な関与と支援**：国際社会の関与や支援の歴史とその影響を理解し、より効果的な国際協力の方法を模索することができます。

### 3. 人口ボーナスを経過した後の各国の安定

多くの国が人口ボーナスを享受した後、経済成長の減速や社会保障の負担増加といった課題に直面しています。これに対する方策をAIに考えさせるためには、以下のような要素を考慮する必要があります。

– **高齢化社会への対応策**：高齢化社会における社会保障、医療、福祉の適切な管理方法を学習させることが重要です。
– **持続可能な経済成長**：持続可能な経済成長を達成するための新しい産業や技術の導入方法を考えることが求められます。
– **社会的安定**：社会的安定を保つための教育、雇用、福祉政策の有効性を評価し、適用する方法を学ぶことが重要です。

### 結論

生成AIにこれらの複雑な問題に対する解決策を学習させることは、AGIの実現に向けた重要なステップとなります。プロンプトエンジニアリングはAIの現行能力を引き出すための重要な技術ですが、それに加えて、複雑な社会問題に対する深い洞察と具体的な解決策をAIに入力することは、より高次の知性と汎用性を持つAGIを目指す上で不可欠です。これにより、AIは単なる情報処理装置から、実際の問題解決に貢献できる真のパートナーへと進化することが期待されます。

ブログ作成者の質問
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。

ChatGPT GPT-4o の応答
おっしゃる通り、解決困難な課題に対する解決策を多様な人々から集め、そのアイデアを生成AIに入力することで、AIがより優れた知見を持つようにすることは非常に有効な方法です。このアプローチは、以下のような具体的なプロセスを通じて実現することができます。

### 1. データ収集
まず、世界中の様々な人々から解決につながり得るアイデアを収集します。この際、以下のポイントを考慮します。

– **多様な視点の確保**：異なる背景や専門知識を持つ人々からのアイデアを収集することで、問題に対する多角的なアプローチを確保します。
– **質の高い情報源の選定**：専門家や経験者の意見を含む質の高い情報源を重視します。
– **オンラインプラットフォームの活用**：SNSや専門フォーラム、学術論文、政府報告書など、多様なオンラインプラットフォームを利用して情報を集めます。

### 2. データ編集とクレンジング
収集したデータを編集し、ノイズや冗長な情報を取り除きます。

– **重複の排除**：同じようなアイデアが複数ある場合、それらを統合します。
– **無関係な情報の除去**：問題の解決に直接関連しない情報や意見は除去します。
– **データの正規化**：異なるフォーマットや表現のデータを統一した形式に整えます。

### 3. アイデアの取捨選択と融合
次に、有望なアイデアを選び、それらを融合させて新しい解決策を作り出します。

– **評価基準の設定**：アイデアの有効性、実現可能性、革新性などを評価する基準を設定します。
– **専門家の評価**：専門家による評価やフィードバックを取り入れて、アイデアの質をさらに向上させます。
– **アイデアの融合**：複数の有望なアイデアを組み合わせて、新しい解決策を構築します。

### 4. 生成AIへの入力
編集・融合したアイデアを生成AIに入力し、AIがこれらの知見を学習します。

– **トレーニングデータセットの作成**：AIが学習しやすい形式にデータを整えます。
– **反復学習**：AIがアイデアを十分に理解し、応用できるようになるまで反復的に学習を行います。
– **フィードバックループ**：AIが生成した解決策を専門家やユーザーが評価し、そのフィードバックを基にAIを再トレーニングします。

### 5. 結果の評価と改善
最後に、AIが生成した解決策の有効性を評価し、必要に応じて改善します。

– **パイロットプロジェクト**：生成された解決策を小規模で試行し、その結果を評価します。
– **ユーザーフィードバック**：実際に解決策を適用したユーザーからのフィードバックを収集し、改善点を特定します。
– **継続的な改善**：フィードバックに基づいてAIのモデルや入力データセットを継続的に改善します。

### 結論
このアプローチは、解決困難な課題に対して多様な視点を取り入れ、生成AIの知見を深化させるための有効な方法です。多様なアイデアを集め、それらを精査・融合してAIに学習させることで、AIはより優れた解決策を生成する能力を持つようになります。これにより、AIは単なる情報処理装置から、実際の問題解決に貢献できる強力なツールへと進化することが期待されます。

記事作成者の感想
ChatGPT GPT-4o の応答は、従来より課題解決力を感じられる内容でした。

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