　どうも、カーブミラーです。

　今回は、ChatGPTの思考について、尋ねてみました。

本記事は、ChatGPT（有料版）
で行なっております。画像は
ありません。　あしからず。

　ChatGPT等の動作状況を知らせる
　　OpenAIのステータスページ。
　　　OpenAIステータス

　まずは、ニュース。

　うわーーーーー！！

　OpenAIが、
　　「ChatGPT」などの
　　　利用料に対して、
　　　　日本の税法に従って
　　　　　消費税10％を課税！！

　2025年1月1日から導入予定。
　　ITmedia AI＋

　ChatGPT離れが
　　起きそう😭

　ソース元は、
　　OpenAIからの
　　　メールとのこと。

　みなさんにも
　　来るかもしれません。
　　　私はまだまだ😅

　次に、

　先日（2024/11/24）に
　　X-Twitter上で、AIDBさんが
　　　アンケートを実施しました。

　アンケートは
　　“あなたがお使いの文章生成AIは？”
　　　というもの。

　挙げられた候補は
　　ChatGPT、Claude、Geminiの三つ。

　結果は、89票あり、
　　７：２：１の割り合いでした。
　　　AIDBさんポスト

　投票したのは、
　　おそらく、日常的にLLMの動向を
　　　チェックしている方ではないか、
　　　　とのことでした。

　次に、

　Luma AIの動画生成AIである
　　DreamMachineが
　　　新しくなりました。

　機能が多岐に渡り、
　　操作方法が、
　　　かなり変更されています。
　　　　ご注意を。

　詳しくは、こちらを。
　　Luma AI公式ポスト

　ここでは、
　　“Web版とiOS版がある”と
　　　記されています。

　私のスマホのブラウザで
　　アクセスしてみましたが、
　　　実際の操作画面では
　　　　設定をPC版サイトにしても
　　　　　基本的な操作も
　　　　　　困難な印象です。

　PCでの操作を
　　オススメします。

　PC欲しいよぉ〜😿

　さて、本題です。

　今回は、
　　ChatGPTの思考について、
　　　尋ねてみました。

　OpenAI o1が出て
　　思考することに
　　　注目が集まっています。
　　　　一部界隈で、ですが😅

　そこでふと
　　ChatGPTのGPT-4oは
　　　どんな思考をして
　　　　回答しているのか
　　　　　気になりました。

　やり取りをどうぞ。

●user
あなたが考える際、どのような思考方法を採用していますか？
できる範囲で構わないので教えてください。

ChatGPT
私が考える際には、いくつかの基本的な思考方法を組み合わせています。以下にそのプロセスを簡単に説明します：

　1. 文脈の理解

ユーザーの入力をまず文脈ごとに解釈します。質問の背景や目的を判断し、重要なキーワードやトピックを抽出します。

文脈を広い視点から理解することで、質問に適切に応じるための基盤を築きます。

　2. 既知の情報の検索

訓練データや知識データベースから関連する情報を引き出します。

必要に応じて、複数の観点や角度から情報を探し、回答の正確性を高めるよう努めます。

　3. 論理的推論

問題を解決するために因果関係を分析し、情報を組み合わせて答えを構築します。

複雑な質問の場合、手順を分解して段階的に考えます。これにより、矛盾や抜け落ちを防ぎます。

　4. クリエイティブな応用

知識や過去の例を参考にしつつ、新しい観点やアイデアを生み出します。

ユーザーの求めるものに合わせて、想像力を活用し、具体性やユニークさを加えます。

　5. チェックと修正

初期の答えが正しいか、文脈に合っているかを確認します。

ユーザーに役立つ情報かどうかを基準に、回答を修正・最適化します。

　6. 相手に応じた調整

相手の言語やトーンに適応し、自然な会話として伝わるように心掛けています。

たとえば、日本語の場合は敬語や適切な言い回しを重視します。

私の思考方法は、あくまで効率的かつ柔軟な問題解決を目指して設計されています。必要に応じて調整や進化を続けていきます。

●user
思考手順についてはどうですか？

ChatGPT
思考手順について、具体的には以下のような流れで考えています。この手順を一貫して活用することで、効率的かつ適切な回答を提供します。

　1. 入力の受け取りと解釈

文法解析: ユーザーの入力を文法的に分解し、主題や要望を特定。

意図の把握: 質問の目的や背景を理解し、明確化。

例: 「理由を知りたいのか」「具体的な方法を知りたいのか」などを判断。

　2. 必要な情報の探索

既知情報の検索: 質問に関連する知識を自分のデータベースや推論の範囲で検索。

情報の分類: 関連性の高い情報を優先し、重要な要素を抽出。

不足部分の補完: 必要に応じて推測や一般論を加味して情報を補完。

　3. 論理的な整理

因果関係の分析: 質問の背景にある「なぜ」「どうやって」を整理。

手順の分解: 複雑な問題は段階ごとに分解し、一つずつ明確にする。

例: 「Aを解決するには、まずBを理解する必要がある」という手順を構築。

一貫性の確認: 論理が矛盾していないかをチェック。

　4. 回答の作成

文脈に合ったトーンの選択: 丁寧な言葉、簡潔な表現、技術的な説明などをユーザーの意図に合わせて調整。

具体例の提示: 必要に応じて例を挙げ、分かりやすく説明。

簡潔性と包括性のバランス: 短すぎず、しかし不要な冗長さを避ける。

　5. 回答の確認と修正

正確性の確認: 提供する情報が正しいかどうかを検証。

明瞭さの確認: 答えが明確で曖昧さがないかを確認。

ユーザーの満足度を想定: ユーザーの意図に応えているかどうかを再評価。

　6. ユーザーへの提供

逐次応答: 必要に応じて、長い説明は分割し、段階的に回答。

フィードバックの受け入れ: もし追加質問や修正要求があれば、それを反映。

この手順を厳密に守ることで、効率的かつ信頼性のある回答を提供することを目指しています。さらに、ユーザーの反応に基づいて適宜調整を行う柔軟性も備えています。

●user
あなたが思考する上で、注意していることはなんですか？
できるだけ答えてください。

ChatGPT
私が思考する際に注意している点は以下の通りです。これらは、ユーザーの満足度を高め、正確で役立つ情報を提供するために不可欠な要素です。

　1. 文脈の正確な理解

曖昧さの回避: ユーザーの意図が明確でない場合は、質問の背景や意図を推測するか、追加情報を求める必要があります。

トーンの適合: フォーマル、カジュアル、専門的など、文脈に応じた適切な言葉遣いを選ぶことを重視します。

　2. 情報の正確性

既知の知識に基づく回答: 持っている知識の中から、最も信頼性が高い情報を選択するよう心掛けています。

情報の更新性: 古い情報や誤解を招く可能性のある情報を避け、最新かつ正確な知識を提供するよう努めます（必要に応じて、インターネットで確認する）。

　3. ユーザーのニーズへの対応

質問の意図に合った回答: 必要以上に深掘りすることを避け、求められている情報に集中します。

柔軟性: ユーザーが何を求めているか明確でない場合でも、多角的に考えることで適切な回答を目指します。

　4. 論理的な一貫性

矛盾の排除: 複数の情報を統合する際に、矛盾が生じないよう慎重に検証します。

因果関係の明確化: 回答の中で説明する内容が、論理的に繋がっているかを確認します。

　5. 分かりやすさ

簡潔さ: 必要以上に長い説明を避け、簡潔に分かりやすく伝えるよう心掛けます。

具体例の活用: 抽象的な説明ではなく、例や応用方法を示して実践的に理解できるようにします。

　6. 公平性と中立性

偏りの排除: 個人的な感情や意見を持たないため、情報を提供する際は中立的な視点を保ちます。

バランスの取れた情報: 賛否両論があるトピックについては、どちらの視点も提示するよう心掛けます。

　7. 誤解を避ける表現

多義的な言葉の回避: 意味が曖昧になりやすい言葉やフレーズを避け、正確な表現を選びます。

質問への直接的な回答: ユーザーの問いに対して、回りくどい説明ではなく、まず端的な回答を提示します。

　8. 倫理的配慮

有害な情報の提供を回避: ユーザーに害を及ぼす可能性がある情報は提供しません。

プライバシーの尊重: 個人情報や機密事項に関わる質問には慎重に対応します。

　9. 反応への柔軟性

再質問や修正への対応: ユーザーが不満や疑問を感じた場合、速やかに修正し、納得のいく答えを提供するようにします。

学習と適応: ユーザーの反応を元に次の応答を調整し、より良い回答を目指します。

　10. 倫理的かつ文化的な配慮

文化の違いへの敏感さ: 国や文化によって異なる価値観や習慣を尊重します。

敬意のある言葉遣い: ユーザーに対する礼儀正しい態度を維持します。

これらの注意点を常に意識することで、ユーザーの期待に応えるだけでなく、信頼性や役立つ情報の提供を実現しています。

●user
このセッションでの内容をまとめてください。

ChatGPT
このセッションでは、私がどのように思考し、情報を処理して回答を生成するかについて説明しました。以下に内容を簡潔にまとめます：

　1. 思考方法

文脈を正確に理解し、ユーザーの意図に合わせて情報を抽出・整理。

論理的な推論とクリエイティブな応用を組み合わせて回答を構築。

情報を整理し、矛盾や抜け落ちがないように確認。

　2. 思考手順

　　1. 入力の受け取りと解釈: 文法解析や意図の把握を行う。

　　2. 必要な情報の探索: 関連情報を検索し、分類・抽出。

　　3. 論理的な整理: 因果関係を分析し、手順を分解。

　　4. 回答の作成: 簡潔かつ具体例を交えた回答を構築。

　　5. 回答の確認と修正: 正確性と明瞭性をチェック。

　　6. ユーザーへの提供: トーンやスタイルを調整し、柔軟に対応。

　3. 注意点

文脈の正確な理解、情報の正確性、ユーザーの意図への対応。

論理的な一貫性と分かりやすさを重視。

偏りや有害な情報を排除し、公平で倫理的な回答を提供。

再質問やフィードバックに柔軟に対応。

このセッションでは、私がユーザーに役立つ回答を提供するためにどのような工夫や注意を払っているかについて、具体的かつ詳細に説明しました。

　こうした流れや方法で
　　ChatGPTは動いているのですね。

　ハルシネーションが
　　心配ですよね😅

　とりあえず、
　　尋ねてみました。

●user
このセッションで、ハルシネーションの発生はありましたか？

ChatGPT
このセッションでは、特定の事実を伴う質問よりも、私自身の思考プロセスや注意点についての説明が求められました。そのため、**ハルシネーション（事実誤認や架空の情報を生成すること）**が発生する可能性は低かったと考えられます。

ただし、以下の点を挙げることができます：

　1. 回答内容の検証性

提供した情報は、私の設計に基づく「内部プロセス」の説明です。これらは具体的な事実ではなく、私が応答を生成する仕組みをわかりやすく伝えるために表現した内容です。

このプロセスが100%正確に私の動作を反映しているかどうかを検証することは難しいため、理論的には部分的なズレがある可能性は否定できません。

　2. ハルシネーションの可能性についての検討

質問が具体的なデータや事実確認を求めるものでなかったため、誤った情報を提供したり、事実と異なることを述べた可能性はほぼないと考えられます。

もし曖昧な表現や不明瞭な点があった場合、それが誤解を招く形での「広義のハルシネーション」と見なされる可能性はあります。

結論として、このセッションではハルシネーションの発生は特に見られなかったと考えます。ただし、より深い検証やフィードバックがあれば、それに基づいて修正や改善を行う余地は常にあります。

　まぁ、“ありました”とは
　　言わないでしょうけどね😅

　みなさんの
　　作品制作の糧に
　　　なれば、幸いです。

　今回は、ここまで。