本稿のセミナーイベント

LT資料もあり

ChatGPT登場から２年を振り返る＆現時点でできること & 未来予想

いわゆる基調講演。

ChatGPTとOpenAI社全体の動きを追う

サムアルトマンとイーロンマスクの話はいつ聞いても（ビジネス的な観点から）うーん、となるやつ
非営利でサービスを提供したい人と、収益性が高い事業なのでしっかりとお金をいただくという方針とで、このあたりはエンジニア文化もあり悩ましいやつ。

AIが成長していってAGI・ASI、ANIなどなど、多様化していくだろうなと

初心者セッション＋ライブデモ

ChatGPTの使い方。

まずは設定から「すべての人のためにモデルを改善する」をオフにする（デフォルトだとオン）
やりとりの履歴が学習に使われてるので、モデルアップデートの際に過去のやり取りの内容からデータを抜かれてるかも？

もう詐欺サイトが出てるよ！というので、やっぱりなという印象。
X（旧Twitter）のインプレッションゾンビ（内容はともかく、表示されて欲しいやつ）が出るんだからサイトも作るよねー、とは思ったが。

検索
壁打ち（ゲーム企画作成の例）
プログラミング
実務として（データ分析）
マルチモーダル（ボイスモード・画像認識）

多すぎぃ！

うまく使うコツは「AIも褒めてあげよう」
機械学習チックな話をすると、「いいね」だと評価をつけられないので、何が良かったのかをプロンプト中に明示してあげるとポジティブ・ネガティブプロンプトとして解釈できるのかな？

未来予測

個人：AIを使った学習（＋AI自体の学習）をやろう！
法人：ビジネスモデルの破壊

たとえば、AIエージェントとロボットへの組み込みをして何をさせるとか。
問題は「AIは嘘をつく＝ハルシネーション」のリスクが読めないことで、これにより問題が生じた場合（極端にいうと、自動運転技術にAIを入れてハルシネーションが起こって事故ったケースを想定すると、自動運転技術自体の問題かAIを提供しているサービス側の問題か、などなど）のリスク分析が難しい…
AI保険があるとある程度は改善されるか？

このように、ASIが完成し、運用されていくと生活スタイルも一変する可能性が高いながら、問題への考え方も高度化していくため解消が難しいか。
いわゆるシンギュラリティ（人間をAIが越える）はもう部分的に起こっており、次はAIがAIを成長させられるようになると人間からの制御が難しい（不可能）になる可能性も考えておきたい。

LT: 非エンジニア研修の生成AIの取り扱い事例報告（資料あり）

私のLTのため、発表後所感である。
資料は以下。

現地・オンラインともにめちゃくちゃ議論を呼ぶお話になったので嬉しい。
「懇親会で話したい」という目的は達成できそう（執筆時現在、現地でリアルタイム対応のため）

ご意見より、

学習中にテキスト生成を使う場合「何かに例えると？」的な使い方は「脱：検索的な使い方」の向上として良さげ！
- 具体的に検索以外でGPTを使う方法をどうするか？は結構課題だったりする
個人目線でのメリットをどのように伝えるか？
- 経営目線では「採用して教育するコスト」より「AIを導入するコスト」の方が安価だよね、というアプローチができる
  - （今は労働者の話をしているが、経営者自身を辞めさせるという方向に話が進んだ場合は彼らがどうするかは気になる）
- 「AIに仕事が奪われる」という状態に目を向けがちだが、AIに任せる仕事と新しい仕事の創出を考えていくのはどうか？

人を採用して教育すべきか、専門のAIを入れちゃった方がいいか、でいうと経営者目線だとやっぱり後者の選択をしてしまう。
個人目線では

受け身だとまずいよね
- じゃあどうしよう？

というところに話を持っていく、または気付きを促していくのが現場講師として意識していくべきだなと再認識した。

聞きたかったやつ（主催不参加のため、紹介のみ）

今回話題にはあがらなかったが、個人的に参加させていただきつつ、良いなと思った取り組みがこれ。

楽しみながらChatGPTを使うという機会の創出としてはこの上ないと思った。
イベントレポートをあげているので、詳細はそちらをご確認いただきたい。

この事業自体を応援させていただきつつ、お手伝いできるところはぜひやりたい。

LT: ChatGPTはデータサイエンティストの業務を奪うのか？（資料あり）

ChatGPTが出る前と出た後の業務の違いを見てみる
- 大体は持っていかれるが、なくなったわけではない
- ChatGPTはデータ化されたものを学習できるが、データ化されていない暗黙知はどうしようもない

人間の五感＝ヒューマノイドを使うか、という議論があったが、これを介さずに電気信号（データ化）していくと変わってくるか

AIにデータを渡すのか、渡さないのか論争になりそう。
データサイエンティストが生き残るには「特殊性＝独自性」が重要か。ややアーティスティックな領域の話になりそう。

LT: （阿南さんのBBCシャーロックホームズシリーズ）最終話から見る心理分析（資料あり）

根拠はない話、とは仰っているものの、専門性が高すぎて何を書けばいいか分からないシリーズ。
これは「面白いな」という所感にとどめるべきだと思う。筆者レベルでは言語化できないため、ぜひ聞いてみてほしい。

その上で、スライド・デモにあったプロンプトの中身をなんとなく理解しようとすると

PDFの内容を読めるか（前提の確認）
音符・楽譜が読めるか（前提の確認）
音楽のやりとりを通じて、奏者の感情分析をしたい

というシンプルなことをやろうとして、各モデルごとの回答を比較する。
アプローチが学者らしい

所感

LT時に機材トラブルでバタついてしまってすみません、という気持ちでいっぱい。
会場のネットワークがびみょい！
会議室の規模的なところで、複数台の端末からホームWifiルーターに接続しようとした上でZoom配信に同時接続しているので通常利用を想定した使い方ではないのはしょうがないのかな。

追記：Youtubeチャンネル発足！

遅ればせながら、チャンネル開設されていたことを先ほど知ったので追記。
当時の様子などはこちらから見れる（見れるようになる？）見込み。

追記２：超わかりやすいレポ！

YOKOさんより、グラレコでのイベントレポートをいただきました

すげー！
去年からグラレコ練習し始めてますが、まだここまで出来ないので目標にさせてもらいます！
こうなりたい！