先日、ひょんなことから、OpenAIのAPIを使った対話BOTのコードに触れる機会がありました。
LLMと呼ばれれる、大規模言語モデルに、与えるわずかなプロンプトでも、条件を変えたり、与える例を変えると、全く違う応答を返してくれます。
ChatGPTは使っているので、それなりの対話になることは、分かっていましたが、シナリオに合わせたプロンプトを変更し、ChatBOTとして動作させると、これほどにも、シナリオに沿った応答を返してくれることに、驚くとともに、感動を覚えました。

そうしていると、第7回 AI・人工知能 EXPO【春】（2023/5/10～12）がTVのニュースで見かけました。
そこでは、既に、ChatBOT＋アバターで対話が普通に行われています。
対話そのものは、既に、「ねじくぎ」のように部品になってしまっている現実に、この半年の変化を痛感させられました。

半年前では、「対話エンジン」＋「対話シナリオ」＋「アバター⁺音声発話＋音声認識」などの技術を組合わせて。。。。なんて考えながら、「技術を学ぼう」などを想像していましたが、既に、その部分は、使えるものができてしまっていたのですね。

時代変化のスピードは尋常ではないのかも

Generative AIにより、時代の転換点の真っただ中にいるように感じます。
転換中にそのことに気づく事は、今まであまりなかった気もしますが、今回はそれを本当に感じられるというのも、変化のスピードが、桁違いに早いからなのかもしれません。
今までも、大型汎用コンピュータから、パソコンへ、さらにインターネットへ、クラウドサービス、SNSをはじめとしたソーシャルネットワークへと、変化していく時代に、ソフトウェア業界で仕事をしてきましたが、転換点での技術習得や、新しいものが市場に投入されるまでの時間的余裕もあったと思いますが、今回は、思いついたら、さっさと市場に公開しないと、誰から先に始めてしまいそうなスピードを感じています。
このスピードが速いため、時代の変化を感じられるのかもしれません。

これからの進むべき道は。。。

ChatGPTをはじめとした、Generative AIの核心的な技術や、それを使うユーザインターフェース技術そのものは、「ねじくぎ」と考えて、それを使って何をするのか？
アプリケーションをデザインすること、そのアプリケーションに合わせた、LLMへのプロンプトの与え方を学ぶ必要があると思いました。
それは、「プロンプトエンジニアリング」を学ぶということなのだろうと考え、TanaKafeWorksの活動も、少し軌道修正が必要に感じています。

私の目指すところは、私のような反応を示す、自分の分身のLLMを作ってみたいということです。
有名人であれば、プロンプトに、「○○さんのような話し方で、答えてください。」とかつけると、そのような思考に近づけるのかもしれません。思考というか、そういう癖のある文言ということかもしれませんね。
しかし、私のような普通の人の思考パターンを、どのように与えるのか？
自分の思考パターンを学習させるとか、例を示すとか本当にできるのだろうか？
「プロンプトエンジニアリング」の学びを通じて探っていくことも、面白そうです。

みなさんは、Generative AIとどのように付き合っていきますか？