Y11（@seclink）のスレッド

大規模言語モデル (LLM) を別の視点から理解してみましょう。独立した思考を持つ「個体」として見るのではなく、強力な「シミュレーション ツール」として考えてみましょう。 例えば、あるトピックを深く探求したいとき、「XYZについてどう思いますか？」と直接尋ねるのではなく、「XYZを研究するとしたら、どのようなチームが理想的でしょうか？彼らはどのような異なる視点を持っているでしょうか？」と尋ねてみましょう。 LLM の核となる能力は、人間のように「自己思考」の意識を持つのではなく、複数の視点をシミュレートして統合する能力にあります。 XYZについて長期にわたる研究を行い、独自の洞察を形成するのではなく、膨大なデータから学習することで、さまざまな分野や視点からの知識と表現パターンを習得しました。 「あなた」を使って質問すると、LLM はトレーニング データに暗黙的に含まれる特定の「パーソナライズされた特性」を自動的に照合し、「考える人」の口調をシミュレートして回答します。 このアプローチ自体に問題はありませんが、その「答え」は、本当の意味での「独立した思考」ではなく、本質的にはデータ パターンの再編成であるということを理解する必要があります。 LLM の出力を、ある種の「神秘的な知恵」として見るのではなく、効率的な情報統合ツールとして見る方が適切です。 これを理解すると、AIをより合理的に活用できるようになります。AIに「標準的な答え」を求めるのではなく、異なる役割や分野からの視点をシミュレートするようにAIを誘導することで、思考を広げ、インスピレーションを刺激することができます。この理解は、AIとのやり取りをより明確で価値あるものにするかもしれません。