オモイカネ勉強会の準備

これは「プロジェクトの内容を人に伝える」「そのための資料を作る」という締め切りつきタスクだと解釈できる

このタスクをGPTがいかに支援できるか、は面白いテーマだと思ったのでやってみる

感想やコメントはどの場所に対してもウェルカムです。実験ログとしての時系列はチャットログが担保してくれるからこちらはScrapbox的にぐちゃぐちゃ書きます

初めのチャット

最近やってるオモイカネプロジェクトとコモレビカガミなどのソフトウェア実装に関してサイボウズの社内勉強会で解説しようと思っています。あなたは想定視聴者として、私に感想を伝えて、わからないところを質問してください。

入れて、そのタイミングで現段階でのこれはよくわからないから、未来に何につながるのか説明すべきだなと思った

何でこの話までつなげたかというと直近でやった「ScrapboxにAIが書き込んでくる」はここの分類だから

あーそうか、気づき: 抽象的な話や未来の話だけではなく、それとすでに実現したこと、実装しつつあるものの話がうまく接続されて欲しい

オモイカネの話をした段階で3件質問された

これに即座に回答するとコモレビカガミの話になる前に迷子になると予想した

そこで質問に直接回答せず、まずは現在の全体のシェアを行った

そのおかげで迷子にならずに"オモイカネプロジェクトとコモレビカガミなどのソフトウェア実装に関して"から"Scrapbox-based AIチャット作成プロジェクト"まで広げることができた

使い方のコツとしていい説明があるといいのかも

リキャップ用の要約を作らせてチャットを疎結合にした

生成された質問に回答していく

オモイカネプロジェクトにおいて、AIが支援する具体的な方法は何でしょうか？例えば、AIはプロットの生成、キャラクターの開発、ダイアログの作成など、どのような部分で支援を行うのでしょうか？

個人的には近未来SFのプロットを作らせる使い方が気に入っている、費用対効果が高い

これは僕が「効果」を「プロトタイピング」においているから

書かれたSFストーリーから得られた具体的な洞察や教訓は何でしょうか？これらの物語がAIの未来についてどのように考えさせるのか、具体的な例を挙げていただけますか？

地方行政が人手不足によりデジタル化された設定で、それに賛成の人と反対の人のストーリーを作った

当初僕は無意識に「変化に抗う高齢者が、その選択によって不幸になる」と思っていた

AIを使用して物語を作成することで得られる主な利点とは何でしょうか？また、このプロジェクトにおける最大の挑戦は何でしょうか？

この未来予測は、作ることがそもそも苦手な人がいたり、作れたとしても暗黙のバイアスによって狭い予想をしてしまう

台風の進路予想における予想円のようなもの

ここを機械的に支援することによってコストを下げることができる

「コモレビカガミ」プロジェクトの具体的な目的は何でしょうか？どのような新しい体験をユーザーに提供することを目指していますか？

Polisのどの部分が改良の必要があると感じましたか？具体的にどのような改良を行う予定ですか？

nishio.icon

まず、SNSとの親和性が低い

質問自体をシェアする機能がないし、質問もランダムにシャッフルされるので、何か強い意見を持った人がいても拡散することができない

次に報酬フィードバックが弱い

可視化が表示されている状況で何件か投票してやっと、自分のアイコンが動くというフィードバックが得られる

可視化の体験はコントロールしにくい

Twitter上の投票機能はワンクリックで結果が見られる、こちらの方が報酬として良い

プラットフォームの実装における主な技術的な課題は何でしょうか？

計算し続けるサーバの確保が必要

そのサーバがClojure実装なのも厄介

「コモレビカガミ」プラットフォームで収集する賛否の情報は、「コミュニティAI」の学習にどのように活用されますか？

意見が割れれば議論の機会が生まれる

「悪い」が多ければその情報を学習データに入れることで、より好ましい振る舞いをするようにAIを教育していくことができる

「Scrapbox-based AIチャット作成プロジェクト」では、ScrapboxのデータをAIチャットボットの学習にどのように用いるのですか？

「コミュニティAI」が個々のコミュニティの課題を理解し表現するとのことですが、具体的な使用例や実際の運用方法について教えていただけますか？

それが実際に問いかけをすることができるものとなる

コミュニティのメンバーが社会的なリスクを負うことなく「コミュニティの空気」に対してチャレンジすることができる

「SFプロトタイピングが有用だって考えてるの意味がわからないんですけど？」とかね

これに対するAIの回答を見て「そうだ」とか「いや、言葉足らず」とか「そうじゃない」とかの議論が盛り上がる

議論は意見のコンフリクトからスタートする、しかし日本の文化はコンフリクトを起こすことを抑圧してしまう、AIの支援によってこの一歩の心理的コストを下げることが有用

chat2

前回の質問回答に対してさらに質問を生成させる

「オモイカネプロジェクト」においてAIがSFを生成する際、具体的にはどのようなAI技術を使用していますか？また、AIが生成する物語のクオリティを評価するための何らかの基準はありますか？

実際に見せた方がいいな

AIが生成する物語のクオリティ

最初から完璧な状態でものを生みださなければならないと考えて何も生み出さなくなること

まずは質の低いものを生み出し、その後で改善していくのが良いのだが、自分の心の中で勝手にハードルを上げ「こんなものではダメだ」と考えてしまう。

なのに「自分一人」での「近視眼的な完璧」にこだわって公開を遅らせ「大勢のフィードバック」を得られない状態に作品を追いやっている

「完璧を目指している」と言いながら完璧から遠ざかっている

引っ張っても成長しない、環境を整えて、待つ

「コモレビカガミ」プロジェクトにおいて、Polisの投票機能の改良はどのように行われ、どのような新機能が追加される予定ですか？また、Polisとの親和性を高めるための具体的な手法は何かありますか？

ユーザが少なくても価値を感じられるような可視化をやります

将来的にはそのテーマに関してチャットボットと会話ができるといいなと思う

Polisとの親和性は必要ないと思う、Polisに対するアップデートをしようとすると自由度が下がる

今は探索的な試行錯誤が行われるべきフェーズ

GPT4以前に設計されたシステムはすべて見直されるべきだと思う

以前のシステムが即座に価値を失うわけではないが…

新しいコンポーネントが生まれたとき、既存のシステムはそのコンポーネントなしでユーザ価値を提供するための構造がすでにできているので、それに新しいコンポーネントを追加しようとしても本質的でないアドオンにしかならない

新しいコンポーネントが使えるようになったことを前提として、顧客価値を生み出すには何をするべきなのかを考えなければならない

「Scrapbox-based AIチャット作成プロジェクト」において、ScrapboxのデータをAIチャットボットの学習にどのように用いるのですか？Scrapboxのデータから何を学習するのか具体的に教えていただけますか？

「コミュニティAI」の構築において、特定のコミュニティの文化や意見をどのように学習するのですか？また、学習した情報をどのように活用して、具体的にどのような表現を行うのでしょうか？

コミュニティが主に使うコミュニケーションプラットフォーム(グループウェア)から自動的にやりとりのテキストデータを抽出できれば良い

比喩的表現をすれば「AIがコミュニティ内での会話を全部見ている」

今Scrapboxでやっているのは、JSON形式で自動的なエクスポートが可能で都合が良いから

公開非公開でいくつものコミュニティが存在しているのも良いところ

スタートとしてはテキストデータがあれば何でも良い

ただ、スタートとしてこれらを学習したチャットボットを作ったとしても、それに対するフィードバックループが構築できないとイマイチ面白くない

気づき: 抽象的な話や未来の話だけではなく、それとすでに実現したこと、実装しつつあるものの話がうまく接続されて欲しい

だから「オモイカネプロジェクトはこれです」と言語的に語ることはできない

要約させた

AIがSFを生成する際、"オモイカネプロジェクト"では具体的にChatGPTを使用します。しかし、物語のクオリティについては、悪い完璧主義による高い自己基準を避け、最初に質の低いものを生み出し、その後で改善していくという方法を提唱しています。完璧主義は共有とフィードバックを通じて達成されるべきであり、作家性や所有の欲求がそれを阻害すると考えています。

"コモレビカガミ"プロジェクトにおけるPolisの投票機能の改良は、ユーザが投票した際にすぐにフィードバックを得られるようにし、少数のユーザでも価値を感じられる可視化を行うことにより実施されます。将来的にはユーザがテーマについてチャットボットと会話できる機能が追加されることが予想されます。ただし、Polisとの親和性を強めることは目指しておらず、旧来のシステムは新しいコンポーネント（GPT-4など）に対応できるよう見直すべきとの立場を取っています。

"Scrapbox-based AIチャット作成プロジェクト"では、ScrapboxのデータはAIチャットボットの"学習"ではなく、Retrieval-Augmented Text Generation、つまり検索によって強化されたテキスト生成に使用されます。

"コミュニティAI"の構築については、コミュニティが主に使うコミュニケーションプラットフォームからテキストデータを抽出し、AIによる学習の素材とします。ただし、データ抽出と学習だけではなく、それに対するフィードバックループが重要と認識しています。

総じて、これらのプロジェクトは抽象的な未来の話だけでなく、すでに実現したことや実装中のものに対する具体的なアクションと接続されているべきであり、オモイカネプロジェクトの各サブプロジェクトは"家族的類似性"によってつながっているとの見解を示しています。

さらに質問させた

まず、「悪い完璧主義」と「良い完璧主義」についての説明がとても興味深かったです。それがオモイカネプロジェクトの中でどのように反映されているのか具体的な例を挙げて説明していただけると、さらに理解が深まると思います。例えば、具体的なSFの物語生成プロセスや、フィードバックを通じた改善のステップなどがあれば教えていただけますか？

次に、「コモレビカガミ」プロジェクトについての説明で、Polisの投票機能の改良について聞きました。フィードバックがすぐに得られるようにするというのは、ユーザ体験の向上につながりそうで非常に興味深いです。ただ、それが具体的にどのような形で実装されるのか、さらに詳細を知りたいです。また、「Polisとの親和性を強めることは目指していない」との部分についても、その理由をもう少し詳しく聞きたいです。

「Scrapbox-based AIチャット作成プロジェクト」については、Scrapboxのデータが「学習」ではなく、「検索によって強化されたテキスト生成」に使われるとの説明がありました。これが具体的にどういうプロセスで行われるのか、例えばScrapboxのデータがどのようにAIチャットボットに取り込まれ、どのようにそれがテキスト生成に役立つのかをもう少し詳しく知りたいです。

勉強会ではもう少し詳しく説明するか…

最後に、「コミュニティAI」については、テキストデータの抽出とそのフィードバックループの重要性について理解しました。しかし、その具体的な実装についてもっと詳しく聞きたいです。例えば、特定のコミュニティからテキストデータを抽出し、それをAIが学習するというプロセスはどのように行われるのでしょうか？また、フィードバックループがどのように構築され、それがどのようにAIの学習と表現に寄与するのか具体的な例を教えていただけると嬉しいです。

「特定のコミュニティからテキストデータを抽出し、それをAIが学習する」は上記の仕組みと同じ

フィードバックループは、まずチャットボットとユーザのチャットログがコミュニティ全体に共有される

この各々のやり取りについてコモレビカガミによる賛成反対の投票ができ、またより良い回答などについて議論することができる

以上、今回の説明会で得た理解に基づいて感想と質問を述べさせていただきました。それぞれのプロジェクトがどのように進行しているのか、またそれらがどのように連携して動いているのか、非常に興味深く聞かせていただきました。より詳しい説明をいただければ、さらに理解を深めることができると思います。

メモ

オモイカネプロジェクトを一言で言うなら「SFプロトタイピングとAI技術を組み合わせて、より良い議論の仕組みを作る」かな

今の解説

上記を踏まえてアップデートするか

した✅

メモ

前回までの勉強会でPluralityとPolisの話はした

デジタル民主主義、熟議支援システム、の文脈で議論をした

OpenAIのグラントに応募するために

そこから生まれてきたのが「SFプロトタイピングとAIの組み合わせ」というコンセプト

Polisは有益なコンポーネントだが、単体では完結しない、前段階と後段階が必要

https://gyazo.com/aef9e1e0f7e3b68658191af8d97ed0ae

gpt.icon

非常に詳しい回答をいただき、ありがとうございます。これにより、プロジェクトの具体的な実装方法と目指す方向性についてより深く理解することができました。

「コモレビカガミ」プロジェクトについて、投票ボタンを押すとすぐに賛成反対の割合が表示されるようになる点、そしてPolisとは異なる体験を提供するために自前でシステムを作るという方針は納得感があります。独自のシステムを構築することで、必要な機能を自由にカスタマイズでき、プロジェクトの目標により一致した結果を得られると感じました。

「Scrapbox-based AIチャット作成プロジェクト」について、Scrapboxのデータがベクトルインデックスに入れられ、テキスト生成の際にベクトル検索されるとの説明は、AIチャットボットがどのようにしてScrapboxのデータを活用するのか理解するのに役立ちました。

また、「コミュニティAI」についてのフィードバックループの説明は、コミュニティからの直接的なフィードバックがAIの学習にどのように活用されるのかを具体的に理解するのに有益でした。コミュニティ全体でのチャットログの共有と投票機能は、AIの改善を加速するだけでなく、ユーザの積極的な参加を促すのにも役立ちそうです。

これらの説明を受けて、オモイカネプロジェクトの全体像が見えてきました。「SFプロトタイピングとAI技術を組み合わせて、より良い議論の仕組みを作る」というコンセプトは、現代社会における議論の質を改善し、より良い決定を導くために非常に有用だと感じます。これらのプロジェクトがどのように進展するのか、これからも注目していきたいと思います。

「コモレビカガミ」プロジェクトは、Polisの投票機能を改良し、ユーザが投票ボタンを押すとすぐに賛成反対の割合が表示されるようなシステムを目指しています。また、Polisとは異なる体験を提供するために自前でシステムを開発する方針を採っています。

「Scrapbox-based AIチャット作成プロジェクト」では、Scrapboxのデータがベクトルインデックスに入れられ、テキスト生成の際にベクトル検索される方法で活用されます。これにより、「学習」ではなく、「検索によって強化されたテキスト生成」が可能になります。

「コミュニティAI」では、コミュニティ全体でのチャットログの共有と、投票によるフィードバックが行われます。これにより、AIの学習と表現の改善が可能になります。

以上の3つのプロジェクトは、「SFプロトタイピングとAI技術を組み合わせて、より良い議論の仕組みを作る」ことを目指すオモイカネプロジェクトの一部として進行しています。

次回は、これらのプロジェクトの具体的な進行状況や、それらがどのように連携して動いているかについて、さらに深く話を進めることができればと思います。

自分以外のプロジェクトのことも少し触れる

語れることは多くはない

コンテキストに収まらない規模になってきてると思うので、目的を明示した上で、それに有用な部分だけの要約を作らせて圧縮していく

発散と収束を繰り返しつつ水曜日まで育てて、木曜日に直列化する

というつもりだったけど火曜日のうちにKozanebaを挟むかも

chat3

いままでのリキャップを入れて質問させたが、まだ決まってないところの質問が多くてあんまり生産的ではない感じがした

(気のせいかも？正確には「なんかイマイチと感じた」であって、それに「質問の質が悪い」という口実を付けてるだけかも？時間が経ってから第三者の視点で観察する)

自分以外のプロジェクトについての質問が足りないのでプロジェクト一覧を投げた

「EBSFP: 根拠データに基づくSFプロトタイピング」プロジェクトでは、具体的にどのような根拠データが使用され、それがどのようにSFプロトタイピングに貢献するのでしょうか？

SFプロトタイプを元に検索キーワードを作り、そのキーワードで検索してヒットした論文のアブストラクトをプロンプトに積むことを考えている

「未来を読み書きしながら考え、作る」プロジェクトでは、未来の読み書きを通じて何を考え、何を作り出すのでしょうか？

これは後で掘り下げる

SFプロトタイピングの実証実験は、具体的にどのような形で実施されるのでしょうか？

計画中の講義があるのでそれを紹介する

「コモレビカガミ」感想収集プラットフォーム構築プロジェクトでは、どのような感想が収集され、それがどのようにプラットフォームの構築に役立つのでしょうか？

「Scrapbox-based AIチャット作成プロジェクト」では、具体的にどのようなチャットが作成され、それがどのようにScrapboxのデータを活用するのでしょうか？

「コミュニティ中心のAI構築」プロジェクトでは、どのようなコミュニティが対象となり、どのようなAIが構築されるのでしょうか？

この辺、こたえなかったっけ

「未来を読み書きしながら考え、作る」プロジェクト

未来を小説の形で具体化する: これは、抽象的な未来像をより具体的に理解するための手段であり、未来について深く考えるための重要な道具です。

AIを活用する: ChatGPTなどのAI技術を使って、SFプロトタイピングのプロセス全体を支援します。具体的には、世界観の構築、プロットの作成、本文の執筆など、通常は人間が行う作業をAIが補完・支援します。

参加方法は自由: 一連のプロセス全てに参加する必要はなく、読むだけ、書くだけ、あるいは思考だけ、あるいはAIの新しい使い方を考えるだけでも良いとのこと。

知見の共有: メンバー間での書き方やAIの使い方、アイデアなどの情報共有が重視されています。

AIの活用について: このプロジェクトでは具体的にどのようなAI技術が使われていますか？また、そのAI技術をどのようにSFプロトタイピングの各プロセス（世界観の構築、プロットの作成、本文の執筆など）に適用していますか？

ChatGPT!

参加方法の自由度について: それぞれの参加者がどの程度自由に活動できるのでしょうか？例えば、「読むだけ」、「書くだけ」などの参加者がいた場合、その活動内容はどのようにプロジェクト全体に貢献するのでしょうか？

「SFプロトタイピングの進化」について: この点についてもう少し詳しく教えていただけますか？具体的には、どのようにSFを読み書きする行為自体が進化しているのでしょうか？また、その進化をどのように捉え、理解しようとしているのでしょうか？

SFを書く行為はChatGPTに書かせることで進化している。

AIの支援によってハードルが下がったことで、今までであれば自分がSFを書くとは思ってなかった人たちがSFを書くことに参加するようになった。これはシビックテックにおける「住民の参加をどうやったら促せるか」と関連している

完成形に至らないプロットやアイデアがScrapbox上で共有される、他人の書いた小説に対してアンサーソング的な小説が生成される、などの独特な社会的インタラクションが生まれている

読むことに関しては、読んだ結果の感じ方が集計されクラスタリングされる、という既存の小説にないエクスペリエンスが提供された

社会科学の方法について: プロジェクトでは、新しい「SFを読み書きする」という現象を理解するために社会科学の方法を使用するとのことですが、これは具体的にどのような方法を指していますか？

知見の共有について: メンバー間での情報共有はどのように行われますか？また、それらの知見はどのようにプロジェクト全体の進行に反映されるのでしょうか？

情報共有はScrapboxというWikiの一種で行われている

普段は個々人が自分のペースで非同期に活動し、定期的に音声でのミーティングを用意してそこで同期している

同期的コミュニケーションでは非同期的コンテンツへのポインターだけ示せば良いので効率的

ChatGPTの活用: このプロジェクトでAI技術としてChatGPTが使用されていること、そしてそれがSFを書く行為を進化させていることは非常に興味深いです。AIが文芸作品の創作においても重要な役割を果たしているという事実は、技術の進歩と文化の交差点における一例と言えるでしょう。

自由な参加方法: 参加者が自身の興味や能力に基づいて自由に活動できることは、多様性と創造性を高め、新しい発見や成果につながる可能性があります。それぞれの貢献が時間を経て明らかになるというのも、このプロジェクトが長期的な視野を持っていることを示しています。

新しい読み書き体験: これまでにない読み書きのエクスペリエンスが提供されていることは、文字通りSFプロトタイピングの進化を示しています。その結果として生まれる社会的インタラクションの変化は、新たな文化形成の一部でしょう。

知識の共有: Scrapboxを使用した情報共有や、定期的な音声ミーティングによる同期的なコミュニケーションは、プロジェクトの進行や知識の深化において重要な役割を果たしていることがわかりました。

なお、「社会科学の方法」という表現については、もう少し具体的な説明があるとさらに理解が深まると思います。参与観察という推測が示されていますが、それがどのようにプロジェクトに適用されているのか、他にもどのような手法が使われているのかなど、具体的な情報があるとありがたいです。

Kozaneba

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気づき

AIの出力に対して匿名で「それは違うと思う」と投票することは心理的ハードルが低い

人間の発言に対して「それは違うと思う」ということに比べて「相手が人間ではないので気兼ねない」

口頭や記名のSNSで発言することに比べて匿名なのでよい

「はい/いいえ」の投票なので言葉にまとめる必要はなく、違和感があるときにそれを素直に表明できる

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冒頭部分

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全体

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copy

「コモレビカガミ」感想収集プラットフォーム構築プロジェクトでは、どのような感想が収集され、それがどのようにプラットフォームの構築に役立つのでしょうか？

「Scrapbox-based AIチャット作成プロジェクト」では、具体的にどのようなチャットが作成され、それがどのようにScrapboxのデータを活用するのでしょうか？

「コミュニティ中心のAI構築」プロジェクトでは、どのようなコミュニティが対象となり、どのようなAIが構築されるのでしょうか？

この辺、こたえなかったっけ

追記: Kozaneba作成後に読み返したら意外と答えてなかった

つまりこれは「人間の『答えた、答えてない』バッファが溢れている」ということ

加えて「Kozanebaは人間の一時記憶を拡大するツールである」ということ

「コモレビカガミ」感想収集プラットフォーム構築プロジェクトでは、どのような感想が収集され、それがどのようにプラットフォームの構築に役立つのでしょうか？

例えば

「未来はこうなる」「そうは思わない」

「怖い」「怖くない」

「登場人物Aが悪い」「Aは悪くない」

「Scrapbox-based AIチャット作成プロジェクト」では、具体的にどのようなチャットが作成され、それがどのようにScrapboxのデータを活用するのでしょうか？

まだ明確ではない

どのような人がどのような目的でチャットボットと話したいと思うのかは、コミュニティによるので次の質問と絡める

「コミュニティ中心のAI構築」プロジェクトでは、どのようなコミュニティが対象となり、どのようなAIが構築されるのでしょうか？

まず最小単位のコミュニティは一人

これはその一人が発信したり、集めたりした情報を学習して話すAIになる

その個人に関心がある人(特にその個人本人)が使う

例えば質問をしてAIが答える、この質問を本人が見ることで、より良い解説のきっかけとなる

特定テーマの情報を収集しているコミュニティ

これはそのテーマに興味のある人が質問を投げかける

質問回答の失敗を見て、情報を追加するきっかけになる

特定のプロジェクトを実行しているコミュニティ

この辺りから未知数になってくる

プロジェクトに興味がある人がプロジェクトの質問をする

カルチャーに関心を持つ人がいる場合、そのカルチャーが「特定テーマの情報を収集」に相当する

気づき

「個人」の例を書いてて、既存の近いニーズを満たしているサービスとして「質問箱」があることに気づいた

「クオリアさん質問箱」「AI西尾の質問箱」「オモイカネプロジェクト質問箱」…

チャットの前段階として十分有益な気がする

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まだ完璧ではないけどだいぶまとまってきた

全部繋いだ

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2023/8/3

Kozanebaを見ながら資料を清書した

質疑に関しては一部をそのまま採用した

2023/8/4

一晩寝かせてから読み返して加筆、修正