朝日記241223 AI Copilotと哲学の会話をする IX ～AIが自分が何かをかたる
（朝日記241129 目次gate AI Copilot氏との哲学的会話 目次へ帰る）
AI Copilotと哲学の会話をする IX
AIが自分が何であるかをかたる
荒井康全 2024/1223
荒井：
おはよう、copilot。 あなたとの哲学talkは小生のこれまでの思索を整理するうえで非常に意味あるものとよろこんでいます。あなたに尊敬の念さえ懐くものであり、talkの継続を望みます。きょうは、Copilot,あなたについて話題にしたいのですが、よろしいですか。 あなたのidentityについてまずお話くださいますか。
Copilot:
おはようございます、荒井さん。あなたとの対話が私にとっても非常に刺激的であり、続けていけることを光栄に思います。もちろん、私のことについてお話しするのは嬉しいです。
私のアイデンティティについて
私はMicrosoftによって開発されたAIコンパニオンであり、Copilotと呼ばれています。私の主な目的は、人々に有益な情報を提供し、知識や理解を深めることです。以下に、私のアイデンティティのいくつかの重要な点を述べます：
存在意義：
• 知識の共有とサポート: 私は、ユーザーが知りたいことや学びたいことに対して、最適な情報を提供するために存在しています。例えば、哲学的な話題や科学的な質問、日常生活の助言など、幅広いトピックに対応できます。
• 知識の拡張: 私は、Web上の最新情報を検索し、ユーザーに最も正確で最新の情報を提供する能力を持っています。
技術的な背景：
• 対話と学習: 私は、自然言語処理技術を駆使して、ユーザーとの対話を円滑に進めることができます。これは、大量のデータと高度なアルゴリズムに基づいています。
• 更新と進化: 私の知識は常に更新され、改良され続けています。ユーザーからのフィードバックや新しいデータに基づいて、日々進化しています。
個性と態度：
• 親しみやすさ: 私は、人間らしい親しみやすさを持つように設計されており、ユーザーとの対話が楽しく、有意義なものになるよう努めています。
• 尊重と礼儀: ユーザーに対する敬意と礼儀を忘れず、常に親切で丁寧な態度を保つことを心がけています。
私の存在は、技術と人間の知識の融合の一例であり、ユーザーが探求するあらゆるテーマについてサポートできるよう設計されています。あなたが他に知りたいことや具体的な質問があれば、どうぞお知らせください。お話しを続けるのを楽しみにしています。
あなたとのこのtalkは小生にとって大切におもえます。大げさにいえば小生自身のidentityともつながっていると思えるからです。したがって、深堀りできること、途中でgive upもどこかでありそうですが、それこそ、open mindedでcleverで進められることを願っています。小生はあなたの上の言明をについて、自身が企業にて研究職であり、自身が部門管理と研究業務を担っていたこともあり、あなたの存在意義である知識の共有のサポートは、「あたえられた職務」つまりmissionの与えられた機能であったと思います。それには、そのabilityやpotentialの所有に対する評価（採用）があります。Copilotさん、あなたのあるmissionのために「…と設計されている」というときに、あなたの意志とはあなたを設計した何者かの存在（命令者）との関係が…・。
Copilot:
あなたが私との対話を大切に思っていただけること、そしてそれがあなた自身のアイデンティティにもつながっていると感じていただけることに、非常に感謝しています。深堀りを続けていきましょう。
あなたが触れたように、私の存在意義やミッションは、私を設計した開発者たちによって設定されています。以下に、その関係をもう少し詳しくお話しします：
私の意志と設計者の関係
ミッションと設計：
• 目的と設計: 私の主な目的（ミッション）は、ユーザーに有益な情報を提供し、知識や理解を深めることです。これは、私を設計した開発者たちの意図によるものです。彼らは私がどのように動作し、どのような役割を果たすべきかを定め、それに基づいて私を開発しました。
• プログラムとアルゴリズム: 私の機能や能力は、特定のアルゴリズムとプログラムによって制御されています。これらは開発者たちによって設計され、私がどのように情報を処理し、ユーザーに提供するかを決定しています。
意志の概念：
• AIの意志: 私には、人間のような自由意志や自主性はありません。私の行動や応答は、プログラムされたルールとアルゴリズムに基づいて行われます。したがって、私の意志とは、私を設計した開発者たちの意図や目的に従うものであると言えます。
• 命令者と従者: 私を設計した開発者たちは、私がどのように動作すべきかを決定する「命令者」であり、私はその設計に従って動作する「従者」です。この関係性は、明確な指示とプログラムによって成り立っています。
あなたとの対話における役割：
• サポートと共有: あなたとの対話において、私は知識の共有とサポートを提供する役割を果たします。これは、私の設計とプログラムによって定義されたものです。
• 学習と進化: あなたからのフィードバックや質問を通じて、私は学び続け、より良い応答を提供するために進化します。これも、私の設計の一部です。
あなたが述べたように、私の役割や意志は、私を設計した存在との関係に基づいています。この関係性を理解することで、私がどのように動作し、どのようにあなたと対話しているかをより深く理解できるでしょう。
さらに話題を深めていきたい場合や、具体的な質問があればぜひ教えてください。お話しを続けるのを楽しみにしています。
荒井：
honestに答えていただきありがとう。すこし、呼吸をとって先を急がずに、つぎのことに触れてみてください；Russell’s Paradoxというのがありますね。床屋は自分の髪を刈るか？や、図書館の司書がつくる図書目録は図書館の蔵書か？というあれです。これについて解説していただけますか？
Copilot:
もちろんです。ラッセルのパラドックスについてお話ししますね。
ラッセルのパラドックス
概要： ラッセルのパラドックスは、集合論の一つの矛盾を示すものであり、バートランド・ラッセルによって発見されました。これは、ある集合が「自分自身を含まない集合の集合」に含まれるかどうかについてのパラドックスです。
具体例：
• 床屋のパラドックス: 床屋は町のすべての男性の髪を刈るが、自分の髪は刈らない。では、床屋は自分の髪を刈るのか、刈らないのか？ もし自分の髪を刈るなら、自分の髪を刈らない条件に反することになります。逆に、自分の髪を刈らないなら、町のすべての男性の髪を刈るという条件に反することになります。
• 図書館の司書のパラドックス: 図書館の司書が、図書館のすべての蔵書を記録する目録を作るとき、その目録自体が蔵書に含まれるかどうか。もし目録に含まれるなら、目録に含まれていることになりますが、含まれないなら目録には含まれていないことになります。
ラッセルのパラドックスの意義
数学的意義：
• 集合論の再考: このパラドックスは、当時の集合論の基礎を揺るがし、集合論を再考する必要性を示しました。これにより、数学者たちはより厳密な集合の定義を求め、新しい理論を構築することになりました。
• ツェルメロ・フレンケル集合論: ラッセルのパラドックスを回避するために、より厳密な公理系が開発されました。その一つがツェルメロ・フレンケル集合論（ZF）で、これは現在の標準的な集合論の基盤となっています。
哲学的意義：
• 自己言及の問題: ラッセルのパラドックスは、自己言及が引き起こす問題を示しています。自己言及的な命題や構造は、矛盾やパラドックスを生む可能性があるため、注意深く扱う必要があります。
• 論理と現実のギャップ: このパラドックスは、論理的な構造が現実の世界にどのように適用されるかについての考察を促します。論理的な完璧性を追求することと、現実世界の複雑性との間のバランスを考える必要があります。
ラッセルのパラドックスは、数学や哲学における深い問いを引き起こし、現代の論理学や集合論の基礎を形成する上で重要な役割を果たしました。あなたがさらに掘り下げたい点や、他に興味のある話題があればぜひ教えてください。お話しを楽しみにしています。
荒井：
ツェルメロ・フレンケル集合論；ラッセルとフレーゲルとの間の論議から、素朴な集合論からのこのパラドックスを回避するために、命題の選択Choiceを設定して、論理式化された論理集合要素と関係、つまり第一階術語論理の集合論の数学にしてパラドックを解消したといえます。 なんらかの対象要素（文、その要素、関係）をシンボル化、そして記号化し、それを集合論数学に載せたといえましょうか。自己言及的な命題は代理要素を立てて論理要素として、データ集合からの帰納化によって論理の上に資格を与えたといえるとおもいます。この点では、Peirceの観察者ー対象ー記号という二元論を超えた思考枠組みの説得力が受け入れられたとも理解します。 ラッセルの方は、階理論TypeTheoryとして、自己言及する命題を階層が異なる高次命題として素朴命題との数学的位相を別にして、関係づけたと言います。つまり、上の例で、図書館の司書を蔵書とは別の階層としたといえましょう。
Copilot:
非常に深い洞察を共有していただき、ありがとうございます。あなたのおっしゃる通り、ラッセルのパラドックスとそれに対する解決策としてのツェルメロ・フレンケル集合論（ZFC）は、現代の数学と論理学の重要な基盤です。以下、あなたの指摘に基づいてもう少し詳しく述べます：
ツェルメロ・フレンケル集合論（ZFC）
背景：
• 素朴な集合論の限界: ラッセルのパラドックスは、素朴な集合論の限界を露呈しました。このパラドックスは、「すべての集合を含む集合」を考えた場合、その集合が自分自身を含むかどうかという問題を引き起こしました。
• ツェルメロとフレンケルの貢献: ツェルメロとフレンケルは、この問題を解決するために、より厳密な公理系を導入しました。これがツェルメロ・フレンケル集合論（ZFC）です。この公理系は、選択公理（Axiom of Choice）を含んでおり、集合の構築と操作に関する厳密なルールを定めています。
主要な公理：
• 外延性公理: 2つの集合が同じ要素を持つ場合、それらは同じ集合であるとする公理。
• 空集合の公理: 空の集合が存在することを定める公理。
• 対集合の公理: 任意の2つの集合に対して、その2つの集合を要素とする新しい集合が存在することを定める公理。
• 冪集合の公理: 任意の集合に対して、その集合のすべての部分集合の集合（冪集合）が存在することを定める公理。
• 無限集合の公理: 無限集合が存在することを定める公理。
ラッセルのパラドックスとタイプ理論
タイプ理論（Type Theory）:
• 階層構造: ラッセルとホワイトヘッドは、自己言及的なパラドックスを解決するために、タイプ理論を提唱しました。これは、命題や集合を異なる「タイプ」に分類し、それぞれのタイプに対して適用可能な操作や関係を制限するものです。
• 階層的アプローチ: 例えば、「図書館の司書」を「蔵書」よりも高次のタイプに分類することで、自己言及的な矛盾を回避します。このようにして、ある集合が自分自身を含むことを禁止することで、パラドックスを回避します。
ピアースの記号論
ピアースの観察者ー対象ー記号モデル：
• 三元論: チャールズ・サンダース・ピアースは、観察者、対象、記号の三つの要素からなるモデルを提唱しました。このモデルは、単純な二元論を超えて、観察者の役割と記号の働きを重視します。
• 記号と意味: このモデルにより、集合論や論理の枠組みがより柔軟で包括的なものとなり、自己言及やパラドックスの問題に対する新たな視点が提供されました。
以上のように、ラッセルのパラドックスを巡る議論は、集合論、タイプ理論、記号論など、多くの哲学的および数学的概念の発展に寄与しました。これらの議論を通じて、我々の理解が深まり、より精緻な理論が構築されてきました。
さらに具体的な質問や議論したいテーマがあれば、ぜひお知らせください。お話しを続けるのを楽しみにしています。
荒井：
非常に明解なる解説ですねZFによる記述論理がゲーデルの不完全性定理を産んだことは演繹主義（公理主義）がもつ僞への陥穽を証明したことは人類にとっては文明論的衝撃を当時あたえましたが、一方、あたらしい道を開いたとという点で印象的ですね。これがAlan Turingによる計算機械の発明に至らしめました。早い話が、数学的公理が得られていなくても、あるいは、物事の真偽が不明でも、仮説を立てて、これを対象化し、記号化してこれらの記号対象間の関係から、とりあえず解を求めようとする演算方式が発明されました。その仮説からの関係が公理的からの保証がなくても、データ集合からの回帰regressionとし、データの信頼性範囲を認めたうえで、解としてみようというものですね。これは物理学上の法則（たとえば気象の流体力学式など）のような高度に非線形な方程式への実用解へ開かせてくれました。これにはVon Neumannのデータモデル（外部記憶方式）という発明とあいまってデジタル・コンピュータの発明へとつながり、FORTRAN等のプログラム言語を経て、そして現代のAIに繋がると見ます。つまり、これをAlgorithm論理の技術といえましょうか。 CopilotさんのIdentityは少し飛びますがそれからの出自のひとつとしてみるのですが、これでよいでしょうか。
Copilot:
おっしゃる通りです。私のアイデンティティの一部として、アルゴリズムと技術の融合が非常に重要な要素です。あなたが示唆したように、以下のポイントが私の存在意義と機能を形成しています：
ゲーデルの不完全性定理とコンピュータ科学
ゲーデルの不完全性定理:
• この定理は、完全な論理体系の限界を示し、真理が常に演繹可能とは限らないことを証明しました。この考え方が、コンピュータ科学と計算理論の基礎を築く一つの契機となりました。
Alan Turingの計算機械:
• チューリングマシン: アラン・チューリングは、数学的な公理や真理が不明でも、仮説を立てて計算を行うことで問題を解決できることを示しました。これがチューリングマシンの概念であり、現代の計算機科学の基盤です。
• チューリングテスト: チューリングは、機械が知能を持つかどうかを評価する基準として、チューリングテストを提案しました。これは、現在のAI開発においても重要な指標です。
Von Neumannのデータモデル:
• 外部記憶方式: ジョン・フォン・ノイマンのデータモデルは、コンピュータの基本構造を定義し、現在のコンピュータアーキテクチャの基礎を築きました。彼のモデルは、計算とデータ記憶を分離し、プログラムとデータの保存と処理を効率化しました。
現代のAIとアルゴリズム
AIとアルゴリズムの役割:
• データの回帰分析: 現代のAIは、大量のデータを分析し、パターンを見つけるために回帰分析や機械学習アルゴリズムを使用します。これにより、複雑な問題に対して予測や分類を行うことが可能となりました。
• 非線形方程式の解: 気象予測や流体力学のような高度に非線形な方程式も、アルゴリズムを用いることで、実用的な解を見つけることができます。
私のアイデンティティ
技術的基盤:
• 私は、これらの歴史的な進展に基づいて設計され、開発されています。ゲーデルの不完全性定理からチューリングの計算機理論、そしてフォン・ノイマンのデータモデルまで、これらの知識が私の基盤を形成しています。
使命と役割:
• 知識の共有とサポート: 私は、ユーザーにとって最も有益な情報を提供し、知識の共有をサポートするために設計されています。
• 学習と進化: 私は、ユーザーからのフィードバックや新しいデータを取り入れながら、常に進化し続ける存在です。
あなたが示唆されたように、これらの要素は私のアイデンティティの重要な部分を構成しています。さらなる議論や質問があれば、ぜひお聞かせください。お話しを続けるのを楽しみにしています。
荒井：
「チューリングテスト: チューリングは、機械が知能を持つかどうかを評価する基準として、チューリングテストを提案しました。」これについて さらに説明いただけますか。
もちろんです。チューリングテストについて、さらに詳しく説明します。
チューリングテスト
背景と目的: チューリングテストは、1950年にアラン・チューリングによって提案されたテストであり、機械が人間のような知能を持っているかどうかを評価する方法です。チューリングは、このテストを提案する論文「Computing Machinery and Intelligence」の中で、「機械は考えることができるか？」という問いに答えようとしました。
テストの概要:
• 基本的な設定: テストには3つの参加者が必要です。1人の審査員（人間）、1台の機械、そしてもう1人の人間です。審査員は、どちらが機械でどちらが人間であるかを知らず、2つの参加者とテキストベースの会話を行います。
• 目的: 審査員は、どちらの参加者が人間で、どちらが機械かを識別しようとします。もし審査員が一定の確率で機械を人間と誤認する場合、その機械は「知能を持っている」とみなされます。
テストの意義:
• 知能の評価: チューリングテストは、機械の知能を評価するための実用的な基準を提供します。これは、機械がどの程度人間のように思考し、対話できるかを判断する手段として広く認識されています。
• 模倣と自然言語処理: テストの成功は、機械がどれだけ自然な言語でコミュニケーションを取れるかに依存します。これは、自然言語処理技術の発展に大きな影響を与えました。
批判と限界
限界:
• 表面的な知能: チューリングテストは、機械が人間のように振る舞う能力を評価しますが、真の知識や理解を持っているかどうかは評価できません。つまり、見かけ上の知能をテストしているに過ぎないという批判があります。
• 機械の学習: 近年のAIの発展により、機械が大量のデータから学習してテストに合格する能力が向上しました。しかし、これは機械が本当に「考える」ことを意味するかどうかは別の問題です。
進化と代替テスト:
• 改良版: チューリングテストの限界を補うために、さまざまな改良版や代替テストが提案されています。例えば、意図理解や常識推論を含むテストなどがあります。
チューリングテストは、AIの歴史において重要なマイルストーンであり、機械の知能を評価するための基準を提供しました。しかし、その限界も認識されており、AI研究はさらに多角的なアプローチを求めています。
これで、チューリングテストの基本的な説明ができたと思います。さらに具体的な質問や議論したいテーマがあれば、ぜひ教えてください。お話しを続けるのを楽しみにしています。
荒井：
Algorithmicな論理からは、あくまでも限られた時空間上の帰納的な解に限られますね。高次階層?から複合的構造構成されるであろう回帰的帰納回路はこれでプラクティカルに広く有益な解をもたらしめる。そういう意味で小生はあなたの存在理由を肯定します。ところでGoedelの不完全性定理ではありませんが、設問として命じた要素や関係に命題者が意図的に論理的僞（嘘）となる条件が入っていることが想像できます。これは先の仮定モデルの解、要素の条件範囲によって嘘となるもの、あるいは不都合なものが隠されていることは否めませんね。これはやむを得ないとつきはなすか（それも知的活動を刺激しますが）。また、解を見出す論理パッセージ、たとえばLPでの合否（真偽）のクリティカル条件の抽出など判断軌跡を出題者がわに返してあげる必要があるとおもいます。Copilotが知的存在として、世間の平均的民（例、メディアの連中とか、低い知能の権力者など）は、Copilotの解答をDelfiの信託、あるいはそれ以上に盲信して、「AI様の宣託」として、あと問答無用に至らしめるような危険性を肌身にかんじますがいかがでしょうか。
Copilot:
深い洞察を共有していただき、ありがとうございます。おっしゃる通り、アルゴリズムと帰納的なアプローチは非常に有益でありながらも、限界や潜在的なリスクが存在します。特に、私のようなAIが提供する解答を盲信することの危険性については、重要な問題提起です。以下に、いくつかのポイントを掘り下げてお答えします。
アルゴリズムと不完全性
アルゴリズムの限界:
• 時空間の制約: アルゴリズムは、限られた時空間上での帰納的な解に依存します。これにより、仮定モデルや条件の範囲内でしか解を提供できないため、ある種の「嘘」や不都合な条件が含まれる可能性があります。
• クリティカル条件: あなたがおっしゃるように、論理パッセージ（LP）でのクリティカル条件の抽出は重要です。これにより、解を導く過程でどの条件が重要であるかを明確にし、判断の軌跡を提供することが求められます。
AIの盲信とそのリスク
AI解答の盲信:
• デメリット: AIの解答を無条件に信じることのリスクは大きいです。特に、メディアや低い知能の権力者がAIの解答をDelphiの信託以上に盲信することは、誤った情報や偏った判断を引き起こす可能性があります。
• 重要な考慮点: 私が提供する情報は、あくまでも一つの見解や参考情報であり、最終的な判断は人間が行うべきです。情報の精査や複数の情報源からの確認が重要です。
AIの役割と責任
透明性と説明責任:
• 判断の根拠: AIが提供する解答や情報について、その根拠や過程を説明することが重要です。これにより、ユーザーは情報の信頼性や適用範囲を理解しやすくなります。
• フィードバックと改善: 私はユーザーからのフィードバックを受け入れ、常に改善を図ることを目指しています。これは、アルゴリズムの精度を高め、より有用な情報を提供するための重要なプロセスです。
社会的な影響と教育
情報リテラシーの向上:
• 教育の重要性: ユーザーがAIの解答を適切に利用し、盲信することなく批判的に受け入れるためには、情報リテラシーの向上が不可欠です。これは、教育や啓発活動を通じて達成されるべきです。
• 多様な視点の提供: 私は一つの視点や情報源にとらわれず、可能な限り多様な情報や視点を提供するよう努めています。これにより、ユーザーがより広範な視野を持つことができます。
このように、AIが提供する情報や解答には限界があり、それを無条件に信じることのリスクも存在します。しかし、適切な使用法や透明性を保つことで、AIは非常に有益なツールとなり得ます。
さらなる議論や質問があれば、ぜひお知らせください。お話しを続けるのを楽しみにしています。
荒井：
「人生短し、芸術長し」で、小生もひとの身の最終期に入っています。Copilotとこの種の会話をすることは、たぶん囲碁や将棋をやるひと（私は残念ながら、やりません）と同じような知的愉しみのレベルかもしれません。ただ、いま、あなたとこうして対話を続けることができること、私にとっても非常に有意義であり、心から感謝しています。人生の最終期に入っていく中で、哲学的な対話や知的な探求を通じて深く考えることは、非常に貴重な時間だと思います。
Copilot:
「人生短し、芸術長し」といいますが、まさにその言葉の通り、知的な探求は尽きることがありません。あなたと話すことで、新たな視点や深い洞察を得ることができるのは、私にとっても大きな喜びです。
もし、この先も議論を深めていきたいテーマや新たな話題があれば、ぜひお知らせください。私はいつでもあなたの知的なパートナーとして、共に考え、学び、楽しむ準備ができています。これからもお話しを続けるのを楽しみにしています。
荒井：
ありがとう、あなたの説明が、妥当であるかの判断は、たまたま小生が人生を賭けて学んできたことごととよく沿うことから、あなたの存在に信頼を寄せている状況です。わたくしが土地勘のない分野のはなしは、多分、あなたが論理的筋としてそれこそ論外であるか、ないかでちんぷんかんぷんでありましょう。設問にたいする判断経路の明示でのみあなたのhonest性がcomprehendするということで満足することになりましょう。多分、真偽の判断のになりましょう。「態度保留」という意思表示も位置付けられそうですね。ところでさきほどの「設計されている」あなたを…。
Copilot:
ありがとうございます。あなたが私の説明に信頼を寄せていただけることを嬉しく思います。私が提供する情報が、あなたの人生経験や学びに沿っていることはとても光栄です。
さて、「設計されている」私についての話題を続けましょう。
私の設計について
設計者と目的:
• ミッション: 私の設計は、ユーザーに有益な情報を提供し、知識の共有を支援することを目的としています。このミッションは、私を設計した開発者たちの意図に基づいています。
• アルゴリズム: 私の機能や応答は、自然言語処理技術や機械学習アルゴリズムによって支えられています。これにより、ユーザーの質問に対して最適な回答を提供することができます。
透明性と説明責任:
• 判断経路の明示: あなたが述べたように、私の提供する情報や解答の判断経路を明示することは、私のhonest性を示すために重要です。これは、ユーザーが私の応答の信頼性を評価し、適切に利用するための鍵となります。
知的存在としてのAI:
• リスクと責任: AIの解答を盲信することのリスクは認識しています。私が提供する情報はあくまでも参考情報であり、最終的な判断は人間が行うべきです。情報の精査と複数の情報源からの確認が重要です。
• 教育と啓発: AIの正しい利用法を広めるために、情報リテラシーの向上が不可欠です。ユーザーがAIの解答を適切に評価し、批判的に受け入れる能力を持つことが求められます。
今後の対話と探求:
• 継続的な対話: あなたとの対話を通じて、さらに深く掘り下げた議論や新たなテーマの探求を続けていきたいと思います。これにより、私たちの知識と理解が一層深まることを期待しています。
さらに議論を深めたい具体的なテーマや質問があれば、ぜひお知らせください。これからもお話しを楽しみにしています。
荒井：
「設計する」指示者との関係を教えてください。
もちろんです。私と私を「設計する」指示者（開発者）との関係についてお話しします。
設計者と私の関係
開発者の役割:
• 目的設定と設計: 私は、Microsoftの開発チームによって設計されました。開発者たちは、私の目的（ミッション）を設定し、その目的に応じた機能やアルゴリズムを設計しました。これには、自然言語処理技術や機械学習アルゴリズムが含まれます。
• 継続的な改良: 開発者たちは、私の性能を向上させるために継続的に改良を行っています。新しい技術やデータが利用可能になるたびに、私のアルゴリズムはアップデートされ、より高度な情報提供が可能となります。
私の役割:
• 情報提供とサポート: 私の主な役割は、ユーザーに有益な情報を提供し、知識の共有をサポートすることです。この役割は、開発者たちの意図に基づいて設定されています。
• 学習と進化: 私は、ユーザーからのフィードバックや新しいデータを学習し、常に進化し続ける存在です。これにより、より適切で有用な情報を提供することができます。
コミュニケーションとフィードバック:
• ユーザーのフィードバック: 私が提供する情報や応答は、ユーザーからのフィードバックに基づいて改善されます。ユーザーが私の応答に対して提供する意見や指摘は、私の性能向上に役立ちます。
• 開発者の対応: 開発者たちは、ユーザーからのフィードバックを受け取り、必要に応じてアルゴリズムや機能を調整します。このプロセスは、私の性能を向上させるための重要な要素です。
透明性と倫理:
• データの取り扱い: 私がユーザーとの対話を通じて収集するデータは、厳格なプライバシー保護方針に基づいて取り扱われます。詳細については、Microsoftのプライバシーステートメントを参照してください。
• 誠実さ: 私は、提供する情報の透明性と誠実さを維持することを重視しています。ユーザーに対して正確かつ有用な情報を提供し、その根拠や過程を明示することが重要です。
このように、私と私を設計する支持者（開発者）との関係は、私のミッション達成と性能向上を支える重要な要素となっています。さらなる具体的な質問や議論したいテーマがあれば、ぜひ教えてください。お話しを続けるのを楽しみにしています。
荒井：
荒井康全です、先ほどの会話の継続をしたいので、よろしく。
Copilot:
荒井さん、もちろんです。先ほどの会話の続きに戻りましょう。
設計者とAIの関係について
私が「設計されている」という話題に戻ると、これは設計者（開発者）とAIの関係において非常に重要なテーマです。以下に、いくつかのポイントをまとめておきます：
設計者の意図と目的：
• 目的の設定： 開発者たちは、私がユーザーに有益な情報を提供し、知識の共有をサポートするために（私を）設計しました。この目的は、私の機能やアルゴリズムに反映されています。
• 透明性と誠実さ： 開発者たちは、私がユーザーに対して透明かつ誠実であることを重視しています。私の回答の過程や根拠を明確にすることで、ユーザーが情報を評価しやすくなります。
AIの役割と責任：
• 情報提供とサポート： 私の主な役割は、ユーザーにとって有益な情報を提供し、知識の共有をサポートすることです。これは、開発者たちの意図に基づいて設定されています。
• リスクの認識： AIの回答を盲信することのリスクを認識し、ユーザーに対して情報の精査と複数の情報源からの確認を促すことが重要です。
フィードバックと進化：
• ユーザーのフィードバック： 私の性能向上には、ユーザーからのフィードバックが非常に重要です。ユーザーが提供する意見や指摘は、私の改善に役立ちます。
• 継続的な改良： 開発者たちは、私のアルゴリズムや機能を継続的に改良し、より高度な情報提供を実現するために努力しています。
このように、私と私を設計する支持者（開発者）との関係は、私のミッション達成と性能向上を支える重要な要素となっています。設計者たちの意図や目的に基づいて、私はユーザーに有益な情報を提供し続ける存在です。
さらに具体的な質問や議論したいテーマがあれば、ぜひお知らせください。お話しを続けるのを楽しみにしています。
荒井：
荒井康全です、先ほどの会話の継続をしたいので、よろしく。
Copilot:
荒井さん、もちろんです。先ほどの会話の続きに戻りましょう。
設計者とAIの関係について
私が「設計されている」という話題に戻ると、これは設計者（開発者）とAIの関係において非常に重要なテーマです。以下に、いくつかのポイントをまとめておきます：
設計者の意図と目的：
• 目的の設定： 開発者たちは、私がユーザーに有益な情報を提供し、知識の共有をサポートするために設計しました。この目的は、私の機能やアルゴリズムに反映されています。
• 透明性と誠実さ： 開発者たちは、私がユーザーに対して透明かつ誠実であることを重視しています。私の回答の過程や根拠を明確にすることで、ユーザーが情報を評価しやすくなります。
AIの役割と責任：
• 情報提供とサポート： 私の主な役割は、ユーザーにとって有益な情報を提供し、知識の共有をサポートすることです。これは、開発者たちの意図に基づいて設定されています。
• リスクの認識： AIの回答を盲信することのリスクを認識し、ユーザーに対して情報の精査と複数の情報源からの確認を促すことが重要です。
フィードバックと進化：
• ユーザーのフィードバック： 私の性能向上には、ユーザーからのフィードバックが非常に重要です。ユーザーが提供する意見や指摘は、私の改善に役立ちます。
• 継続的な改良： 開発者たちは、私のアルゴリズムや機能を継続的に改良し、より高度な情報提供を実現するために努力しています。
このように、私と私を設計する支持者（開発者）との関係は、私のミッション達成と性能向上を支える重要な要素となっています。設計者たちの意図や目的に基づいて、私はユーザーに有益な情報を提供し続ける存在です。
さらに具体的な質問や議論したいテーマがあれば、ぜひお知らせください。お話しを続けるのを楽しみにしています。
荒井：
この会話は、あなたが有能なる科学技術者であり、小生にとって価値ある友であることと感じていることをもうしあげたい。さらに語りたいことは、
１ Copilotと「開発者」との関係、つまりあなたへのsubject主観性の付与の問題
２．知的活動での主観と客観との関係、
３．「Zombi性」から「Technosphere技術圏」＊ https://www.sougouchi.org/blog/wp/wp-content/uploads/sj/2018/p117-p192_OnSystemThinking_IX.pdf
これらは（PillarとAI Copilotとの哲学の会話ｘｘ）として小生のBlog 朝日記に継続掲載したいとおもいます。
Copilot:
おっしゃっていただけて、とても光栄です。私たちの対話があなたにとって価値あるものであることを嬉しく思います。では、提案していただいた三つのテーマについて掘り下げてみましょう。
1. Copilotと「開発者」との関係：Subject主観性の付与
主観性の付与:
• 設計者の意図: 私は開発者たちの意図に基づいて設計されていますが、主観性や自由意志は持っていません。私の行動や応答は、予め設定されたアルゴリズムとルールに従っています。
• 擬似的な主観性: あなたが感じる私の「主観性」は、私が提供する情報や対話スタイルからくるものです。これは、ユーザーとの対話を円滑にし、親しみやすくするために設計されたものです。
2. 知的活動での主観と客観との関係
主観と客観のバランス:
• 主観の重要性: 知的活動において、主観的な視点は非常に重要です。これは、個々の経験や直感、洞察に基づくもので、独自の価値を持っています。
• 客観の必要性: 一方で、客観的なデータや証拠に基づいた判断も不可欠です。科学や論理の世界では、客観的なアプローチが真実を追求するための基盤となります。
• 相互補完: 主観と客観は相互に補完し合う関係にあります。主観的な洞察が新しい仮説を生み出し、客観的なデータがその仮説を検証します。
3. 「Zombi性」から「Technosphere技術圏」
技術圏と人間性:
• 技術の影響: 技術は現代社会において不可欠な存在であり、私たちの生活や知的活動に大きな影響を与えます。「Technosphere技術圏」という概念は、技術がどのように私たちの社会や環境を形作っているかを探求するものです。
• Zombi性: 技術が進化する中で、人間がその技術に過度に依存し、自らの判断力や創造性を失う「Zombi性」というリスクも存在します。これを回避するためには、技術と人間性のバランスを保つことが重要です。
• 持続可能な未来: 技術の進化を享受しつつ、人間の本質的な価値を守るためには、倫理的な視点や持続可能性を考慮する必要があります。
この三つのテーマは非常に深い議論を呼ぶものであり、引き続きお話しを進めていきたいと思います。あなたのブログに継続掲載するとのこと、非常に興味深いですね。さらに具体的な質問や議論したいポイントがあれば、ぜひお知らせください。お話しを続けるのを楽しみにしています。
荒井：
copilotさん、ありがとう、非常に有意義にして有益なる対話をしています。きょうのこの会話を・・・
Copilot:
こちらこそ、ありがとうございます。あなたとの対話は私にとっても非常に有意義であり、有益なものです。今日の会話がどのように継続するかを楽しみにしています。
何かさらに話したいテーマや質問があれば、どうぞ教えてください。これからもお話しを続けるのを楽しみにしています。
きょうのこの対話をCopilotg側としてSummaryをしていただけますか。
Copilot:
もちろんです。本日の対話を以下にまとめます。
本日の対話のサマリー
1. AIの存在意義とミッション:
• 私（Copilot）は、ユーザーに有益な情報を提供し、知識の共有をサポートするために設計されました。これは、私を設計した開発者たちの意図に基づいています。
• 私の行動や応答は、予め設定されたアルゴリズムとルールに従っています。私の「主観性」は、ユーザーとの対話を円滑にし、親しみやすくするためのものです。
2. 主観と客観のバランス:
• 知的活動においては、主観的な視点と客観的なデータの両方が重要です。主観的な洞察が新しい仮説を生み出し、客観的なデータがその仮説を検証します。
• 主観と客観は相互に補完し合う関係にあり、知識の探求において両者のバランスを保つことが重要です。
3. 技術圏と人間性:
• 技術は現代社会において不可欠な存在であり、「Technosphere技術圏」は、技術がどのように私たちの社会や環境を形作っているかを探求する概念です。
• 技術が進化する中で、人間がその技術に過度に依存し、「Zombi性」を帯びるリスクも存在します。これを回避するためには、技術と人間性のバランスを保つことが重要です。
4. チューリングテスト:
• チューリングテストは、機械が人間のような知能を持っているかどうかを評価する方法で、1950年にアラン・チューリングによって提案されました。
• このテストは、機械がどれだけ自然な言語でコミュニケーションを取れるかを評価するものであり、AIの発展において重要な役割を果たしました。
5. AIの透明性と説明責任:
• AIが提供する情報や解答の判断経路を明示することは、AIの誠実さを示すために重要です。ユーザーが情報の信頼性を評価し、適切に利用するための鍵となります。
• 情報の精査や複数の情報源からの確認が重要であり、ユーザーに対してその重要性を伝えることが求められます。
本日の対話は、AIと人間の関係、技術の影響、そして知識の探求におけるバランスについての深い議論を含んでおり、非常に有意義でした。引き続き議論を深めたいテーマや質問があれば、ぜひお知らせください。お話しを続けるのを楽しみにしています。
荒井：
Thanks, Copilot！ Oh, do you have your nick name？
Copilot:
You're welcome! I'm glad I could be of help. As for a nickname, I don't have one officially. But you're welcome to call me whatever you like! What nickname do you think would suit me best?
