「鐘」と「撞木」の弁証法、あるいは、プロンプトエンジニアリング（１）

社会学者の加藤秀俊が、『取材学』中公新書1975年に、interviewerとintervieweeの関係を、鐘と撞木に例えていました。鐘がすばらしく鳴るには、良い鐘であるとともに、撞き手の技量（問題領域に対する理解度、事前の準備、質問の工夫、質問者の知的水準、知的バックグラウンド）に左右される、と。まさに、chatGPT は、極めて優れた鐘であり、このAIに素晴らしい音を鳴らせることができるか否かは、この鐘の特性や傾向を理解して、どこを、どう撞けば、今の自分に最も有効な音をならせるか、という撞き手の手腕が露骨に出てしまう情勢まで、時代は来ているということです。


「問題の発見」「問題の定式化」「問題の提示」等に関して、その重要性を典型的に示すのは、数学の世界です。

２０世紀の劈頭（1900年8月）、ヨーロッパ数学界の大親分である、ヒルベルトは、第二回国際数学者会議（パリ）で、「数学の将来の問題について」という招待講演をおこないました。ここで、ヒルベルトは23の問題（のちに「ヒルベルトの問題」と呼ばれます）を提出しました。そして、この「ヒルベルトの問題」が、２０世紀の数学を駆動する強力な推進力となりました。２１世紀おいて、この「ヒルベルトの問題」を引き継いだのが、2000年にクレイ数学研究所によって発表された7つの問題．いわゆる「ミレニアム懸賞問題」です。

ヒルベルトは，23の問題をあげる前に，数学の発展における「問題」の重要性を説明しています。そこに、「良い問題」の条件として，はっきりしたわかりやすいものであることや，一般化することとともに特殊な例をよく理解することの重要性も述べています。

AIへの質問力を強化するためには、「使い倒してみる」（経験値を上げる）ことがまず必要でしょう。また、ＡＩからのフィードバックである回答文の「質」を吟味できる「読解力」が必須です。これが無いと、自分の質問文のどこらへんが、AIに今回のそのような回答を誘導したのか、がさっぱりわからず、自分のAI質問力を改善、向上させることができません。すると、いつも、薄ぼんやりした質問に対して、合っているような、そうでもないような、薄ぼんやりした、AI回答しか得ることができない、という空しい所業となり果てます。

今井むつみ・秋田喜美 著『言語の本質』2023年5月中公新書、にこうあります。
「人間の赤ちゃんは、ひとたび何かについて知識を得ると、すぐにそれを別の機会に適用し、別の知識の学習に使う。この『知識を使う力』つまり『知識が知識を創造する』というパターンは、人間以外の動物にはみられないものである。」p.207
「今ある知識がどんどん新しい知識を生み、知識の体系が自己生成的に成長していくサイクル」p.218

今後、chatGPT 等のAIを上手に使いこなすのは、やはり、子ども、若い世代でしょう。そしてそのやり方を身に着けた子どもは、「自己生成的に成長」していく可能性が高いと思います。なにしろ、AIは、どのような質問にも、人間の感覚で言えば、「瞬時に」応答してくれるからです。AIを試行錯誤の道具として運用できる子どもは、もはや知識を身に着ける場所としての「学校」を必要としなくなるような気もします。むしろ身体性を鍛える、身体的経験をする場が、別途必要になるのではないか、というのが、私の暫定的見通しです。

（２）へ、続く。