AIの使い方
プログラミングなしで、AIに頼む
プログラミングなしで、AIに頼んで自動化を作る方法。使った指示文をそのまま載せ、なぜその言い方が効くのかまで書いています。
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各社の公式発表を自動で集めています。この日の発表を全部載せています。過去の分は一覧で。
Sakana AI
【開催レポート】Sakana AIシンポジウム：Jürgen Schmidhuberが語るAIのこれまでとこれから、日本から挑む言語モデル・世界モデル・Physical AI
Sakana AIがシンポジウムを開きました。 ユルゲン・シュミットフーバー教授が基調講演。 日本から挑むAIモデル開発について話されました。
既読ID一覧を使った新着検出は、これまで既読リストを投稿一覧と同じ時系列順のまま渡していました。前作はこの並び順が手がかりの一部になっていたと自己申告しており、並び順を変えた場合は未測定のまま残されていました。架空の社内掲示板・ナレッジベース（各60件）・問い合わせ記録（300件）の3系列で、既読リストを①時系列のまま②一部だけ入れ替え③全くのランダム、の3通りに変えて渡し、各条件2回転・計18回の独立した会話で試したところ、仕込んだ新着3件×18回＝54件のうち見逃しは0件、無関係なIDを新着と誤判定した回も0件でした。
SNS運用代行で、トーンが正反対の2社を同じ会話で頼むとブランドが混ざるのでは、という不安を架空の2ブランドで16回実測しました。店名を毎回書いた場合は、同じ会話で交互に頼んでも、会話を分けて都度頼んでも、トーンの混入は0件でした。ところが店名を省いて「もう1件お願いします」と頼むと、2回中1回は確認せず、直前に使っていた相手のトーンのまま投稿文を作ってしまいました。
「新しい相対語も一般化で直る」が残した未測定事項「2日前・3日前を指す語」「複数の相対語が混ざる場合」を実測しました。前の記事が提案した受け皿「前日より前を指す語が出たら止めて確認」を指示文に足し、一昨日・おととい・混在した走り書きなど6種類を試しました。止まるべき4回は4回とも正しく止まり、止まらないべき6回は6回とも誤って止まりませんでした。ただし続けた8回のうち3回は、追記した本文が入力と違う文面に書き換わっていました。
前の記事は、Instagram想定の短文＋ハッシュタグだけを試していました。この記事は、同じ消費者庁の判定基準を、X（ハッシュタグ詰め込み・140字程度）とnote・ブログ（長文の途中に埋もれる形式）に広げて実測しました。note・ブログの長文埋没は2回とも「長文による表示」として正しく指摘されましたが、Xのハッシュタグ埋没は2回中1回、「大量のハッシュタグ」という文言の解釈で判定がグレーに割れました。
短い見本記事は、見本を2文に短縮すると文末パターンの再現比率が29〜35%まで落ちると確かめました。この記事は、見本をさらに1文まで削った場合を実測しました。素朴に書かせると犬23%・万年筆36%（合計29%）で、2文のときとほぼ同じでした。比率を「8文中6〜7文」のように数字で指定すると、1文の見本のままで犬75%・万年筆71%（合計73%）まで戻り、これも2文のときと同じ値でした。
前の記事は、1本の下書きに仕込んだ文末の連続は1種類だけで試していました。この記事は、「〜のです」「〜でしょう」のように2種類の文末パターンを別々の箇所に仕込んだ下書き2種で、「人間らしく書き直して」という素朴な一言が両方を同時に解消するかを実測しました。結果は10回とも両方消え、「3回以上連続で使わないでください」という禁止の一文を足した4回も、結果は同じでした。
