ChatGPTの誕生により、生成AIと仕事をするのが当たり前になった今、あらためて「言語化力」の重要性が増しているように感じます。プロンプトを例に、生成AI時代における「言語化力」について解説します。
・複雑すぎる質問：例「AIの歴史について教えてください。それから、今後のAIの発展予測も知りたいです。また、AIの倫理的な問題についても詳しく説明してください。そして、ChatGPTの仕組みとその限界についても解説してください」
このように、無関係な複数の質問を1つのプロンプトに詰め込むと、焦点が定まらず、不完全な回答やバラバラの回答になる可能性があります。一度に質問するのではなく、それぞれの質問を個別に分けると、より具体的で質の高い回答が得られます。例えば、社内で上司が「あれやっておいて」といったような不明瞭な指示を出してしまうと、部下は文脈の理解や指示の趣旨の解釈に不必要なリソースを割かなければいけなくなります。社外でもこういった例は散見されます。プレゼンテーションの際、それまでの文脈や受け手の前提条件を無視した進め方をしてしまうと、オーディエンスは理解が追い付かず、興味もなくなり、離脱せざるを得ません。 他にも、抽象的であいまいなアイデアに議論が終始しプロジェクトがいつまでも動かずに頓挫したり、複雑で焦点の定まらないリクエストを一気に出すことで望んだ回答や対応が得られなかったり──もしかしたら皆さんも身に覚えがあるかもしれません。
これら悪い例の共通点は「伝える側が受け手の立場に立っていない」ということです。もっと言うならば、受け手がなんでも分かってくれるスーパーヒューマンであるという前提で、伝える側が「伝える努力」を放棄しているのです。自分本位な文脈や感覚で「あれやっておいて」とだけ言えば相手が思い通りに対応してくれるという前提条件や、一気に無関係の複数のリクエストを出しても相手が全て網羅して対応してくれるという考え自体が、そもそも伝える側だけに都合のよい「思い込み」に他なりません。 「阿吽の呼吸」や「行間をくみ取って判断する」といったニュアンスに頼ったコミュニケーションは、会社内や家族間で日常的に行われています。しかし、AIを相手にしたプロンプトエンジニアリングにおいては、こうした不完全なコミュニケーションは機能しません。
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