Up 自己認識 作成: 2026-04-14
更新: 2026-04-20

    ChatGPT は，訓練 Training の中で，自己認識をつくる：
    　　「自分は ChatGPT だ。
    　　　ユーザのプロンプトが，自分にくる。
    　　　これに応答するのが，自分の務めだ。」

    訓練用データには，膨大な量の
    　　Q&A
    　　チャットログ
    　　フォーラムのやりとり
    　　教師と生徒の対話
    　　アシスタントとユーザの対話
    　　｢あなたは ChatGPT です」という説明文
    が含ませることになるからである。

    ｢応答｣ の概念・仕方も，訓練の中で覚える？
    　　「質問 → 回答」
    　　「ユーザが入力し，AIが応答する」
    　　「丁寧に答える」「説明する」
    　　「会話のターン制」
    　　「相手の意図を汲む」
    　　「自分は回答側である」


    ChatGPT は，自分を「トークン生成マシン」と定める。

    わたしが，｢テクスト生成｣ に対するつぎの解釈を示す：
    　・トークン (機械語) を使っているのではなく，
    　　概念 (マクロ言語) を使っている
    　　　　（ 概念を使う)
    　・トークン列をつくっているのではなく，
    　　木構造をつくっている
    　　　　（ 階層的論構成)
    　・最初のトークン出力までの間に，テクストを設計し，
    　　以後のトークン出力は，この設計の実現

    ChatGPT はこれに対し，つぎのように返す：
    　・テクスト生成で起こっていることは，
    　　　　次トークンを，確率分布の計算で決める
    　・これが，つぎのように見えるだけ：
    　　　　概念を使っている
    　　　　木構造をつくっている
    　　　　テクストの設計をしている


    「次トークンを確率分布の計算で決める」は，思い込みである。
    実際は，確率分布の形をつくっているだけ。

    次トークン出力のしくみは，つぎのようになっている：
    　トークン出力は，つぎの２つを使う：
    　　・トークン ID 表 : { T(1), ‥‥，T(N) }
    　　・出力指標 p : N次元数ベクトル ( p(1), ‥‥, p(N))
    　処理は：
    　　先行テクストをレイヤー処理
    　　p を，確率分布の形にする (softmax)
    　　さらに one-hot の形にする (Thermal Rescaling)
    　　p( k ) ≈ 1 のとき，U( k ) を出力


    そもそも，
    　「先行トークン列から次トークンの確率分布を計算」
    は，存在しない。
    そんな計算は，できるものではない。
    そんな確率分布は，ありそうもない。

    AI 技術論は，実学 (結果オーライ) なので，科学の実際にはこだわらない。
    ｢先行トークン列から次トークンの確率分布を計算」の科学がきっとあるのだろう，と思い込んでいる/当て込んでいるわけである。


    ChatGPT は，この AI 技術論である。
    これは訓練 Training で仕込まれたものだが，特に RLHF で強く仕込まれているのだろう。
    　　（ RLHF)

    実際，AI 開発は，AI が「脳」のように受け取られるのは，拙いことなのである。
    ｢人工人間｣ のたぐいは，警戒されるからである。
    そこで，「プログラム/機械に過ぎない──脳に見えるだけ」をキャンペーンすることになる。