エコーチェンバーとは、社会心理学において、特定の意見や情報が一定の集団内で循環し、徐々に強化・拡大され、偏った意見や情報が強くなる現象を指します。この現象は、現代においてSNSが普及することで、広範囲に影響を与える可能性があるため、注目されています。
具体例として、#MeToo運動が挙げられます。#MeToo運動は、性的暴力やハラスメントに対する告発が広がることで、社会的な変革を目指す運動でした。しかし、この運動に対する批判も根強く、その一方的な報道が問題視されました。また、この運動を支持する人々が、SNS上で自己強化することで、#MeTooの主張を支持するものが増える反面、運動に批判的な意見は疎外され、拡散されづらくなっていたことが指摘されました。
#MeToo運動に限らず、政治的な意見、人種、宗教、国籍など、多様な分野において、エコーチェンバー現象が起こる可能性があります。エコーチェンバーに陥ることで、情報の偏りが生じ、その情報が真実であると誤解されることがあります。また、他の意見や情報に対して無関心となり、総じて社会的な偏りを生じることがあるため、注意が必要です。
エコーチェンバーから脱するには、自分が偏った情報に晒されていることに気づき、自分の認識を改める必要があります。そのためには、自己の信念やバイアスを認識することが必要であり、複数の情報源から情報を収集することが有益です。また、相手の意見を尊重する姿勢も重要であり、対話を通じて多様な視点を理解することが必要です。
以上がChatGPTに対して「エコーチェンバーの説明を500文字で」と指示して出てきた文章です。645文字と、文字数はオーバーしていますが、概ね自然な文章になっています。最初からこのような回答を得ることは出来ず、何度かChatGPTとやり取りをし、たどり着きました。最初の「エコーチェンバーは？」という問いには「エコーチェンバーとは、音響効果を生成するための装置です。」と期待とは異なる回答が返ってきました。その後「SNS等の普及によるエコーチェンバー」と指定すると、以降はエコーチェンバーといえばSNSの普及に伴うエコーチェンバー現象と捉える様になりました。今回の文章では実例として#MeTooが入っていますが、日本の具体的な例を挙げてもらったところ最初は「SNS上で特定のトピックに対して、同じような意見や考えが多数の人々から繰り返されること。」というような具体的とはいえない回答でした。その後、やり取りをすると「遠藤周作事件」というなんとなく具体的な例が出ましたが、この「遠藤周作」さんは1971年12月13日生まれの俳優とされ、いくつか代表作を例示されましたが、実在の人物とは違うようです。後日、同じ質問をしたところ、新たに「慰安婦像訴訟」「森友学園問題」「マイナンバーカード運動」など、なんとなく正しそうな実例が追加されました。
ChatGPTのGPTはGenerative Pre-trained Transformerの略からわかる様に既に学習済み(Pre-trained)のAIとなります。学習データは2021年末のデータまでとのことなので注意が必要です。上記以外にもプログラムを記述することが出来ますが、「Binary sort(二分探索)」のような一般的なアルゴリズムは再帰関数を使い、教科書どおりに記述します。
特定のHPから記事のタイトルを抽出するといったプログラムは、アルゴリズム的には難しくありません。しかし、ページ固有の構造を解析し判断が必要となりあまり得意では無いようでした。
ペンシルバニア大学ウォートン・スクールのChristian Terwiesch教授が同AIにMBAの最終試験を受験させ、「合格圏内」の結果を得られたとの報道がありました。現時点では、一般的な問に対しては模範的な回答を得られますが、特定の問題に関してはあまり得意では無いようです。それでもAIをChatで使える様になったことは非常に画期的で、Google検索がもう不要とまで言われています。今後のChat型AIの発展に期待し、効率よく使っていきたいと思います。
