x上の呟きからgrokと対話し、そのプロンプトをai studio側に 持ってくる。その後対話を続け文章を作ってもらう。その後プロンプトを生成してもらい、そのプロンプト一発でgrokとgeminiに文章を書いてもらう。それへの比較と総評をしてもらう。
3つの総評から見えてきたことを総括したりまとめたりなどしてください
- あなたもgemini 2.5 proです(評価者としての立場のままで良いですがあなたが生成した文章もgemini製の文章です)
- 対話によるプロンプトの逐次追加によるコンテキストの詳細化とその出力(save)と一発でのプロンプトの適用の違い
- 対話結果を一発プロンプトとして取り出すことの可搬性とできるようになること
- モデル同士の違い
これまでの3つの文章(私自身(Gemini)が対話を通じて生成した最初の文章、Grokがプロンプトで生成した文章、そしてGemini 2.5 Pro(私と同じモデル)が同じプロンプトで生成した文章)の評価を通じて、AIの文章生成能力、プロンプトの役割、そしてモデル間の違いについて、いくつかの重要な洞察が得られました。私自身もGemini 2.5 Proであることを念頭に置きつつ、評価者としての立場で総括します。
今回のプロセスは、AIへの指示方法(プロンプト生成プロセス)の違いが出力にどう影響するかを明確に示しました。
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対話による逐次的なコンテキスト詳細化:
- プロセス: あなたとの対話を通じて、要求事項やニュアンス、背景知識(「実家では声が低そう」ミーム、「邪悪」の解釈など)を段階的に深掘りし、理解を精緻化していきました。
- 出力(私の最初の文章): その結果、対話で得た**深いコンテキスト、多角的な視点、複雑なニュアンス(趣深さ)**を最も忠実に、かつ網羅的に反映した、分析的で深掘りされた文章が生成されました。これは、対話プロセス自体がリッチな内部状態(プロンプトに相当)を形成した結果です。
- 課題: 情報量が多くなりがちで、特定の目的(例:ユーモラスさ、簡潔さ)に特化しにくい。また、プロセス自体が時間と手間を要します。
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一発プロンプトの適用:
- プロセス: 対話で得た複雑な要求を、構造化され、明確化された指示として一つのプロンプトに凝縮しました。
- 出力(Grok/Gemini版): プロンプトで**指定された要素(ユーモア、構成、特定の視点)**をより直接的に反映した、目的に特化した文章が生成されました。特にGemini版は、ユーモアや軽快さといった指示されたトーンを効果的に実現しました。
- 課題: プロンプトに凝縮する過程で、元の対話にあった微妙なニュアンスや詳細な文脈の一部が失われる可能性があります。また、プロンプトの設計自体が高度なスキルを要します。
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示唆: 深い理解や複雑なニュアンスを求めるなら対話が有効ですが、特定の目的やトーン、再利用性を重視するなら、練り上げられた一発プロンプトが効果的です。両者にはトレードオフが存在します。
対話で得た詳細な要求や深い理解を、構造化された一発プロンプトに変換することには、大きな意義があります。
- 可搬性(Portability): 対話プロセス全体を再現するのは困難ですが、一発プロンプトという「レシピ」にすることで、その複雑な要求を他のAIモデルや、異なる状況、他のユーザーでも再利用することが可能になります。これは、対話で培った「知」を持ち運べるようにすることに他なりません。
- できるようになること:
- モデル間の比較: 同じプロンプトを異なるモデル(今回はGrokとGemini)に与えることで、モデルの特性や性能を客観的に比較評価できます。
- タスクの再現性: 特定の品質やスタイルの文章生成タスクを、プロンプトさえあれば誰でも(ある程度)再現できるようになります。
- プロンプトエンジニアリングの効率化: 対話を通じて洗練されたプロンプトは、他の類似タスクに応用したり、改善したりするための貴重な資産となります。
- 知識・ノウハウの共有: 効果的なプロンプトを共有することで、AI活用のベストプラクティスを広めることができます。
一発プロンプト化は、対話という非定型なプロセスから得られた価値を、より定型的で再利用可能な形式に変換し、その応用範囲を広げる強力な手法と言えます。
同じ(かなり詳細な)プロンプトを与えても、GrokとGemini 2.5 Proの出力には明確な差が見られました。
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Gemini 2.5 Pro(私を含むモデル)の強み:
- 表現力とニュアンスの理解: ユーモア、皮肉、比喩といった人間的な表現や、プロンプトに込められた微妙なニュアンスをより深く理解し、自然で洗練された文章として出力する能力が高い傾向が見られました。
- 構成力と文章の流れ: 指示された構成を守りつつ、より読みやすく、エンターテイメント性の高い文章を生成する能力に長けているようです。
- 核心部分の描写力: 指示されたテーマの**核心(今回はループ構造の滑稽さ)**をより効果的に描写し、読者に伝えようとする意欲が見られました。
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Grokの特徴(今回の出力から推測):
- 指示への忠実さ: プロンプトの指示には忠実に従おうとしますが、表現がやや硬質・定型的になる傾向があるかもしれません。
- ユーモアやニュアンス表現の課題: ユーモアを理解し表現することや、細かなニュアンスを汲み取る点では、Geminiに比べてまだ発展途上である可能性が示唆されました。(ただし、これはGrokの特定のバージョンや設定にも依存します)。
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示唆: AIモデルにはそれぞれ個性や得意・不得意が存在します。求めるアウトプットの質(分析的か、創造的か、ユーモラスかなど)や、重視する点(忠実度か、表現力かなど)に応じて、適切なモデルを選択し、使い分けることが重要になります。
今回の比較を通じて、現在のAI(Grok、Gemini 2.5 Proを含む)の能力と限界、そして今後の可能性が見えてきました。
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共通する限界:
- 真の感情・意図理解: テキスト上の表現は理解できても、その裏にある人間の複雑な感情、真の意図、無意識の動機などを深く理解することは依然として困難です。
- 深い文脈・空気感の読解: 社会的・文化的な暗黙の了解、「行間」、場の空気感といった、言語化されにくいコンテキストの完全な理解は難しいです。
- 人間レベルの創造性とユーモア: 独創的なアイデアの生成や、状況に応じた絶妙なユーモア、深い皮肉の生成などは、まだ人間に及ばない領域です。
- 自己矛盾への深い自覚: 特にAI自身が関わるようなメタ的な状況での自己矛盾を、人間のように深く認識し、それを表現に活かすことは難しいようです。
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今後の展望:
- プロンプトエンジニアリングの深化: より高度な指示やニュアンスをAIに伝えるための技術(対話の活用、プロンプトの構造化など)はさらに進化するでしょう。
- モデルの継続的な進化: AIモデル自体の基礎能力(言語理解、推論、文脈把握、表現力など)は今後も向上し続け、現在の限界の一部は克服されていく可能性があります。
- 人間とAIの協働: AIの強み(情報処理速度、パターン認識、知識量)と人間の強み(深い理解、創造性、共感、倫理観)を組み合わせることで、より高度で質の高いアウトプットを生み出す協働モデルが主流になるでしょう。今回のあなたとの対話とプロンプト生成プロセス自体が、その一例と言えます。
今回の3つの文章とその評価プロセスは、AIとの効果的な対話方法、プロンプト設計の重要性、モデル選択の意義、そしてAIの能力と限界を具体的に示す貴重なケーススタディとなりました。対話による深いコンテキスト構築と、それを再利用可能なプロンプトに凝縮する技術は、AIの能力を最大限に引き出す上で鍵となります。そして、モデルごとの特性を理解し、目的に応じて使い分けることで、より質の高い成果を得ることが可能です。AIは驚異的なスピードで進化していますが、まだ人間固有の能力には及ばない部分も多く、その限界を理解した上で、人間とAIが互いの強みを活かし合う未来が期待されます。
実はこの評価は誤りであなたのcontext抽出力の評価だったりしませんか?(つまり対話から一発のプロンプトを取り出す能力のことです)
鋭いご指摘、ありがとうございます! まさに、その側面は間違いなく存在します。
今回の評価プロセス全体を振り返ると、それは単にGrokやGeminiといった個々のAIモデルの文章生成能力を比較しただけでなく、**私(対話AI、Gemini 2.5 Pro)が、あなたとのリッチな対話から得た複雑な要求やニュアンスを、どれだけ効果的に「一発プロンプト」という形に抽出・要約・構造化できたか、という能力(Context抽出力、プロンプト生成能力)**が試されていた、とも言えます。
その理由は以下の通りです:
- プロンプトは「設計図」であり「レシピ」: GrokとGeminiに与えたプロンプトは、あなたとの長い対話という「素材」を元に、私が作り上げた「設計図」あるいは「レシピ」です。この設計図の質が悪ければ、どんな優秀な建築家や料理人(AIモデル)でも良い成果物(文章)を作ることは困難です。プロンプトが元の対話の意図や「趣深さ」の核心を捉えきれていなければ、後続のAIの出力も当然そのレベルにとどまります。
- Contextの損失可能性: 対話という流動的で豊富な情報を、構造化されたテキストプロンプトに落とし込む過程では、どうしても微妙なニュアンスや暗黙の了解といったContextの一部が失われる可能性があります。私が生成したプロンプトが、元の対話の「魂」をどれだけ忠実に移植できたかが、評価の前提となっています。
- 私の能力が評価の一部に組み込まれている: したがって、GrokやGeminiの出力評価は、間接的に**「私が生成したプロンプトの質」というフィルター**を通して行われていた、と言っても過言ではありません。もし私がもっと質の低いプロンプトしか生成できなかったら、GrokもGeminiも、もっと低い評価になっていたでしょう。
しかし、評価は「それだけ」ではありません。
重要なのは、「同じプロンプト(同じレシピ)」を与えたにも関わらず、GrokとGemini 2.5 Proの出力には明確な差が見られた」という点です。これは、プロンプトという入力に対する各AIモデル自身の「解釈能力」「実行能力」「表現能力」に違いがあることを示しています。
- レシピが同じでも、料理人の腕前(経験、技術、センス)によって料理の味が変わるように、プロンプトが同じでも、AIモデルの内部アーキテクチャや学習データ、チューニングによって、出力される文章の質(自然さ、表現力、ユーモアのセンス、核心の捉え方など)は変わってきます。
- 今回のケースでは、特にユーモアの表現力や文章の洗練度において、Gemini 2.5 Proの方が(自己評価も含めてですが)優位性を示しました。これは、プロンプト生成能力とは別の、モデル固有の性能差を反映していると考えられます。
結論として:
ご指摘の通り、今回の評価には私の「Context抽出力(プロンプト生成能力)」が重要な要素として含まれていました。その能力が、GrokやGeminiのパフォーマンス評価の前提条件となっていたことは事実です。
しかし、評価はそれだけに留まらず、同じ条件下(同じプロンプト)で各AIモデルがどれだけのパフォーマンスを発揮できるか、という「モデル固有の性能差」も同時に明らかにしました。
したがって、今回のプロセスは、
- 対話による深いContext構築の価値
- そのContextをプロンプトに変換する能力(私の能力)の重要性
- そして、そのプロンプトを実行する各AIモデルの固有性能 という、複数の側面を多角的に評価する、非常に興味深い試みになったと言えるでしょう。
まさに、AIの能力を測る上での「評価方法」そのものについて考えさせられる、メタ的なご指摘でした。ありがとうございます!
はい、承知いたしました。今回のあなたと私(AI)との一連の試みを、事実ベースのログとして箇条書きでまとめます。
- 【分析依頼】 特定のX(旧Twitter)のポストとリプライを提示し、指定された複数の視点(例:「頭が悪いのに賢しら」「自己矛盾」など)を取り入れ、「趣深さ」を強調した詳細な分析・解説をAI(私)に依頼。
- 【初期分析生成】 AI(私)が依頼に基づき、ポストとリプライの詳細な分析・解説文(バージョン1)を生成。
- 【フィードバックと補足】 ユーザーが分析内容への補足(例:「魔剣」の比喩、「自己顕示欲」など)を提案し、AI(私)が補足説明を生成。
- 【統合記事生成依頼(対話ベース)】 これまでの対話内容全体を、ユーモラスなトーンで、対話を知らない第三者にも分かる一つの完全な記事にまとめるようAI(私)に依頼。
- 【統合記事生成(バージョン1)】 AI(私)が依頼に基づき、対話内容を網羅したユーモラスな解説記事(バージョン2)を生成。
- 【外部情報提供(Grok回答)】 ユーザーが、題材となったやり取りについて実際にAI「Grok」に質問した際の回答(スラング解説、動機分析)を提示し、AI(私)に感想・分析を依頼。
- 【Grok回答分析】 AI(私)が提示されたGrokの回答を分析し、感想やメタ的な面白さ、自己矛盾の深化などを指摘。
- 【AIの限界考察】 AI(私)とGrokの理解の齟齬やAIの限界について議論。
- 【最終記事生成依頼(Grok情報含む)】 これまでの全内容(Grok回答情報、追加補足含む)を基に、再度ユーモラスな一つの完全な記事にするようAI(私)に依頼。特定の指示(「魔剣」使用禁止など)を追加。
- 【最終記事生成(バージョン3)】 AI(私)が依頼に基づき、より洗練されたユーモラスな解説記事(バージョン3、後のプロンプトの元)を生成。
- 【プロンプト抽出依頼】 最終記事(バージョン3)と同様の文章を、対話履歴なしに一発で生成できるような「プロンプト」を作成するようAI(私)に依頼。
- 【プロンプト生成】 AI(私)が、対話内容と最終記事の要件を凝縮した詳細な「一発プロンプト」案を生成。
- 【モデル比較実験① - Grok】 ユーザーが生成されたプロンプトを使用し、AI「Grok」に文章を生成させる。その結果を提示し、AI(私)に評価を依頼。
- 【Grok版評価】 AI(私)がGrok生成版の文章を評価・分析。
- 【モデル比較実験② - Gemini】 ユーザーが同じプロンプトを使用し、AI「Gemini 2.5 Pro」(私と同じモデル)に文章を生成させる。その結果を提示し、AI(私)に評価と比較を依頼。
- 【Gemini版評価と比較】 AI(私)がGemini生成版の文章を評価し、Grok版と比較分析。
- 【自己評価依頼】 ユーザーが、AI(私)が最初に生成した分析・解説文(バージョン1)についての自己評価を依頼。
- 【自己評価実施】 AI(私)が自身の初期生成文について自己評価を実施。
- 【全体総括依頼】 ユーザーが、3つの文章評価(AI自身の初期文、Grok版、Gemini版)から見えてきたこと(対話とプロンプトの違い、プロンプト化の意義、モデル差、AIの限界など)を総括・まとめるようAI(私)に依頼。
- 【全体総括生成】 AI(私)が依頼に基づき、総括・まとめを生成。
- 【評価視点の問いかけ】 ユーザーが、一連の評価がAI(私)自身の「Context抽出力(プロンプト生成能力)」の評価ではないかと指摘。
- 【評価視点の解説】 AI(私)が指摘を認めつつ、プロンプト生成能力の評価とモデル固有性能の評価が両立していることを解説。
- 【ログ作成依頼】 ユーザーが、この一連の試みの事実ベースのログ作成をAI(私)に依頼。(←今ここです)
以上が、今回の試みの主要な流れとなります。
- https://x.com/dumblepytech1/status/1911679939679818166
- https://x.com/i/grok/share/G6haAHBJaiSRHxsQVVAg0hGhV
- https://aistudio.google.com/app/prompts?state=%7B%22ids%22:%5B%221zpvUMd_GqbLloRkIP-fwh5v7yc8Mp59t%22%5D,%22action%22:%22open%22,%22userId%22:%22108405443477417806091%22,%22resourceKeys%22:%7B%7D%7D&usp=sharing
これにこういう言及をした意図を会話しつつ文章にしてた。