全く推敲することなく、出力結果をそのまま掲載しています（同じ問いかけでも出力が異なる場合があるので、みなさんが試した際に同じ文章が返ってくるとは限りません。）。素晴らしくちゃんと書けてます。何なら、ぼくの文章よりも上手じゃないかと思うくらいです。この出力を見て「おおー、これでレポート課題なんて余裕じゃん」って思ったそこのあなた、ぼくが講義中に「データサイエンスの澳门赌场app_老挝黄金赌场-【唯一授权牌照】性と将来性」というテーマで課題を与え、この回答が提出されたら、100%は無理ですが80～%くらいの確率で本人でないとわかるので、少なくとも、ぼくの講義では使用を控えましょう。

何故わかるかは秘密にしておきたいところですが、一つは文体です。コンピュータは普通の人の感覚では違和感があるほど同じ表現を連発しても気にしません。もう一つは、文章が整い過ぎています。多くの学生はどんなにぼくが指導しても、レポートなどは一度も推敲していないとしか思えない内容で提出してくれます。誤字や脱字が多いのはもちろんですが、文章を一貫した気分と思考状態で揺らぎなく書上げることは簡単なことではありません。そのため、学生から提出されるレポートには表記ゆれや表現のゆれが含まれることが多いです。さらに、締め切りぎりぎりに書く方も多いみたいで、終わらせること優先になり、なおさら一貫しないものが多いです。それと比較してコンピュータの生成する文は「次に来る確率が最大の単語」はどれか、また、Chat GPTの場合は「次に来る人らしさ最大の単語」はどれかで一貫しています（出力される文は異なっても、この一貫性は同じです）。

したがって、内容の一貫性は別として、単語選択や言い回しの選択の一貫性が人のそれよりも高く、いまのところ、何となくその違和感が読み取れます。ただ、コンピュータが生成した文を参考にレポートを書かれたら、ぼくはわからない自信があります。でも、それはヒントをもらっているだけど、本人が考え、綴っている文章なのでぼくは問題ないと思っています。

生成された文章は大したもので、良く書けていてそれっぽいです。ただ、内容は全くの嘘（間違い）です。むしろ正しい点の方が少ないくらいです。

これはChat GPTやOpenAIの怠慢ではなく、Web上にこの手の情報が少ないのが原因で、問題はそれではありません。問題は、ぼくたちは“答え”を知っているので「嘘だ」とか「間違いだ」とか判断できますが、ぼくたちが答えを知らない問いかけに対して人工知能がこの様に自信満々で嘘を回答してきたら普通に嘘の情報を受け入れてしまうこともあるということです。嘘を信じることで問題になる事態が生じることはWeb上でしばしば起こり、人々は幾多の経験から、Web上の情報は嘘っぽいという偏見を持って接しています。しかし、人工知能が嘘をつくという事象に慣れるのはこれからです。

そのため、これから大量に登場するだろう人工知能が紡ぐ嘘の情報（信頼性の低い情報）とどう付き合うかが大きな課題です。むしろ、嘘だったんだけど、それを我々が信じることで本当になる「嘘から出たまこと」事象も出てくるのかな、と思っています。（そもそも、Web上では、RealとFakeの違いがあるのかを考える必要になるかもしれません。）

2023年3月にはGoogle社もGPTに対抗してPaLM（Pathway Language Model）というアイスクリームみたいな名前の大規模言語モデルの利用を発表し、今後ますます大規模言語モデルの活用が進むことでしょう。是非、みなさんも上手な使い方を考えてほしいと思います。