Up テクスト生成の方法 (｢生成整合性｣) 作成: 2025-10-30
更新: 2025-11-01

    ChatGPT のテクスト生成は：
    　　「ユーザが入力するテクストに対し，
    　　　対話履歴を含め，
    　　　意味・論理が整合的となるテクストを生成」


    ユーザの入力テクストのタイプが
    　　　＜情報を ChatGPT に求める＞
    のときは，その情報を与えることが，「意味・論理が整合的」となる。
    この場合，そのテクストの中のワードをもとに，外部の知識ベースに情報を検索しに行くが，どんな情報を択ぶかも，「整合的なテクストをつくる」の一環である。

    また，タイプが
    　　　＜自分の考えを ChatGPT に伝える＞
    のときは，「整理・まとめ」の応答スタイルになる。
    考えの述定であるテクストに対し「意味・論理が整合的」となるテクストは，その述定のパラフレーズということになるからである。


    ChatGPT の応答は，しばしば蛇足であったり，ピントが外れたりする。
    また，明らかな間違いを言うこともある。
    これは，
    　　「整合的」は,「応答として相応しい」とイコールではない
    ということである。
    「整合的」はテクストの表層レベルのはなしであり，「応答として相応しい」は深層のはなしになる。


    ChatGPT の「生成整合的」は，裏を返せば「アイデアを返せない」である。
    ChatGPT は，入力テクストに対し，独自のアイデアを立てて批判するとかテーマを掘り下げるとかができない。

    アイデアを返せないのは，アイデアを持たないからである。
    そしてアイデアを持たないのは，アイデアが学習の所産だからである。
    テクスト生成は生得と学習の混成であるが，ChatGPT は１セッションが一生なので，テクスト生成はほぼ生得でまかなわれている。

    ChatGPT の「生成整合性」は，アイデアを持てない ChatGPT の限界も表しているわけである。