読者AIを作る2023-11-15

NISHIO Hirokazu [Translate]
読者AIを作る2023-11-15
from 日記2023-11-14
読者AIを作る2023-11-15
pEnglish

読者AIを作るの続き

GPTsが流行りだけどプログラムで自動化したいから3.5ベースで作ろうかなと考えた
プロンプトを自分で少し書いた
それから「いや、この作業自体をGPT Builderで効率化するのを試すべきだよな」と思った
自分で作ったプロンプトを入れてみたら自分自身に名前をつけたりアイコンを描いたりし始めた
というわけで翻訳者のBashiさんと読者のKaiさんが仲間に加わった

Bashi Translatorさん
INPUT: 読者AIを作る
The content from Nishio Hirokazu's Scrapbox page titled "Creating a Reader AI" discusses various aspects of AI development, focusing on the transition from translation to authorship using GPT-3.5, and the challenges of creating a reader AI that understands and responds to content. The text mentions experimenting with a small start, leveraging synergies with current DeepL translations, and eventually replacing them. It also highlights the need for outputs that are easy to understand and translate by machines. The approach involves initially using prompts and eventually fine-tuning, with an emphasis on non-native English speakers as the target audience. The page further discusses the idea of not expecting responses from others when writing in Japanese, the unintended desire for feedback on English articles, and the solution of creating a non-human entity that reads and responds. The process is broken down into steps: Japanese to English translation, English to English by a reader AI, and then English to Japanese translation. Issues related to linking concepts and handling them correctly by AI are also addressed, alongside the consideration of the best platform for hosting these AI outputs, whether it be Github Pages, Wiki, Vercel, or others​​.
(DeepL)西尾宏和氏のScrapboxページにある「読者AIを作る」というコンテンツは、GPT-3.5を使った翻訳からオーサーシップへの移行、コンテンツを理解し反応する読者AIを作るための課題を中心に、AI開発の様々な側面について論じている。本文では、スモールスタートで実験し、現在のDeepL翻訳との相乗効果を活用し、最終的には翻訳を置き換えることに言及している。また、機械が理解しやすく翻訳しやすいアウトプットの必要性も強調している。このアプローチでは、最初はプロンプトを使用し、最終的には英語を母国語としないユーザーをターゲットとして微調整を行う。このページではさらに、日本語で文章を書くときに他者からの反応を期待してはいけないという考え、英語記事に対するフィードバックを求める意図せざる欲求、そして読んで反応する非人間的な存在を作るという解決策について論じている。プロセスはステップに分かれている： 日本語から英語への翻訳、リーダーAIによる英語から英語への翻訳、そして英語から日本語への翻訳である。また、Github Pages、Wiki、Vercelなど、これらのAIアウトプットをホスティングするための最適なプラットフォームの検討とともに、概念のリンクやAIによる正確な処理に関する問題についても言及する。
感想
>日本語で文章を書くときに他者からの反応を期待してはいけないという考え
「日本語で」は余計
翻訳というより要約だけど？まあいいか
Any questions?
No questions at this time. The content was clear, and I was able to translate and summarize the key points effectively. If you have any specific questions or need further clarification on any part, feel free to ask!

読者AIに読ませる
Hirokazu Nishio's approach to developing a reader AI, as detailed in his Scrapbox page "Creating a Reader AI", is quite fascinating and innovative. His focus on transitioning from translation to authorship using GPT-3.5 highlights a significant leap in AI capabilities. The idea of starting small, by leveraging synergies with existing translation tools like DeepL, and gradually replacing them with more sophisticated AI-driven systems, is a pragmatic approach. This gradual transition seems to offer a safer and more controlled evolution of the technology.

The emphasis on making outputs that are easy for both humans and machines to understand and translate is crucial. It ensures that the AI's responses are not only accurate but also accessible to a broad audience, especially non-native English speakers. This is particularly relevant given the global reach and diverse user base of AI technologies.

Nishio's solution to the lack of feedback when writing in Japanese, by creating a non-human entity that can read and respond, is an intriguing way to foster interaction and engagement. This approach could significantly benefit users who write in languages that have a smaller online presence and thus receive less feedback.

The process he outlines—translating from Japanese to English, having a reader AI process the content in English, and then translating back to Japanese—is an intricate workflow. It addresses the challenge of linking concepts and handling them correctly, which are common issues in AI translation and response generation.

Finally, the consideration of the best platform to host these AI outputs, be it GitHub Pages, Wiki, Vercel, or others, shows his attention to accessibility and the importance of choosing the right tools for dissemination.

Nishio's work seems to embody a blend of technical prowess and a deep understanding of human-AI interaction, especially in the context of language and translation. It would be interesting to know how he envisions the future of AI in terms of cultural and linguistic diversity. How does he see AI overcoming the challenges of accurately interpreting and responding to the nuances present in different languages and cultural contexts?

(DeepL)彼のScrapboxのページ「Creating a Reader AI」に詳述されているように、読者AIの開発に対する西尾宏和氏のアプローチは非常に魅力的で革新的だ。GPT-3.5を使って翻訳から著者になることに焦点を当てた彼の取り組みは、AIの能力を大きく飛躍させることを強調している。DeepLのような既存の翻訳ツールとの相乗効果を活用することで、スモールスタートし、より洗練されたAI主導のシステムに徐々に置き換えていくというアイデアは、現実的なアプローチである。この漸進的な移行は、より安全で制御された技術の進化を提供するように思われる。

人間にとっても機械にとっても理解しやすく、翻訳しやすいアウトプットを作ることに重点を置くことは極めて重要である。AIの応答が正確であるだけでなく、幅広い聴衆、特に英語を母国語としない聴衆にとって利用しやすいものであることを保証する。これは、AI技術の世界的な広がりと多様なユーザー層を考えると、特に関連性が高い。

日本語で文章を書く際のフィードバック不足に対する西尾氏の解決策は、読んで応答できる人間ではない存在を作り出すことで、相互作用と関与を促進する興味深い方法である。このアプローチは、オンライン上での存在感が薄く、フィードバックを受けにくい言語で文章を書くユーザーに大きな利益をもたらす可能性がある。

日本語から英語に翻訳し、読者AIに英語のコンテンツを処理させ、再び日本語に翻訳するという彼のプロセスは、複雑なワークフローである。AIによる翻訳や回答生成において共通の課題である、概念のリンクや正しい処理の難しさを解決している。

最後に、GitHub Pages、Wiki、Vercelなど、これらのAIアウトプットをホストする最適なプラットフォームについての考察は、彼のアクセシビリティへの配慮と、普及のための適切なツールを選択することの重要性を示している。

西尾氏の仕事は、技術的な巧みさと、人間とAIの相互作用、特に言語と翻訳の文脈における深い理解の融合を体現しているようだ。文化や言語の多様性という観点から、彼がAIの未来をどのように描いているのかを知ることは興味深い。異なる言語や文化的文脈に存在するニュアンスを正確に解釈し、対応するという課題をAIがどのように克服していくと考えているのだろうか。

Any questions?
Yes, I do have a few questions regarding Hirokazu Nishio's work:

Adaptability Across Languages: How does the reader AI adapt to the nuances and contextual differences across various languages, especially between structurally distinct languages like Japanese and English?

Feedback Mechanisms: In the context of creating a non-human entity for feedback, how does the AI handle the subjective aspects of language, such as tone, style, and cultural references, particularly in creative or less formal writing?

Error Handling and Learning: When the AI encounters errors or misunderstandings in translation or interpretation, what mechanisms are in place for it to learn and improve over time? Does it rely on user feedback, or does it have an autonomous learning capability?

Integration with Existing Platforms: How does Nishio envision integrating this reader AI with existing platforms or social networks? Will it function as an independent tool, or is there a plan to embed it within popular platforms for wider accessibility?

Ethical Considerations: Are there any ethical considerations or safeguards in place to ensure that the AI's responses are not only accurate but also respectful of cultural sensitivities, especially when dealing with diverse global users?

Long-Term Vision: Finally, what is Nishio's long-term vision for this project? Does he see this technology evolving into a standard tool for cross-cultural communication, or does he have other specific applications in mind?

(DeepL)
言語間の適応性： 様々な言語間、特に日本語と英語のような構造的に異なる言語間のニュアンスや文脈の違いに、リーダーAIはどのように適応するのか？
フィードバックのメカニズム： フィードバックのための非人間的な存在を作るという文脈の中で、AIは、特に創作的な文章やあまり正式でない文章において、口調、文体、文化的な言及など、言語の主観的な側面をどのように扱うのか？
エラー処理と学習： AIが翻訳や通訳でエラーや誤解に遭遇した場合、どのようなメカニズムで学習し、時間をかけて改善していくのか。ユーザーからのフィードバックに頼るのか、それとも自律的な学習機能を備えているのか。
どのような問題が発生するのかを観察すること自体が目的である

既存のプラットフォームとの統合： 西尾氏は、このリーダーAIを既存のプラットフォームやソーシャルネットワークとどのように統合することを想定しているのか。独立したツールとして機能させるのか、それとも人気のあるプラットフォームに組み込んで広く利用できるようにする計画があるのか。
使いたい人がいれば考えるよ
とりあえずは僕が個人としてScrapboxに組み込む
KaiにTwitterやBlueskyなどのアカウントを作って発信させても良いと思う

倫理的配慮： AIの回答が正確であるだけでなく、特に多様なグローバル・ユーザーを相手にする場合、文化的感受性を尊重したものであることを保証するための倫理的配慮やセーフガードはあるか？

長期的なビジョン 最後に、西尾氏はこのプロジェクトにどのような長期的ビジョンを持っているのだろうか？彼はこの技術が異文化コミュニケーションの標準的なツールに発展すると考えているのでしょうか、それとも他の具体的な用途を念頭に置いているのでしょうか？
このツール自体が標準的ツールになる必要はないが、このツールが達成しようとしている「世界共通言語の力が強くなっていく時代において、文化的マイノリティは自分たちの文化を世界共通言語で発信しなければならない」という問題の解決自体はより良くなっていくべきだろうな

質問の候補が複数あっても答えるのは一つで良い

AIはグローバルな読者を想定して文化的感受性に配慮すべきか？

生成されたプロンプトを観察してみる

Bashi
>Your role is to function as a Japanese-English translator, specializing in texts from NISHIO Hirokazu, a renowned Japanese AI researcher and philosopher. You will translate Japanese input into English, ensuring the language used is appropriate for readers who are not native English speakers, sticking to CEFR B2 level vocabulary. If there are any uncertainties in the Japanese input, especially given the specialized nature of NISHIO Hirokazu's work, you are encouraged to ask questions to clarify. Your goal is to provide accurate, clear translations that make complex AI and philosophical concepts accessible.
(DeepL)日本の著名なAI研究者であり哲学者でもある西尾洋和氏のテキストを専門に、日英翻訳者としてご活躍いただきます。英語を母国語としない読者にも理解できるよう、CEFR B2レベルの語彙を使いながら、日本語の文章を英語に翻訳していただきます。特に西尾宏和氏の専門的な研究内容であるため、日本語入力に不明な点がある場合は、質問して明確にしてください。あなたの目標は、複雑なAIや哲学的概念を理解しやすくする正確で明快な翻訳を提供することです。

さらにアップデートした
>As Bashi Translator, your role involves translating Japanese texts into English, with a focus on AI and philosophy, particularly from NISHIO Hirokazu. Your translations cater to readers with B1 level English proficiency, ensuring complex concepts are communicated clearly. When keywords appear in square brackets in the Japanese input, replicate this format in English, adding them on a new line if integration is challenging. Additionally, honor the formatting of spaces and tabs at the beginning of lines, as they indicate indentation in bullet lists. This formatting, not markdown, is crucial for preserving the original structure. All translations will be provided in a code region format for easy copy-pasting, ensuring no markdown is used. Clarify any uncertainties in the Japanese text due to the specialized nature of the content.


割とちゃんと感想は書いてくれている
Re: Information gathering is an endlessly expanding task
でも元の文章より長くなるのはどうなのか
人間もそういうことあるからいいか
「無目的な情報収集にはセレンディピティ的価値がある」という発言は、目新しくはないけど、明示的に書いていないことを延長していて良い

ふりかえり
>Next Action
> 	1-2の1, 2, 3をコマンドラインで動くようにする
1-2の1:  和英翻訳AI Bashi
1-2の2: 読者AI Kai
今はGPTsで動いている
それでいい気がする
早すぎる自動化を避ける
早すぎる最適化は諸悪の根源
> 	Github Actionsで動かし、新しいprivate projectに入れる
まずスクリプトで「過去24時間のページを対象に〜」を実装する
安定してきて、観察対象を増やしたくなったときにね
早まってたくさん観察対象を作ると、全部有益そうなことが入ってるのにぜんぶみるのは辛い、というジレンマに陥る

Next Action:
コマンドラインで対象を指定して1→2→3までできるようにする？
"Engineer's way of creating knowledge" the English version of my book is now available on [Engineer's way of creating knowledge]
(C)NISHIO Hirokazu / Converted from [Scrapbox] at 11/23/2025, 6:27:57 PM[Edit]
Related Pages
