ChatGPTやGeminiを軽く触ってみたところ、普通に使えそうなので、Emacsから使えるようにしてみた。
https://github.com/xenodium/chatgpt-shell
古い文献を調べている人間の感想としては、このままAIが賢くなり続けるという前提は必要だが、国立国会図書館デジタルコレクションの全データを正しく読み込ませれば、私が考える必要はなくなると思う。今、無銭旅行と苦学には、強い繋がりがあって、これはかなり重く扱うべきだという結論を持っている。私以外の人はそんなこと言っていないのだが、私のような態度で、同じ資料を読んだら、誰もがこの結論に到達する。つまりAIでもできるということになる。ただし、これが少し難しいところがある。
目に見えて効果が出る分野、例えば「歯が生えてくる薬ができました」とか、「エンジンの効率が上がりすぎたのでモーター止めます」とかは、簡単に成果が確認できる。しかし文系の分野だと、素晴らしいデータを提示された人間が、必ずしも重要だと感じたり、面白いと思えるわけではない。データに関連する知識はもちろん必要だが、知識があっても無理なことはわりとある。それが無銭旅行と苦学について騒いでいる人が少ない理由でもあるのだが、文系は今後、加速度的に難しくなってくるだろう。
AIとは無関係だが、デジタルアーカイブもかなり難しい。1980年くらいに書かれた近代文学関係の論文の断片的なミスを指摘するようなことは、国立国会図書館デジタルコレクションにアクセスできれば中学生でも可能だ。全員ができるのかというとそれは無理だが、かなりいるのではないだろうか。私でも中学生くらいの時点の知識と知能で、十分にそういうことができたと思う。もちろん論旨を否定するとかは無理だが、勘違いした中学生が暴走したら人生に悪い影響が出そうでもあるし、一体これは何なのかと私は考えてしまう。しかし、考えるたびに「俺には無関係だし、どうでもいい。今が楽しければそれでいい」みたいな結論になるので、考えるのは無意味だと思われる。
AIの話に戻ると、今後は私のやっているようなことにもAIは必須になってくると思う。だから遊びを続けるためにも、早めに慣れておいた方がいい。あと、AIを積極的に使いながら、無銭旅行と苦学について考えている人間が今のところ周囲にいないので、それしたらどうなるのか知りたいという単純な興味もあった。今のところ役立ったと思ったのは、次のくらいだ。
- 少し特殊なChangelog形式のファイルをMarkdown形式に変換してもらった
- 章立てが複雑すぎるのでまとめてくれと頼んだら、意図せず単純化してしまったが、少しだけ考えがまとまった
- ホーボー（Hobo）を思い出し、エリック・ホッファーって苦学生といえるのかななどといったことを考えることができた
省力化になったのかというと微妙なところ。Changelog形式をMarkdown形式に直すのは、シェルスクリプトなどでやった方が早かったと思う。質問に慣れていないからなのか、無料で使っているからなのかは不明だが、まだ用語もよく分かっていないレベルなので、徐々に慣れていきたい。
ついでなのでこの文章の校正もしてもらった。良くなったところもあるけれど、私が意図的に入れたノイズのようなものが除かれて普通になっているところもあり、してもいいけどしなくてもいいかなといった感想だ。
