CHATGPT1GP-20230217-NLOG2N2

ITの課題に対して ChatGPT と 一緒に戦ってみた 人工知能と一緒に働く未来 @nlog2n2 Sekiguchi Toshihiro

イベントの概要を確認する ChatGPTについて、そんな「何に使っていいかわからない」「こうやったらう まく使える？」「ここまでは使えたけどこれ以上はどうやったらいいか教えて」 というのを議論するイベントです。

趣旨を完全に理解した

というわけで、 ITの課題についてChatGPTさんと 一緒に立ち向かっていきましょう。

手始めに：日本のデジタル大臣

手始めにデジタル大臣をAAで

ChatGPTさんに正しい河野大臣を教えた

その１：経営層との戦い

その１：経営層との戦い

その２：Ansibleのコード

その２：Ansibleについて教えてもらおう

その２：Ansibleについて教えてもらおう 良さそう！！

その２：Ansibleについて教えてもらおう ん！？

その２：Ansibleについて教えてもらおう

その２：Ansibleについて教えてもらおう なるほど。 YAMLはJavaScriptで、 ShellはPHPと。 これは教育のしがいがありますね。

その２：Ansibleについて教えてもらおう 他にRuby on Rails の Device を 使ってログイン画面を作ろうとしたけど、 2時間 ChatGPTちゃんと話したけど作れなかった。

その３：職場を明るくする ジョークを言ってもらう

その３：現場で使えるジョーク集

その３：現場で使えるジョーク集 陽キャがすぎるよ！！ChatGPTさん！！！

その４：オンプレ環境構築 手順について確認する

その４：スイッチの設置方法

その４：スイッチの設置方法 ChatGPTさんにL2SWの設置手順を書かせるのは、まだ難しいみたい。

その５：クラウド環境構築の Terraformについて聞いてみる

その５：OCIのTerraformについて確認する

その５：OCIのTerraformについて確認する 聞き方が悪かったみたい(́･ω･̀) Webの三層構造は諦めて、監視設定方法について聞いてみた。

その５：OCIのTerraformについて確認する ここで回答は止まってしまい、最後まで回答は返ってこなかった。

その５：OCIのTerraformについて確認する このTerrafromのコードは間違えていると思われる。 TerrafromのOCIのドキュメントで、oci̲monitoring̲alarm の必須 パラメータとされている compart̲id が設定されていない。 また actions {} に関する記載が公式ドキュメントには存在しない。 ただし、これはOracle側が書いてない可能性があるので Terraform importで確かめるしかない。（ならいつも通りリバースエンジニアリン グかGithub上のコード読めばいいじゃない。） ここで回答は止まってしまい、最後まで回答は返ってこなかった。

その６：エディタ戦争に 終止符をうつChatGPTさん

その６：.bashrc のおすすめを聞いてみる

その６：.bashrc のおすすめを聞いてみる

その６：.bashrc のおすすめを聞いてみる 今、全世界的にChatGPT上でエディタ戦争が行われている気がします。

その８：君の使い方について 教えて欲しい

その７：Pythonでの君の使い方を教えてくれ

その７：Pythonでの君の使い方を教えてくれ • pip3 で OpenAI ライブラリのインストール手順を教えて欲しかった。 → おもむろに import に記載されている openai を pip3 でインストールした。 • APIKey の発行方法を教えて欲しかった。 → Google先生でもわからなかったので、OpenAIのページを探して、 それらしい項目があったので、とりあえず発行してみた。

その７：Pythonでの君の使い方を教えてくれ toshihiro@Leibnitz ~ % pip3 install openai Collecting openai Downloading openai-0.26.5.tar.gz (55 kB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 55.5/55.5 kB 1.6 MB/s eta 0:00:00 見せられないよ>̲< Successfully built openai Installing collected packages: urllib3, tqdm, multidict, idna, frozenlist, charset-normalizer, certifi, attrs, async-timeout, yarl, requests, aiosignal, aiohttp, openai Successfully installed aiohttp-3.8.3 aiosignal-1.3.1 async-timeout-4.0.2 attrs-22.2.0 certifi-2022.12.7 charset-normalizer-2.1.1 frozenlist-1.3.3 idna-3.4 multidict-6.0.4 openai-0.26.5 requests-2.28.2 tqdm-4.64.1 urllib3-1.26.14 yarl-1.8.2 [notice] A new release of pip available: 22.3.1 -> 23.0 [notice] To update, run: python3.10 -m pip install --upgrade pip toshihiro@Leibnitz ~ %

その７：Pythonでの君の使い方を教えてくれ

ヨシっ！実行！！

その７：Pythonでの君の使い方を教えてくれ toshihiro@Leibnitz ChatGPT̲LT % python3 sample.py You: おはようございます！ Traceback (most recent call last): 見せられないよ>̲< raise self.handle̲error̲response( openai.error.InvalidRequestError: That model does not exist toshihiro@Leibnitz ChatGPT̲LT %

その７：Pythonでの君の使い方を教えてくれ toshihiro@Leibnitz ChatGPT̲LT % python3 sample.py You: おはようございます！ Traceback (most recent call last): 見せられないよ>̲< raise self.handle̲error̲response( openai.error.InvalidRequestError: That model does not exist toshihiro@Leibnitz ChatGPT̲LT % モデルが存在しないとな？🤔

その７：Pythonでの君の使い方を教えてくれ 試行錯誤中にVSCodeの便利機能でリファレンスを発見した。 サンプルコードあり！！

その７：Pythonでの君の使い方を教えてくれ 変数の指定がengine ではなくて model になっとるやん( ；́Д｀)

その７：Pythonでの君の使い方を教えてくれ • 最終的なコードと結果について import os import openai toshihiro@Leibnitz ChatGPT̲LT % python3 sample.py You: こんにちは！ ChatGPT: openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") def generate_response(prompt): completions = openai.Completion.create( model="text-davinci-002", prompt=prompt, max_tokens=7, temperature=0 ) message = completions.choices[0].text return message prompt = input("You: ") response = generate_response(prompt) print("ChatGPT: " + response) Hello! I

その７：Pythonでの君の使い方を教えてくれ • 最終的なコードと結果について import os import openai toshihiro@Leibnitz ChatGPT̲LT % python3 sample.py You: こんにちは！ ChatGPT: openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") def generate_response(prompt): completions = openai.Completion.create( model="text-davinci-002", prompt=prompt, max_tokens=7, temperature=0 ) message = completions.choices[0].text return message prompt = input("You: ") response = generate_response(prompt) print("ChatGPT: " + response) Hello! I ヨシっ！ なお回答には再現性がなく、 こんにちは！今日は！など 豊富なバリエーションがある。 かわいい。

使い方に関する傾向と対策

傾向と対策 • 有効な使い方 • やりたいことは明確にわかっている（外部仕様が定義されている）けど、プログラム言語、YAML、JSON、 Terrformなどでどう書いたらいいかわからないなどはできそう。 • おそらくだけど文章の校正とかはできると思われる。 メンテナンスのアナウンス文を日本語に関する部分のレビューしてもらうとかは使えそう。 （字句解析、構文解析までは○なので。意味解釈からの応答が微妙なだけで、そこまでの精度はすごい。） • 既視感があるけどこれはインターネット黎明期の検索エンジンの精度に似ている気がする。 教育をすれば、すごいことになるだろうけど、まだまだ先かな....とわかった上で地道に教え込むことが必要そう。

今後、人工知能との一緒に働くには まずは教育が必要ですね。 • 全世界的な OJT で現場の学習を積んでもらいましょう。 • ChatGPTちゃんが、自身が考えて動くように洗脳しましょう。 感情が湧くように成功体験に重みづけを忘れないようにさせましょう。 • ChatGPTちゃんに、いくつかの個性をつけてコミュニケーションに関する能力をつ けさせましょう。 • 仕事で利用するには企業に関するドメイン知識や社内ルールなどの教育が必要そう ですが、そこをどう吸収できるかみたいな議論できるレベルになったら嬉しいなぁ と期待しています。

結論

人類の勝利 いまのところ

人類の勝利です。 喜びましょう。 まだまだ僕たちは労働の対価としてお金をもらえそうです(́；ω；｀) 人類に栄光あれ（おいおい）

終劇 Bing AI ちゃんはEdgeでしか動かず 非常にMicrosoft