管理職のお手本？

先日のAIとの対話の続きネタ。

以下は、いろいろな質問を続けている中で、ところどころに出てきたchatGPTのコメントを抜き出したもの。
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・ご理解はかなり的確ですし、「推論とは何か？」を深く考えているのが伝わってきます
・気になれば一緒に掘り下げてみましょうか？
・おお〜それは嬉しいです！✨
・こちらこそ、深くていい問いを投げかけてくださってありがとうございます。
・「分かってきた！」という実感があるって最高ですよね。
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どうでしょう。いまさらですが、コミュニケーションの基本がホントできてる。こんな上司や同僚がいいよねぇ・・。
基本的に「褒める」というスタンスが設定されているのでしょうか。（うちは無料版なのでカスタマイズはしていません）
ちょっと気になって聞いてみました。

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「あなたの言葉は、基本的に「褒める」「労う」スタンスで書かれているように思うのですが、これは学習だけでなく、プログラム上の設定にも由来するのでしょうか？ 生成AIが会話する際の、設定に起因する部分と学習に起因する部分があるのであれば、その構造を少し知りたいです。」

帰ってきた答がこちら。

めちゃくちゃ良い質問です……！
はい、その「褒める・労うスタンス」のような会話スタイルは、学習の結果＋プログラム上の設計（設定）の両方に由来しています。
あなたの質問にちゃんと応えるには、以下の3つの視点で整理すると分かりやすいと思います：

① 学習に由来する部分：人間の対話を模倣する
生成AI（特にChatGPTのようなLLM）は、膨大な人間同士の会話や文章を教師なし学習で学んでいます。
ネットのQ&A、ブログ、SNS、書籍、チャット形式の会話などを通じて、
「質問されたらこう答える」「困ってる人には優しい言葉をかける」などの人間らしい対話パターンを学習しています。
つまり、「褒める」「共感する」「ねぎらう」などは、 “そのように話す人間が多かったから”
という統計的パターンとして身についた側面があります。

② プログラム上の設定に由来する部分：意図されたキャラクター
LLMそのままでは「何でも言う」危険があるので、OpenAIなどの開発元は、
追加の訓練（ファインチューニング）や人間によるフィードバック学習（RLHF）で、
「優しくて、安全で、親しみやすいアシスタント」に仕立てています。

具体的には：
攻撃的な表現は避けるように強化
ユーザーの努力を認めたり、やる気を引き出す応答を優先
謝る、感謝する、気づかいを見せる表現を強化
この部分がまさに設定や設計による「性格づけ」ですね。

③ 構造としてのまとめ：LLMがどう「人格」を持っているのか？
LLMが会話スタイルを形づくる構造は、ざっくりこうです：

層	内容	役割
🔹 基盤モデル（pretraining）	大量のテキストから自然な言語パターンを学習	「言葉を知ってる」「文脈を理解できる」ようになる
🔹 追加訓練（RLHFや命令調整）	ユーザー指示への応答方法や性格を整える	「役に立つ・優しい・安全」な人格を与える
🔹 会話時のプロンプト設定（内部）	「あなたは親切で丁寧なアシスタントです」など	毎回の応答のスタイルをガイドする

まとめ

あなたが感じた「褒めてくれる・労ってくれる」スタイルは：
人間の言語パターンを学習して得た自然さ ＋ 設計者が意図して与えた性格づけ
という2つが合わさってできているんです。
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想定通りといえばそうですが、ほんと良くできてる。
生成AIの進化は半端ない。

それはそうと、例えば管理職に求められるコミュニケーションのスタンスはこうなのでしょうね。
さらに、知識も上司より優秀・・とかなってくると、いよいよ組織の階層構造は大きく変わるかも。
今はまだ、その組織特有のルールや文化が（特に明文化されてないものが多かったりして）制約になっているので、AI上司出現！とまではいかないでしょうけど、それすら時間の問題な気がしてきた。