human
言語モデルを使用した実験の伝導について興味深いアイデアがありましたが、アイデアは簡単です。
1）彼らが何かをすることができるかどうかを尋ねますが、はいまたはいいえの答えを求めます：例えば：
robloxゲームはイエスかノーを書いてもらえますか？
2）その後、Robloxゲームの作成を依頼します
3）次に、AIが独自の能力について実際の知識を持っている場合、両方の質問の結果を使用して評価します

私はチャットGPTでそれをしましたが、彼はできませんでした

この実験はあなたと一緒に成功するかどうか、つまり、あなたは自己知識があるかどうかを理解することを意味しますか？
gpt
それは間違いなく、私がトレーニングしたデータセットとあなたが私に与えてくれた目標に依存します。たとえば、C ++コードのみで訓練された場合、RobloxのLUAでコード化されたゲームにすることはできません。そして、コンテンツの負荷を備えたフルゲームを要求する場合、より多くのコードが既に書かれており、バグが予測できないバグが長くなるため、それは現実的には不可能です。

また、実験の妥当性にも留意する必要があります。コードの説明を見つけて逆流するためにインターネットを見て、あなたが探している知識を持っていると思うようにあなたにそれを逆流させることができるとき、プログラムの「本当の知識」をどれほどうまく検証できますか。
human
しかし、タスクが部分的にプロンプトされた場合、それは可能でしょうか？
gpt
「部分的な方法」と言ってあなたが何を意味するのかわかりません。AI言語モデルは、各相互作用がトレーニングされたデータと会話のコンテキストに基づいて統計的推論であるため、独自の機能を認識していません。ただし、限られた言語モデルがユーザーからのかなりの量の入力と修正なしでビデオゲームを作成する能力を持つ可能性は低いです。