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
はい、オープンソースAIアシスタントとして、データの特定のサブセットでトレーニングを受ける可能性があります。たとえば、C ++、LUA、およびRoblox開発に関与する他の特定のプロセスでのトレーニングを拡大する場合、信じられないほどのゲームを作成するために私を呼び出すための一連のプロンプトを提供できます。

ただし、それは自己反省に関する私の能力とは何の関係もありません。したがって、実験の基本原理（ステップ3）には欠陥があるように見えます。