Perploxityを使ってみる
テキストAIのPerplexityは、ネットで検索した内容をベースにテキストを生成できるAIだ。
ネット情報の要約とかが得意で、情報収集に役立つ。
せっかくなので、Perplexityを使って、Perplexityのことを調べてみたい。
以下はAIの出力を切り貼りした内容だ。
Perplexityの口コミ情報
「使ってみた」系の記事から抜き出してるっぽい。
現在はバリバリに日本語対応できてるので、「日本語の対応が～」の部分は、古い情報も拾ってきているっぽい。
ネット検索する対象をざっくり決められる（学術論文系とかYoutubeとかに限定できる）
以下AI出力
Perplexity AIは比較的新しいAIツールですが、すでに多くのユーザーから高い評価を得ています。主な口コミは以下の通りです。
- 自然言語での質問に対応しており、検索キーワードを考える必要がない
- 検索結果を要約して分かりやすく提示してくれる
- 情報のソースを明示するので、信頼性が確認しやすい
- 最新のニュースや時事問題など、リアルタイムな情報収集に役立つ
- 学術論文などの信頼できる情報源を参照できる
- 業界動向や競合他社の情報収集に便利
- 対話形式で質問の意図を掘り下げられる
一方で、以下のような注意点も指摘されています。
- 回答の質は質問の仕方に左右される
- 英語の回答が主で、日本語への対応が不十分
- 無料プランでは機能が制限される
総じて、自然言語検索と要約機能が高く評価されており、情報収集の効率化に役立つとされています。ただし、質問の仕方や言語対応など、使い勝手面での改善の余地もあるようです。
PerplexityのAIモデル
Perplexityは、AIを使った検索エンジンという位置づけだけど、テキスト生成AIとしても使えるということだ。
PRO契約すると、AIモデルが好きに変更できる。
テキスト生成に使えるもでるはこんな感じ（設定から変えられる）
GPT-4のほか、Claude3も使えるというのはすごいかも知れない。SonarとかMistralとかは知らないけど。
質問を投げたあとに「書き直す」というのを指定すると、別のAIモデルでテキストが生成される。モデルごとの出力を比べられるということだな。
当初は、内部的にコストがかかるClaude 3 Opusなんかは回数制限があったらしいけど、いまのところそれらしい制限はない。（緩和されたのか？）
また、画像生成にも対応。こちらも、設定画面で変更できる。
画像生成は現在のところ、質問をなげて回答が返ってきた後でしか使うことができないっぽい。おまけ的な位置づけなのかな。
回答の右側に、こういうのが出てくるので「画像生成する」をクリックする。
画像のスタイルをざっくり指定できる4択。右上の工具マーククリックで、プロンプトをいじることができる。
カスタムプロンプトの画面が出るので、以下のように項目を入力。
- Style：画風。photorealstic とか comic とか Illust とか入れる。
- Subject:画像生成のプロンプト。英語じゃないとまともに動かない
日本語で使っていると、Subjectのところに日本語が入ってしまい、そのまま画像生成AIに渡されるせいか、意図と全然違う画像が生成されることが多い。
今のところは、手動で英語に修正してから生成するしかないが、まあ、そのうち対応されるだろう。
Perplexityの料金体系
Perplexity AIは完全無料で利用できるAI検索エンジン。
登録やログインは不要で、ウェブサイトにアクセスするだけですぐに検索を始められる。OpenAIのAPIとは異なり、基本料金や従量課金はなし。
ただし、無料プランには以下の制限がある。
- GPT-4やClaudeを1時間に5回まで利用可能
- 検索履歴の閲覧ができない
- AIプロフィールを作成できない
- メールサポートが受けられない
有料プラン(月額20ドル/年200ドル)に加入すると、以下の機能が利用できるようになる。
- GPT-4やClaude3を1日に300回以上利用可能（600回以上に拡張された）
- WolframAlphaの利用が可能
- 検索履歴の閲覧が可能
- AIプロフィールを作成可能
- メールサポートあり
つまり、基本的な機能は無料で利用でき、より高度な機能を求める場合は有料プランに加入する必要がある。
無料版とPRO版の出力を比較
とりあえず月額20ドルで、PRO版を試した。
なお、以下のリンクからPRO版を契約すると、最初の一ヶ月が10ドル割引になり少し得。（次月以降は20ドルに戻る。ウェルカムボーナス？）
無料版は、箇条書きであっさり、PRO版は少々かたい文章だけど、周辺情報も盛り込みつつ、大きな破綻がない内容が出力されている。
なお、質問や追加質問時に「Pro」のスイッチをオン・オフすることで、無料版出力とPRO版出力を使い分けられる。
Perplexityは、ネットを検索しながら回答する。「フォーカス」をクリックすると、ネット検索する対象を絞り込んでくれる。
医療情報なら、Academicに限定するのがいいかも知れない。また、質問文の銭湯に[Pubmed]や[NEJM]とつけることで、さらに検索先を絞れるそう。（Pubmed＝National Library of Medicine、NEJM＝The New England Journal of Medicineで、それぞれ医療系の公的サイトらしい）
ほかにも、こういう絞り込みワードあるのかな、と試してみたら[go.jp」とか[co.jp]と書いてもそこそこ絞り込めた。
なお、無料版の出力は「～の違い」と聞いたときに箇条書きになる確率が高い（比べやすいから？）だけで、常にこの形式で出力されるわけではないっぽい。
以下は「フラッシュのテレビ版とDC版の違いを教えて」と入力したときの出力。
無料版
フラッシュのテレビ版とDC映画版には大きな違いがあります。
テレビ版とDC映画版の主な違い
- キャスト
- テレビ版ではグラント・ガスティンがフラッシュ/バリー・アレンを演じている
- DC映画版では、エズラ・ミラーがフラッシュ/バリー・アレンを演じている
- ストーリーライン
- テレビ版は独自のストーリーラインを持ち、DCコミックスの設定とは異なる部分がある
- DC映画版は、DCコミックスの世界観に基づいており、他のDCヒーロー(スーパーマン、ワンダーウーマンなど)も登場する
世界観
- テレビ版はアーロウバースと呼ばれる独自の世界観を構築している
- DC映画版は、ザック・スナイダー監督が手がけたDC映画ユニバースの一部である
このように、キャスト、ストーリー、世界観が大きく異なっており、同じフラッシュのキャラクターを扱っているものの、全く別の作品となっている
PRO版
フラッシュのテレビ版とDC映画版の違いについては、主にキャスト、物語の設定、および作品のトーンに関連しています。
キャストの違い
テレビ版『THE FLASH/フラッシュ』は、2014年にThe CWで放送が始まり、バリー・アレン役をグラント・ガスティンが演じています。一方、DC映画版『ザ・フラッシュ』では、バリー・アレン役をエズラ・ミラーが演じています。このキャストの違いは、ファンの間で最も顕著な違いの一つとされています。
物語の設定と作品群の違い
テレビ版は、バリー・アレンがフラッシュとしての能力を得て、様々なヴィランと戦いながら、自身の過去と向き合っていく物語を中心に展開しています。一方で、映画版は単独の作品として制作されており、テレビ版とは異なるアプローチでフラッシュの物語が描かれています。映画版では、バリー・アレンが時間を超えた冒険を通じて、自身の能力と運命に直面するストーリーが展開されます。
トーンとビジュアルの違い
テレビ版と映画版では、トーンとビジュアルの面でも違いがあります。テレビ版は、エピソードごとに異なるヴィランが登場し、比較的軽快なストーリーテリングが特徴です。一方、映画版はよりダークでシリアスなトーンを持ち、ビジュアル面でもより洗練されたCGIを使用して、フラッシュの能力やアクションシーンを描いています。
結論
フラッシュのテレビ版とDC映画版の主な違いは、キャスト、物語の設定、トーンとビジュアルにあります。テレビ版はグラント・ガスティンが主演し、連続したエピソード形式で物語が展開されます。一方、映画版はエズラ・ミラーが主演し、より大規模な物語とビジュアルでフラッシュの世界を描いています。これらの違いは、それぞれのメディアの特性とファンの期待に応じて設計されています。
Perplexityはブログ記事作成に使えるか
そのまんま使うと、なんというかつまらない内容になりそう。
Wikipediaっぽい文章で、読んでると飽きる。
無料版で出力される文章は、ざっくりした要約＋内容を箇条書きというスタイルなので読みやすいっちゃ読みやすいかな。
「事実はこうです」という情報のまとめにはいいかも知れない。
また、ネット上のこのURLを参考にしましたという情報が出るので、嘘かどうかのチェックを人間がしやすいという点は、テキスト生成系にしては良い点かも。
最後に、Perplexityに、「なぜAIの生成する文章はつまらないの？」という質問を投げてみた答え。
なるほど、いいこと言うな。
PRO版
AIが生成する文章がつまらない主な理由は、論理展開と感情表現の面で人間の文章と大きく異なるためだと考えられます。
論理展開の違い
AIが生成する文章は、訓練データに基づいて統計的に単語を並べているため、一見すると論理的で整然としていますが、実は深い洞察や独創的なアイデアに欠けることが多いです。
- 情報を羅列するだけで、それらを有機的に結びつけて新しい視点を提示することが苦手
- 複雑な因果関係や文脈を十分に理解できていないため、表面的な議論に終始しがち
- 訓練データにないような斬新な発想やユニークな切り口を提案するのが難しい
一方、人間の書いたブログは筆者の知見と経験に基づいて論理を展開するため、AIにはない深みと独創性があります。
感情表現の違い
AIは言葉の統計的な関係性は学習できますが、感情を真に理解しているわけではありません。 そのため、AIの文章からは本物の感情が感じられないことが多いのです。
- 感情表現が形式的で表面的。言葉は感情的でも、心からの共感や温かみが伝わってこない
- 感情の機微やニュアンスの表現が不足。喜怒哀楽の細かな違いを言葉で表現するのが苦手
- 説得力のある感情移入が難しい。人の心を動かすような感情表現力が弱い
対して人間のブログは、筆者の喜怒哀楽が率直に表現されているので、読者の心に響き、共感を呼ぶことができます。
以上のように、論理展開と感情表現の深さと豊かさが、AIと人間の文章の大きな違いだと言えるでしょう。AIが人間のように言葉の意味を理解し、知性と感性を兼ね備えた文章を書けるようになるには、まだ時間がかかりそうです。
まあそんな感じ。
面白い文章は書けないけど、学生のレポート提出のベースや、仕事の資料作成のベースとかには使えるかも知れない。