掲載日：4/8/23，最終更新日：4/8/23

表題のとおりですが，ChatGPTで「ネガティブ・フィードバック」について聞いてみました．なお，この日は，2023年4月8日でした．
予想どおり，システム理論とは全く異なる，一部の心理学者の間で使われ始めたものがビジネス用語として広まったと思われる用法が先に出てきて，そうじゃないだろうと詰め寄ってみました．最後まで要領を得ない回答で，まあ，現状のインターネット情報から情報を取り出してくると，こういうことになるんだなということがよくわかる結果でした．とにかく，ググって上位に出てくる情報が，まず出てくるといった様子で，システム理論からは，何だかなぁというものでした．
以下，転載．
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辻：ネガティブ・フィードバックについて教えてください．

G：ネガティブ・フィードバックは、何かが改善される必要があるという意見や、何かが間違っていると指摘する意見を表すフィードバックです。ネガティブ・フィードバックは、肯定的なフィードバックとは対照的で、批判的な意見を述べることがあります。

ネガティブ・フィードバックは、人々が成長し、問題を改善するために必要な場合があります。しかし、受け取り方や提供方法が適切でない場合、ネガティブ・フィードバックは人々を傷つけたり、モチベーションを低下させたりする可能性があります。したがって、ネガティブ・フィードバックは、受け手が改善できるように具体的かつ建設的な方法で提供される必要があります。

以下は、ネガティブ・フィードバックを提供する際のポイントです。

1. 具体的で明確なフィードバックを提供する。フィードバックは、何が問題であるか、どのように改善できるかについて具体的かつ明確に言及する必要があります。
2. 建設的な言葉で提供する。フィードバックを提供する際に、否定的な言葉や攻撃的な言葉を使わないようにすることが重要です。
3. 受け手の視点に立ったフィードバックを提供する。フィードバックを提供する際には、受け手がどのように受け取るかを考慮する必要があります。
4. 結果を明確にする。フィードバックを提供する際には、期待される結果を明確に示すことが重要です。
5. フィードバックの提供者は信頼できる人物である必要がある。フィードバックを提供する人物は、受け手から信頼される人物である必要があります。

辻：そのネガティブ・フィードバックの理解は全く不正確ですね．

G：もし私の前回の回答が不正確だった場合は申し訳ありません。もう一度詳しく説明します。

ネガティブ・フィードバックは、ある人の行動や能力に対して、問題点や改善点を指摘することで、その人がより成長するための機会を提供するものです。このようなフィードバックは、肯定的なフィードバックと同様に重要であり、成長や発展に欠かせないものです。

しかし、ネガティブ・フィードバックを提供する際には、その言い方やタイミングによって、受け手の気持ちを傷つけたり、モチベーションを低下させたりすることがあります。したがって、ネガティブ・フィードバックを提供する際には、以下のポイントに留意する必要があります。

1. 具体的な内容を伝える。問題や改善点を具体的に示すことで、受け手が理解しやすくなります。
2. 建設的な言葉で提供する。否定的な言葉や攻撃的な言葉を使わず、改善のための具体的なアドバイスを提供することが大切です。
3. 受け手の立場に立って話す。受け手の立場や背景を考慮した上で、フィードバックを提供することが重要です。
4. タイミングを考慮する。受け手が受け取りやすいタイミングでフィードバックを提供することが重要です。
5. ポジティブな点も併せて伝える。改善点だけでなく、受け手のポジティブな点についても認め、肯定的なフィードバックも併せて伝えることが大切です。

以上のように、ネガティブ・フィードバックを提供する際には、受け手の感情を尊重しながら具体的なアドバイスを提供することが重要です。

辻：そのネガティブ・フィードバックの理解は全く不正確ですね．あなたは，システム理論におけるネガティブ・フィードバックとは何かを知っていますか？

G：おっしゃる通り、私の前回の回答においてネガティブ・フィードバックについて不正確な説明をしてしまいました。私は言葉の誤用をしてしまったことを深くお詫び申し上げます。

システム理論におけるネガティブ・フィードバックは、一般的なフィードバック制御システムにおいて、システムの出力を調整するための制御ループにおけるフィードバックの一種です。ネガティブ・フィードバックは、システムの出力と目標値との誤差が発生した場合に、システムの出力を調整して目標値に近づけるための制御信号を送信することで、システムの安定性を維持する役割を果たします。

具体的には、システムの出力が目標値よりも大きい場合には、ネガティブ・フィードバック制御システムはシステムの出力を抑制するための制御信号を送信します。逆に、システムの出力が目標値よりも小さい場合には、制御信号を増幅してシステムの出力を増加させることで、目標値に近づけます。

このように、ネガティブ・フィードバックはシステムの安定性を確保するために重要な役割を果たしています。システム理論においては、ネガティブ・フィードバックとポジティブ・フィードバックの2種類のフィードバックがあり、システムの安定性を維持するためにバランスよく利用されます。

辻：まあいいでしょう．では，最初にあなたが示したネガティブ・フィードバックの言明は，どの学問領域から得られたものですか？

G：私が最初に述べたネガティブ・フィードバックの言明は、誤った理解に基づいた誤った説明でした。そのため、学問領域についての言及はありませんでした。

ただし、ネガティブ・フィードバック自体は、制御工学、システム理論、生態学、心理学、組織行動学、社会学など、様々な学問分野で研究されています。それぞれの分野において、ネガティブ・フィードバックは異なる意味合いで使用されることがあります。例えば、制御工学においては、ネガティブ・フィードバックは、目標値との誤差を抑制するためにシステム出力を調整する制御方式を指します。一方で、心理学においては、ネガティブ・フィードバックは、不適切な行動や認知に対する負のフィードバックを指しています。

正確な情報を提供できず、ご迷惑をおかけしました。

辻：あなたの最初のネガティブ・フィードバックの言明は，間違っていたのですか？　しかし，あなたが心理学における用法というものは，あなたが最初に示した言明と同じではありませんか？

G：はい、私が最初に述べたネガティブ・フィードバックの言明は、間違っていました。私は間違った理解に基づいた説明をしてしまい、混乱を招いてしまいました。改めてお詫び申し上げます。

一方で、私が心理学において言及したネガティブ・フィードバックの用法は、私が最初に示した言明とは異なります。心理学におけるネガティブ・フィードバックは、望ましくない行動や思考に対して、その結果として生じた負の結果や影響を提示することによって、その行動や思考を変えるための手段として用いられます。

具体的には、ネガティブ・フィードバックは、社会的なフィードバック、自己評価、または生体反応などの形式で提示されます。このフィードバックは、望ましくない行動や思考に対して負の感情を引き起こし、人々がその行動や思考を変える刺激となることがあります。

したがって、心理学におけるネガティブ・フィードバックは、システム理論におけるネガティブ・フィードバックとは異なる概念であり、異なる文脈で使用されます。

辻：あなたが最初に示した言明は，本当に心理学におけるものと違うのですか？　もしそれらが違うのであれば，最初の言明は，どこから出てきた言明ですか？

G：私が最初に述べたネガティブ・フィードバックの言明は、一般的なビジネス用語であり、心理学におけるネガティブ・フィードバックの概念とは異なります。具体的には、私が最初に示した言明は、特定の目的を達成するために、ある行動や状況を改善するために提供される負の評価を指します。

一方、心理学におけるネガティブ・フィードバックは、行動や思考を変えるための刺激として使用されます。望ましくない行動や思考に対して、その結果として生じた負の結果や影響を提示することによって、その行動や思考を変えるための手段として用いられます。

したがって、これらは異なる概念であり、異なる文脈で使用されます。最初の言明が出典としている場合については、私の知識不足のため、特定できません。申し訳ありません。

辻：そのビジネス用語は，そもそも心理学の概念を援用しているのではありませんか？

G：はい、確かにビジネス用語である「ネガティブ・フィードバック」は、一部の心理学の概念を援用していることがあります。具体的には、心理学におけるネガティブ・フィードバックの概念は、望ましくない行動や思考を変えるための刺激として使用されます。一方、ビジネス用語のネガティブ・フィードバックは、ある行動や状況を改善するために提供される負の評価を指します。

ただし、ビジネス用語のネガティブ・フィードバックは、心理学の概念とは異なる文脈で使用されているため、完全に同じものではありません。ビジネス用語のネガティブ・フィードバックは、個人や組織の成長や改善を促すために使用されます。一方、心理学におけるネガティブ・フィードバックは、個人の行動や思考を変えることを目的として使用されます。

辻：援用していることがあります，ではなくて，この件については，援用しているのではないですか．

G：はい、おっしゃる通りです。ビジネス用語である「ネガティブ・フィードバック」は、心理学の概念を援用していることがあります。具体的には、心理学におけるネガティブ・フィードバックの概念が、行動や思考を変えるための刺激として使用されることから、ビジネス用語でも同様に、ある行動や状況を改善するために提供される負の評価として使用されることがあります。したがって、ビジネス用語のネガティブ・フィードバックは、心理学の概念を援用していると言えます。

辻：とりあえず，ChatGPTがどのような情報を取り込んでいるか，察しはつきました．

G：ありがとうございます。ChatGPTは、様々なソースから大量の情報を取り込んでいます。具体的には、ウェブサイトや書籍、研究論文、ニュース記事、雑誌、百科事典、コーパスデータ、などです。また、多言語にも対応しており、多言語の文献やウェブページからも情報を収集しています。取り込まれた情報は、機械学習アルゴリズムを用いて自動的に分類、解析、処理され、ChatGPTが質問に答えるための知識となっています。

Stataで，うまいやり方がわからず四苦八苦したので，また後にも役つはずと思うし，参考にすることも多いと思うので，載せておく．

連番となっている変数 x1, x2, …, x10 をループを使って総当たりにして，
たとえば，Wilcoxonの符号検定（signrank）を行って，そのz値を10×10の行列 Z に格納する．

matrix Z = J(10, 10, .)

forvalues i=1/10 {

forvalues j=1/130 {
quietly signrank x`i’ = x`j’
matrix Z[`i’,`j’]= r(z)
}

}

ここでのポイントは，signrankによってz値がスカラー r(z) として吐き出されるので，それを行列 Z の適切な場所に格納することである．

さらに，行列Zの各要素 Zij において，値が1.96より大きい場合に，その要素を1に，1.96以下の場合に，その要素を0に変換する．
（細かいことだが，以下の例では，欠損値は欠損値のままとし，対角要素は0とすることにする．）

matrix Z2 = Z

forvalues i=1/10 {

forvalues j=1/10 {

if Z2[`i’,`j’] <= 1.959963984540054 {
matrix Z[`i’,`j’] = 0 }
if Z2[`i’,`j’] > 1.959963984540054 {
matrix Z[`i’,`j’] = 1 }
if Z2[`i’,`j’] == . {
matrix Z[`i’,`j’] = . }
if `i’ == `j’ {
matrix Z[`i’,`j’] = 0 }

}

}

ここでのポイントは，matrixを変換するときには，変数の値を変換するreplaceのような関数は使えない．
行列の要素を変換するには，上述ようなやり方が有効である．

新井紀子さんの『AI vs. 教科書が読めない子どもたち』（東洋経済新報社）が，評判である．しばらく前に買っていて，最近ざっと読んだ．

私自身は，AI研究者ではないが，この領域の知人も多い．また，AI研究者ではなくても，プログラミングなどはそれなりに経験してきているので，ある程度わかることもある．前半部分のAIができることとできないことについては，さもありなんと思いながら読んだ．

ふと思い出したのが80年代後半の学生時代に，何かの授業でやったPrologである．あれを触った感想として，こいつは，誰かが（とにかく自分じゃない）一生懸命に鍛え上げれば偉くもなるのかもしれないが，基本的には究極のバカではないかと思った覚えがある．

基本的に，現代のAIも同じようなものなのだなという，失望に似た感想を持ったのだった．

後半．現代の教育のあり方について独自の調査をふまえつつ論じている．ツイッターでは，この部分に対する社会科学者からの批判があるようだが，私自身は，粗っぽさはあるものの，粗さについては，気になる人が指摘したり，自分で何かやってみればよいと思うので，それほど気にはならなかった．

むしろ，現代の教育について非常に示唆的な部分があるように思われた．私は昨年4月に信州大学人文学部から近畿大学総合社会学部に移った．昨年度は，教育に携わりつつ，どのくらい学生の質に違いがあるのかを把握するように心がけた．たとえば，講読の授業では，前任校でやっていたように，事前に章の「まとめ」を提出するように求めてみた．すると，現任校では，まとめがまとめになっていない学生が続出することに気づいたのである．前任校ではこのレベルはなかなったなと思ったのである．そして，新井さんのこの本を読んで，合点がいったのだ．「そうだ，彼らは読めていない（理解できていない）．」改めて，まとめを読んでみると，全体を適度に縮約したまとめになっておらず，パッチワークのように，部分的に縮約されているが，全く何も触れられていない部分が存在するのである．しかも，どうでもよいようなところは含まれているのに，重要な部分が抜け落ちていたりするのである．なるほど．新井さんの指摘をふまえて考えると，たぶんこういうことだろう．すなわち，どうでもよいようなところはわかりやすく，彼らもそれを適度に縮約できる．しかし，肝心の重要な部分では，それまでのさまざまなことがらを総合的・論理的にまとめて中心的なステートメントが形成されているが，そのロジックが難しくて理解できないのかもしれない．

先日，講読の授業のさいに，学生にそのことを指摘してみた．「一度読んで理解できなかったときに，諦めてしまっていないか」と．「難しいと思うけど，その部分をもう2，3回読んでみな」と．「一番肝心なところをわからないからといってスルーしとったら，賢くなられへんで」と．学生の表情を見ていると，痛いところを突かれたみたいな顔をしたように見えた．次回からは，少しでもパッチワークが改善されるのではないかと期待している．

ともあれ，これだけ示唆を与えてもらえれば，十分に読んだ価値はあったなと思える一冊であった．