生成AIの4つの強み（アンドリュー氏の講演スライドより引用）

1. 自然言語の理解と生成 2. 知識や情報の抽出 3. 文章の分類と感情分析 4. 擬態と模倣

自分が原稿を書いて人に送る（アンドリュー氏の講演スライドより引用）

一方で、検索エンジンのように「正解を探すツール」としかみなさないと、その本領を発揮できません。しかし、世間一般では、生成AIはまだ”検索エンジンの一種” の使い方が大半です。 デジタル・ドッペルゲンガーは講師であるアンドリュー氏の造語で、仮想世界で人の行動や好みを正確に模倣するAIによって作られたデジタルツイン…要は「自分とそっくりの姿をした分身」を生成AIで作ろうぜ！ という主張です。 自分の言葉遣い、表現や言い回しの癖をChatGPTに学習させ、クローンを作り上げ、その人（？）にタスクを任せたり、コンテンツを生成したりするという考え方です。 たとえばメールを書く場合、こんな流れになります。 1. 自分：ChatGPTに指示をする 2. ChatGPT：ドラフトを書く 3. ドッペルゲンガー：それを編集して完成させる 4. 自分：メールを送る ■ ＜従来＞

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ChatGPTにドラフトを書いてもらって、自分のドッペルゲンガーが編集して人に送る（アンドリュー氏の講演スライドより引用）

真ん中にいるのは人の自分ではなく、デジタル・ドッペルゲンガー（アンドリュー氏の講演スライドより引用）

■ ＜提案＞

では「どうやってドッペルゲンガーを作るか？」ですが、手順は難しくありません。普通にChatGPTに話しかけるように自分の過去のコンテンツを大量に食わせ、学習させるのみ。 ただ、高機能なGPT4と言えど、暴走することもあります。そのときは都度「待て待て、このルールに則ってって言ったよね？」「Cという情報は頼んでいないよね？ 指示したのはAとBだよね？」と引き留める必要はあります。

デモンストレーションが最高に盛り上がった講演の様子（盛り上がりが写真から伝わらず残念）

やり取りに20～30分かかることもザラですが、粘り強く会話を続けると精度がアップし、「自分がゼロから書いたかのよう」なコンテンツが生まれるわけです。 　

動くドッペルゲンガーも作ってみた

講師のアンドリュー氏は、文章生成するドッペルゲンガーだけでなく、自分の声を学習して実際に動いて話すアバター的なドッペルゲンガーも作っていました。

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↑ドリュジニ君（アンドリュー氏の写真を元に生成）

↑アンドリュー氏ご本人

まず、自分の写真を元にMidjourneyかDALL·E 3でドッペルゲンガー（ドリュジニ君）の姿を生成します。