第5回
自然言語とプログラミング言語の違い
「あいまいさ」を武器にする人の言葉と、「厳密さ」が命の言語を比べる
自然言語
- あいまい・省略が多い
- 文脈に依存する（＝聞き手が意味を補う）
- あいまいさは"欠陥"ではなく効率的な設計：文脈が働くから、短い形を使い回せる
- 例：「それ、お願い」で通じる／主語を省いても伝わる
プログラミング言語
- 曖昧さゼロが前提
- 文法が1文字違うだけでエラーになる
- 共有された文脈を仮定できない → だから曖昧さを禁じる
- 「だいたい伝わる」は存在しない
自然言語は「察してもらう」ことが前提、プログラミング言語は「察してもらえない」ことが前提
参考：自然言語の曖昧さは"効率的な設計"＝Piantadosi, Tily & Gibson (2012, Cognition)
次のお題を①友達に言うとき／②AI（Gemini）へのプロンプトとして書くとき、の2バージョンで書こう
①と②で「何を省略したか／何を追加したか」を見比べよう
いくつかのペアの②（AI向け）を共有し、共通点を出し合おう
良い指示＝あいまいさを減らす工夫
- 誰が（読み手・相手は誰か）
- 何を（具体的に何をしてほしいか）
- どんな条件で（制約・こだわり）
- どのくらいの長さ・形式で
→ これが、次の④「良いプロンプトの条件」に直結する
気づき（noticing）
言語習得には、自分の言い方と正しい言い方の「ズレ」に気づくことが欠かせない（noticing hypothesis）
メタ言語能力
自分が使っている言葉を、一歩引いて客観的に見る力
今日のBワークがまさにそれ
「人向け」と「AI向け」で書き分けた作業は、自分の言いたいことを言語化し直す練習＝メタ言語能力を鍛える機会になっている。
普段は無意識に自動化されている言語処理を、あえて意識に引き戻す作業でもある。
出典：白井『第二言語習得論入門』p47-48（気づき/noticing＝a・anやおばさん例／明示的教育も大事）／意識と無意識＝酒井『言語の脳科学』表2-1 p50
④ 生成AIミニ実践（20分）
曖昧な指示 vs 具体的な指示
使うAI：Google Gemini（無料・大学アカウントでOK）
① 曖昧バージョン：「レポート書いて」
② 具体的バージョン：「大学1年生向けに、〇〇について800字程度で、です・ます調でレポートの下書きを書いてください」（〇〇は各自好きなテーマに）
2つの出力を見比べて「具体的にするとどう変わったか」を記録。良いプロンプト＝AIに察してもらうのではなく、条件を先に渡すこと（伊藤）。個人情報は入れない。プロンプト2回で完結
🔧 制作の技 4／9「プロンプトの型（本丸）」
― この「具体的に指示する」が、第11回のアプリの指示文（誰が使う・機能・見た目）にそのまま化ける
今日のリアクションペーパー
今日、自分の指示の出し方で
「あいまいだったな」と気づいた点は？
次回 第6回
脳科学とAI：
メタ認知とメタ言語能力
自分の学び方を客観視する方法を、脳科学の視点から掘り下げます。
あいまいさは、人の言葉の武器。
AIに伝えるときは、その武器をいったん置く。
条件を先に渡す。それが良い指示の第一歩。