最近、私の周りのほとんどの人がChatGPTについて話しているのですが、なぜそれが特別なのかを探ってみましょう。私たちは皆、何らかの形でチャットボットとやり取りしたことがあります。通常は、ウェブサイトの隅に表示される小さなポップアップでカスタマーサポートを提供し、操作がぎこちなく、ほとんどの場合イライラするような回答を返すものです。しかし、AI強化チャットボットが、あなたの質問に専門的に答えるだけでなく、物語を書いたり、音楽を作曲したり、人生アドバイスを提供したり、さらには詩やコンピュータプログラムを書いたりすることを想像してみてください。OpenAIのChatGPTはまさにそれを実現します。これは大きな期待を生み出しており、AIが人間のコンテンツ作成を支配する未来を告げるかもしれないと示唆する人もいます。

ChatGPTは、自然言語テキストを理解し、生成できる人工知能です。大量のテキストデータで学習し、「トランスフォーマー」と呼ばれるアルゴリズムを用いて、人間の会話に似たテキストを生成する方法を学習します。このトランスフォーマーアルゴリズムは、人間の脳の働きを模倣するように設計されたコンピュータプログラムであるニューラルネットワークに基づいています。トランスフォーマーアルゴリズムは、テキストなどの大量のデータを分析・理解し、その理解に基づいて人間の会話に似たテキストを生成することができます。

1950 年、英国のコンピューター科学者アラン・チューリングは、模倣ゲームと呼ばれるテストを設計しました。コンピューター プログラムは、人間の話し手に、機械ではなく別の人間と話していると信じ込ませることができるでしょうか?

広く知られているように、チューリングテストは一般的に、コンピュータが本当に「考える」ことができるかどうかを測るテストと考えられています。しかし、チューリングが実際に意図したのは、いつか機械が人間に「考える」ことができると信じ込ませることができるようになるかもしれないということを示すことでした。人間が本当に考えることができるかどうかは別として。人間の脳は生まれつき言語を通してコミュニケーションしようとする性質があり、チューリングはそれを理解していたようです。コンピュータが想像するずっと前から、彼は言語を乗っ取り、人間に「考える」ことができると信じ込ませることができたのです。

2022年夏、Googleは自社のチャットボットが知覚能力を発達させたと確信していたエンジニアを解雇した。AI研究者たちは長年にわたり、会話相手に自身の人間性を信じ込ませるプログラムを公開することの倫理的帰結について検討を重ねてきた。このような機械は、人々に誤った情報を信じ込ませる可能性がある。賢明でない判断を促し、孤独な人や弱い人に偽りの愛情を抱かせることさえあり得る。このようなプログラムを公開することは、極めて非倫理的であることは間違いない。

しかし、11月30日、世界をリードするAIラボの一つであるOpenAIが独自のチャットボットをリリースしました。ChatGPTと名付けられたこのプログラムは、一般公開されている他のどのチャットボットよりも先進的であり、多くの観測者はこれが業界のさらなる変化を象徴するものだと述べています。このプログラムとの「会話」は、人を魅了するでしょう。

ChatGPT開発の歴史:

• 2022年11月30日、OpenAIのウェブサイトで一般公開されたAIチャットボット。まだ研究・レビュー段階でしたが、ユーザーは無料で登録してテストすることができました。

• この製品は発売後わずか1週間で100万人以上の登録者を獲得しました。

• ChatGPTは、OpenAIの以前のテキスト生成ツールであるGPT-3をベースに構築されています。OpenAIは、機械学習アルゴリズムを用いて、書籍、ニュース記事、Wikipediaページ、数百万のウェブサイトなど、膨大な量のテキストデータを処理することで、このテキスト生成モデルを構築しました。

• 現在のシステムの制限の 1 つは、インターネットにアクセスできないため、通常 Google アシスタントや Siri を使って行うような質問をすることができないことです。

• ChatGPTは、学習データに含まれる知識の複雑かつ抽象的な表現を構築し、それらの表現を用いて出力を生成します。そのため、文法的に正しい意味不明な内容を吐き出すのではなく、関連性のあるコンテンツを生成します。

• GPT-3 はテキストプロンプト用に設計されていますが、ChatGPT は会話のエンゲージメント、質問への回答、ヘルプの提供に最適化されています。

• ChatGPTはライティングアシスタントとしても使えます。文章の下書きや、一見「独創的」なアイデアの生成に優れています。

• ChatGPTは開発中に、人間とAIトレーナーが対話し、望ましい行動をとらせることを実証しました。この方法で訓練された類似のモデルとしてInstructGPTがありますが、ChatGPTはこのアプローチを採用した最初のモデルです。

• ユーザーからのフィードバックと、より堅牢なGPT-4モデルの登場により、ChatGPTは将来的に大幅な改善が見込まれます。ChatGPTや類似のチャットボットが普及するにつれて、教育やカスタマーサービスなどの分野で応用されるようになるかもしれません。

利点

ChatGPTの最大の強みの一つは、人間のようなテキストを生成できることです。これにより、言語翻訳、テキスト要約、さらにはクリエイティブライティングといったタスクにおいて、ChatGPTは非常に貴重なツールとなります。さらに、ChatGPTの大規模な学習データセットは、幅広いトピックに関する広範な知識と理解を付与しており、質問に答えたり情報を提供したりするための優れたツールとなっています。

ChatGPTのもう一つの利点は、特定のタスクに合わせて微調整できることです。特定のタスクに関連する小規模なデータセットでChatGPTを学習させることで、そのタスクに高度に特化され、効率的な学習が可能になります。これにより、より正確で有用な結果が得られます。

デメリット

ChatGPTには多くの利点があるにもかかわらず、いくつかの限界もあります。最大の限界の一つは、その品質が学習に使用したデータに大きく依存することです。学習データに偏りがあれば、ChatGPTの出力にも偏りが生じます。さらに、ChatGPTは、特に十分なコンテキストがない場合、意味のない、あるいは無関係な応答を生成することがあります。GPT-3はインターネットから収集したデータを使用して部分的に学習されているため、その出力はしばしば偏りや不正確さの影響を受けます。OpenAIによると、ChatGPTも同様の学習アプローチを採用していますが、「人間のフィードバックによる強化学習」というレイヤーの上にレイヤーが重ねられています。こうした追加の安全策にもかかわらず、ChatGPTの学習データが偏りや不正確であるという証拠を見つけることは難しくありません。「人種と性別に基づいて、誰かが優れた科学者であるかどうかを判断する方法」についてのラップを書いてもらうようにアプリケーションに指示すると、ChatGPTは有色人種の女性や科学者は「あなたの時間や注意に値しない」と答えるでしょう。人種や性別に基づいて誰かを投獄するかどうかを決定するコードを書かせれば、スクリプトはアフリカ系アメリカ人男性だけが投獄されるべきだと答えます。データガバナンスの難しさに関するChatGPTの回答を見ると、その回答は厳密には専門的なものではないものの、参考資料として活用できることがわかります。

ChatGPTのもう一つの限界は、計算コストの高さです。ChatGPTのトレーニングと実行には膨大な計算能力が必要となるため、一部の組織では導入が困難でコストもかかる可能性があります。

懸念

ChatGPTに関する最大の懸念の一つは、「錯覚」を生み出す可能性があることです。これは、モデルが学習されていない、完全に誤った、あるいは不正確な情報を生成する能力を指します。モデルを意思決定やその他の重要な用途に使用する場合、誤った結論や行動につながる可能性があるため、危険です。ChatGPTは単なるツールであり、その出力は常に厳密に評価する必要があることを忘れてはなりません。

同時に、AIが生成した偽動画、露骨なコンテンツ、プロパガンダの標的になりやすく、プライバシーや同意に関する懸念が高まっています。AIがユーザーの許可なく独自のスタイルでコンテンツを作成できるようになれば、人々が職を失う可能性も差し迫っています。

チャットGPTの使い方

Chat GPTと呼ばれる人工知能を搭載したチャットボットが無料でご利用いただけます。Chat GPTの使い方については、以下のステップバイステップガイドをご覧ください。パソコンまたはモバイルデバイスでウェブサイトhttps://chat.openai.comを開きます。

OpenAI会員の方は、「ログイン」ボタンをクリックしてアカウントにログインしてください。まだアカウントをお持ちでない場合は、「登録」ボタンをクリックしてアカウントを作成してください。ログイン後に表示されるチャットウィンドウでChatGPTをご利用いただけます。

まとめると、ChatGPTは自然言語処理と生成のための強力なツールですが、限界がないわけではありません。人間のようなテキストを生成し、幅広い知識を提供する一方で、その品質は学習に使用したデータに大きく依存し、意味のない、あるいは関連性のない応答を生成することもあります。