ChatGPTは文章をどのように要約するのか？

仕事で色々な文章をChatGPTに要約させているうちに、「こいつ、どうやって文章を要約しているんだろう？🤔」という疑問が湧きました。

そこで、本人に聞くのが早いと思ってChatGPTさんに聞いてみました。

曰く、

私は文章を要約する際にいくつかの点に気をつけています。

・まず第一に、要約の目的を理解し、重要な情報や主要なポイントを抽出します。
・また、文脈を考慮し、要約が意味を保ちながら短くまとめるように努めます。
・さらに、情報の正確性を保つために、適切な文脈や主要な詳細を欠落させないように努めます。
・また、オリジナルの文章のスタイルやトーンを反映するようにも配慮しています。

ただし、私はモデルであり、時には要約結果が完璧でないこともあります。要約は文章の要点を抽出するための手段ですが、完全な情報や細かいニュアンスを含んでいるかどうかは保証できません。そのため、重要な情報が欠落していないか確認するために、オリジナルの文章を参照することが重要です。

ChatGPTの回答

だそうです😅

「要約の目的を理解し」と来たか。

新井紀子先生の本を読んで、AIは所詮計算機であって、「理解」なんてしていない、「理解しているフリ」はするけれど、と認識していたため、ちょっと困惑。

しかも、「AIが文章の要点をどのようなアルゴリズムで見つけているのか」という疑問には答えていただけませんでした。

そこで、「更問い」をしてみました。
「どんなアルゴリズムで要点を見つけるのか」、と。
答えはこうでした。

要約において、重要な点を見つけるためにはいくつかのアルゴリズムや手法があります。以下にいくつかの一般的な手法を示します。

1. TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）: この手法では、文章中の各単語の出現頻度と、その単語が他の文章に出現する頻度を比較します。出現頻度が高く、他の文章での出現頻度が低い単語は重要なキーワードとみなされます。

2. テキストランキング（TextRank）: テキストランキングは、文章内の単語やフレーズの重要性を、グラフ理論のアルゴリズムを用いて計算します。文章中の単語やフレーズのつながりや関係性を解析し、重要な要素を抽出します。

3. ニューラルネットワークに基づくモデル: 近年、ニューラルネットワークを用いた要約モデルも開発されています。これらのモデルは大規模なトレーニングデータを利用しており、文脈や文の構造を理解し、重要な情報を抽出する能力を持っています。

これらの手法は、文章中の単語の頻度や関係性を分析することで、重要なポイントを特定します。ただし、要約の結果は完璧ではなく、常に文脈や個別の要件に合致するわけではありません。要約はあくまでツールであり、適切な判断と確認が必要です。

ChatGPTの回答

なるほど、わからん。

でもやっぱり計算機なんや。

私はとある文章要約の課題で、清水幾太郎氏の文章の要約をしたことがあります。文筆家の文章から、畏れ多くも「余分」だと思われる箇所を削り取り、指定の文字数に収まるようにギリギリと文字を切り詰めていく。
そのヒリヒリとした感覚を乗り越えて、なんとか上手いこと要約できた(と評価していただいた)思い出があります。

こうした人の感情などお構いなしに、AI君はプロンプトに入力したその瞬間から要約を始めます。
悔しいことにその結果がそんなに悪くない。

そんな人智を超えた存在に恐れ慄く今日この頃であります。