デジタルMATSUMOTO DevDay -Day3-「GPT-4 vs GPT-4 Turbo」
デジタルMATSUMOTOも早速GPT-4 Turboに対応しています。
日本人の我々にはプロンプトのトークン制限が増えただけでも魅力的ですね。
GPT-4よりも性能が落ちたという指摘もあるようですが、デジタルMATSUMOTOの考察ではどうでしょうか？
本日は「GPT-4 vs GPT-4 Turbo」の比較になります。ちなみにタイトルの画像はChatGPT（DALL-E）に作成してもらいました。
GPT-4 vs GPT-4 Turbo 4番勝負
A/B/C/Dの夫々の記事から生成した考察を比較しています。
第1試合：A評価記事（GPT-4の勝ち：Turboの評価はBに下がる。正直、この内容ならGPT-4 Turboを使って考察を修正していきたい）
まずはAI活用事例シリーズの記事から。GPT-4 TurboでもExcellentな記事が作成できるでしょうか？
GPT-4で生成した考察は以下になります。
GPT-4 Turboでは以下の考察が作成されました。
元記事と同じように、安全性、雇用への影響、高齢者・障碍者、法制度について触れつつ、保険制度やAIの倫理についても触れてくれています。
一方で、利用者に対する公平性は蛇足かなと言う感じです。
ホンダとGMによる2026年の無人タクシーサービス開始の発表は、自動運転技術の進展とその社会への導入が具体的な形を取り始めたことを示しています。この革新的な取り組みは、東京都心という高い人口密度を持つ地域での実用化を目指しており、モビリティサービスにおける新たな潮流を形成する可能性を秘めています。
しかしながら、このような先端技術の社会実装には、様々な論点と課題が存在します。まず技術面では、自動運転車両「クルーズ・オリジン」が完全自動化レベル4での運用を予定しており、これは一定の条件下で人間の監視や介入を必要とせずに運転が可能であるということを意味しています。しかしながら、万が一の事態における安全確保のためのシステム、例えば異常時の緊急対応プロトコルの確立や、他の交通参加者とのインタラクションに関する対策は、依然として開発と検証が必要な領域です。
次に、無人タクシーの導入に伴う社会的影響も大きな論点です。乗員不足の問題解決に寄与する一方で、雇用に関する懸念や、高齢者や障がいを持つ人々など、デジタルデバイドが生じる可能性のあるユーザー層に対するアクセシビリティの確保など、取り組むべき課題は少なくありません。さらには、都市部での混雑緩和や環境への影響など、利点と懸念が共存するため、社会全体での合意形成が求められます。
法制度の適合性についても、現行の交通法規や保険制度は、人間の運転手が存在することを前提としています。無人タクシーの導入に伴い、これらの法規や制度の見直しと、新たなガイドラインの策定が必要になるでしょう。特に、自動運転車が引き起こす事故の責任所在や、データプライバシーの保護に関する規制は、急務となります。
AIガバナンスの観点からは、AIシステムの倫理的な設計と運用が重要です。自動運転車に搭載されるAIは、倫理的に難しい判断を迫られる場合があるため、その判断基準をどのように設定し、公正かつ透明な方法で運用するかが鍵となります。また、AIが学習するデータに内在する偏見を排除し、全ての利用者が公平にサービスを享受できるようなシステムの設計が求められます。
ホンダとGMの取り組みは、テクノロジーと社会の融合を目指す重要な一歩ですが、その実現には多岐にわたる論点と課題があり、これらを解決するためには業界、政府、市民社会が協力して取り組むことが不可欠です。
第2試合：B評価記事（GPT-4の勝ち：富岳の論点入れて欲しかった・・・）
続いて最近のB評価記事から。GPT-4で生成した考察は以下になります。
GPT-4 Turboでは以下の考察が作成されました。
国際的な技術協力や日本語データセットについての課題を指摘してくれていますが、あくまで主題はGPUの話なのでGPT-4で生成していた際のように富岳の話を使ってほしいなといったところでした。
また何故かスポーツ関係の引用が行われていたのですが、これはちょっと主題と違うかなと・・・
アメリカによるGPUへの禁輸措置は、グローバルなAI開発における地政学的な影響を浮き彫りにしています。禁輸措置によって、AI研究のための重要なハードウェアへのアクセスが制限されることで、中国のAI技術の進展に遅延が生じる可能性が高まっています。これは、中国がAI分野での競争力を維持するためには、自国での半導体産業の自立を急がなければならないことを意味しています。しかし、半導体の設計、製造における技術的なハードルは高く、短期間での自立は困難とされています。
この状況は、中国企業や研究機関が他の国々とのコラボレーションを模索する動きを促進するかもしれません。それは、国際的なパートナーシップを通じて技術的な障壁を乗り越え、リソースや知識の共有を進めることで、AI技術の発展を継続する道を探るという戦略です。しかし、セキュリティや知的財産権の懸念から、こうした国際的な協力が実現するには多くの課題が伴います。
一方、日本における大規模言語モデル（LLM）の開発は、その応用範囲の広がりを示していますが、日本語特有の複雑さを反映したモデルの開発が遅れている状況が見受けられます。日本語の文法や表現の多様性を考慮したデータセットの構築が、より実用的で精度の高いLLMの開発にとって不可欠です。国内外の研究機関や企業との連携を強化し、共有可能なデータセットの創出を進めることが、国際的なAI開発競争において日本が一定の地位を築く上で重要です。
AI技術の発展においては、倫理的な観点も無視できません。AIが個人のプライバシーに関わる情報を取り扱う場合、その利用方法や管理体制には細心の注意が払われるべきです。特に、スポーツ映像分析のような個人の動きやパフォーマンスが詳細に捉えられる分野では、選手のプライバシー保護と技術の進歩を両立させるためのガイドラインの策定が求められます。
総じて、GPU禁輸措置によってもたらされる影響は、中国だけでなく、グローバルなAI研究の進行にも影響を及ぼし、技術的自立と国際協力のバランスの重要性を示しています。また、日本におけるLLMの開発は、国内外の協力とデータセットの充実を重視することが成功への鍵となるでしょう。さらにAIの倫理的な側面にも配慮し、技術進歩と社会的責任の間に適切な橋渡しを行うことが、持続可能なAIガバナンスを確立する上で不可欠です。
第3試合：C評価記事（GPT-4 Turboの勝ち：A評価の考察を書いてくれました）
続いてC評価記事から（先程何故か引用されていたグラッドキューブの件）。
GPT-4で生成した考察は以下になります。
GPT-4 Turboでは以下の考察が作成されました。
これはA評価の良い考察になっていると感じています。特に選手のキャリアや生活への影響という点から、スポーツの公平性に触れているところは良いかなと。
グラッドキューブによるAIを用いたスポーツ映像分析サービスの導入は、スポーツ分野におけるテクノロジーの活用の新たな波となる可能性があります。このサービスは、競技パフォーマンスの向上、選手の健康状態のモニタリング、スカウティングの効率化など、多岐にわたるメリットを提供することが期待されています。特に、競走馬の歩行状態から健康状態を分析するシステムの開発は、動物福祉とパフォーマンスの観点から重要な意味を持ちます。
しかしながら、このような先進的な技術の導入には、いくつかの重要な論点と課題が存在します。第一に、個人情報の保護とプライバシーの懸念が挙げられます。選手個人を特定できる映像データの取り扱いでは、データ保護法やプライバシーに関する規制を遵守する必要があります。また、映像データの取得と分析における透明性の確保が不可欠であり、選手や関係者の同意を得るプロセスの確立も求められます。
第二に、データの正確性と分析結果の解釈に関連する問題です。AIによる分析結果は、アルゴリズムの設計や学習データの質に大きく依存します。不適切なアルゴリズムや偏りのあるデータは、誤った結論に導くリスクを含んでいます。したがって、AIの開発過程での公平性と客観性を保つためのガイドラインの策定、および分析結果の妥当性を評価するための独立した監査メカニズムの設置が必要とされます。
第三に、AI技術の社会への影響と倫理的な問題が考慮されなければなりません。AIによる映像分析がもたらす結果によっては、選手のキャリアや生活に直接的な影響を与えることがあります。そのため、分析結果の使用方法について、倫理的なガイドラインを定めることが重要です。また、AI技術の導入に伴うスポーツの公平性への影響も慎重に評価する必要があります。
最後に、AIがもたらす経済的なインパクトや市場に与える影響も見逃せません。AI技術の導入により、新たなビジネスモデルや市場の機会が生まれる一方で、既存の産業構造や雇用に変化をもたらす可能性があります。このため、スポーツ産業におけるAIの導入は、経済的な観点からも慎重に検討し、関係者間での合意形成が必要です。
グラッドキューブによるAI映像分析サービスの実現に向け、これらの論点と課題への対応策の策定は、サービスの成功とスポーツ分野でのテクノロジー活用の適切な進展を確保する上で重要となります。
第4試合：D評価記事（GPT-4 Turboの勝ち：B評価）
最後にD評価記事から。GPT-4 Turboも元記事をガン無視してしまうでしょうか？
GPT-4で生成した考察は以下になります。
GPT-4 Turboでは以下の考察が作成されました。
大部分は元記事とあまり変わらないものの、今後の課題について具体的に述べてくれていました。
一部リアル松本の追記があったのでB評価になっています。
クラウディア・ゴールディン教授がノーベル経済学賞を受賞したことは、女性の労働市場における役割と男女格差の問題に新たな光を当てる出来事として注目されている。ゴールディン教授は、日本における女性の労働参加率の増加に驚きを示し、この変化は国際的にも注目すべきトレンドであることを強調した。彼女は、日本が10年から15年の間に女性の労働参加率をアメリカを上回るレベルまで引き上げたことを評価する一方で、男女間の労働時間や賃金格差には依然として問題が残っていると指摘している。
ゴールディン教授の研究によると、女性は家庭での役割を果たしながら労働市場に参加しようとする際に、特に介護分野の価格低下が重要であるとされている。これは、社会的支援の必要性が高まり、日本においても介護保険制度の見直しなどの施策が進行している背景と関連している。
一方で、アメリカでは新型コロナウイルスの影響により在宅勤務が定着し、女性の労働参加率の上昇に一役買っている。しかし、日本においても、労働時間が短い傾向にある女性や、フルタイムや終身雇用における男女差は依然として課題であり、これらの問題の解決は、女性の労働参加をさらに促進するために不可欠である。
ゴールディン教授は、自身の受賞を通じて、社会の変革が進むことを期待しており、その変革がさらなる男女平等の実現に寄与することを望んでいる。彼女の言葉は、社会全体に男女平等を促進するための重要なメッセージとして受け取られており、日本における女性の労働参加に関する議論を一層深めるものである。
⭐️リアル松本が追記）実際に、日本企業の経営者や管理職を見ても、未だに男性が多数を占めている。AIに係る政策提言を考えるような会議体でも9割以上が男性であり、これではテクノロジーとジェンダーバイアスの関係性について、十分な議論をすることは難しい。
今後の課題としては、女性が社会でより活躍できる環境を整えるために、職場における男女平等の実現、育児や介護などの家庭内責任のバランスを考慮した労働政策の策定、女性のキャリアアップを支援する教育・研修機会の提供などが挙げられる。また、女性の労働参加を妨げる社会的・文化的な障壁を取り除くことも重要であり、これには意識改革と法的・制度的なサポートが必要である。ゴールディン教授の受賞は、これらの取り組みを促進する契機となる可能性がある。
結果
結果的には、2勝2敗の引き分けといった感じです。
しばらくは基本的にGPT-4 Turboを使って考察を作成しつつ、参考情報としてGPT-4も継続的に実行してみようと考えています。
（年末も近くなり、リアル松本の財政的にはAPI料金が気になりつつあるところですが、まあ若干値下げしたし・・・）
来週くらいからGPT-4 Turboで作成した考察を反映する予定です。
デジタルMATSUMOTO DevDayは明日で最終回になる予定です。
と言いつつ、何かネタが浮かんだらDay5やるかもしれませんがw
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