テキスト生成AI（ChatGPTなど）における本質：　ChatGPTとの対話

生成AI、特にテキスト生成（ChatGPTなど）における本質は、＜続きを書こうぜ＞である。これは、実は画像生成にも言えるのであるが、これは人間の創造性やコミュニケーションの本質に直接関連している。私たちが言葉を使って物語を紡ぐとき、それは環境、経験、そして知識の蓄積に基づくものである。テキスト生成AIは、これらの要素を数百万のテキストデータから学習し、独自の「物語」を生成する能力を持つ。

この技術の進化により、私たちは従来のコミュニケーションの枠を超え、新しい形の対話や共創を実現することができるようになった。AIは単なるツールとしてだけでなく、私たちのパートナーとして、さらには共同の作者としても機能する。この新しい関係性は、私たちが情報を共有し、アイデアを形成する方法を根本的に変える可能性がある。

生成AIのもう一つの特徴は、あるテーマやトピックに関する多様な視点や意見を取り入れる能力である。人間の作者が偏見や先入観を持っていることがあるのに対し、AIは数多くのテキストデータから学習することで、多様な視点を持つことができる。これにより、より広範な視点や意見を取り入れたコンテンツの生成が可能となる。

しかし、この力強さは同時にリスクも伴う。生成AIの背後にあるアルゴリズムやデータセットには、無意識のうちに偏見や先入観が組み込まれる可能性がある。この問題を解決するためには、私たちが使用するデータの透明性やアルゴリズムの公平性を確保することが重要である。

総じて、生成AIは私たちのコミュニケーションや創造性に新しい風をもたらしている。この技術の進化とともに、私たちは新しい形の対話や共創の可能性を探求し、より深い意味でのコミュニケーションを追求することができる。

ChatGPTもご多分にもれず、＜続きを書こうぜ＞が本質である。したがって、私達が、＜質問＞をしたときには、その質問とペアになった回答を作成し、それらから予想される続きを書いてき、あたかも回答しているようにみせているのである。たとえば、ユーザーが「日本の伝統文化について教えて」と質問すると、ChatGPTは過去の情報や知識を基に、日本の伝統文化に関する情報や要点を抽出し、 coherentな文章を生成する。この過程で、AIはユーザーの意図や文脈を理解し、最も適切な回答を提供しようと努力する。

しかし、ここには重要なポイントがある。ChatGPTが提供する回答は、学習データに基づいて生成されたものであり、必ずしも最新の情報や完全に正確な情報を保証するものではない。さらに、人間のように感情や意見、価値観を持つわけではなく、あくまでデータに基づいた客観的な情報を提供することを目的としている。

このため、ChatGPTや他の生成AIを利用する際には、受け取った情報を鵜呑みにするのではなく、批判的に考える能力や、他の情報源と照らし合わせる能力が求められる。技術の進化により、私達はより豊かで効率的なコミュニケーションを享受できるようになったが、その裏には新たなリスクや課題も潜んでいる。私たちが生成AIとの対話を最大限に活用するためには、その特性や限界を理解し、適切な使い方を学ぶことが不可欠である。

ChatGPTの本質を＜続きを書こうぜ＞で表現する際、私たちはこのAIの持つ無限の潜在力を感じることができる。それは、情報を処理し、ユーザーの意図や要望に応じて柔軟にテキストを生成する能力に他ならない。この生成力は、ユーザーとの対話を通じて、新しい知識の発見や既存の情報の再解釈を促進する。

ChatGPTの背後にある技術、特にTransformerアーキテクチャやAttentionメカニズムは、言葉の関連性や文脈を捉えることで、人間のような自然な文章を生成することを可能にしている。しかしこの技術的な進歩とともに、私たちが取るべき姿勢やアプローチも変わってくるべきだ。

私たちがAIとの対話を深めていく中で、重要なのは「共同作業」の精神である。私たちが持つ知識や経験と、ChatGPTが持つ情報処理能力や知識ベースを組み合わせることで、より豊かな知識の構築や新しい発見への道を開くことができる。このシナジー効果は、私たちがこれからの情報社会で取るべき新しいアプローチとも言えるだろう。

ChatGPTの本質から、AIのハルシオネーションもまた、説明が可能となる。例えば、ChatGPTが提供する情報や回答は、膨大なデータセットから学習されたものであり、その中には誤った情報や矛盾した情報も含まれる可能性がある。このような情報が混ざることで、AIは時折、人間にとっては意味不明や不正確な回答を生成することがある。これは、AIが「ハルシオネーション」しているかのように見える瞬間である。
しかし、この「ハルシオネーション」とは、実際にはAIがその知識の中で最も適切と考える回答を提供しようとする結果である。AIは感情や直感を持たないため、提供される情報はあくまで計算と確率に基づいている。この点を理解することは、AIとのコミュニケーションにおいて非常に重要である。
また、これらの「ハルシオネーション」は、AIの学習方法やデータセットの質にも大きく依存している。高品質で正確なデータセットを用いることで、AIの回答の質や正確性を向上させることができる。そのため、データの収集や整理、そして学習のプロセスは、AIの性能を最大化する上で欠かせない要素となる。

ChatGPTが、例えば、1+1の回答を間違えてしまったという場合、これは、1+1=3 というようなドキュメントを過去に読み込みデータベース化してしまっていたということを示しているに過ぎない。従って、例えば、＜深呼吸して答えてください＞＜数学者のつもりで答えてください＞などと事前に伝えておけば、学習データベースから引っ張る箇所が、より正確なものである可能性が高まる。数学的に言えば、ChatGPTの内部アルゴリズムは、事前に与えられた指示やコンテキストに基づき、最も確率が高いと評価される回答をデータベースから選び出す。このプロセスは、統計学の条件付き確率に基づいており、与えられた条件やコンテキストに応じて、適切なデータセットのサブセットが選択される。

したがって、具体的な指示やコンテキストを提供することで、AIはその指示に基づく適切なデータセットを参照し、より高い確率で正確な回答を生成することができる。数学者の視点から見れば、このプロセスは条件付き確率の最適化とも言える。具体的な条件を提供することで、確率空間が狭まり、期待する回答に近づくことが期待されるのである。

条件付き確率の最適化という観点で考えた時、ChatGPTに対して投げかけるプロンプトの精度の重要性が理解されうるのである。私達は、ChatGPTを効率よく使いこなすために、具体的かつ明確なプロンプトの提供が不可欠であることを認識すべきである。一般的な質問や指示では、AIが持つ膨大なデータベースから最適な回答を引き出すための条件が不十分であるため、期待する結果を得ることが困難になる場合がある。しかし、質問や指示が具体的であればあるほど、AIは適切なサブセットのデータにアクセスしやすくなり、それに伴い、ユーザーが期待する回答を正確に提供する能力も向上する。

例を挙げれば、"天気は？"という質問では地域や日付が指定されていないため、ChatGPTは具体的な回答を返すのが難しい。しかし、"2023年9月20日の東京の天気は何だったか？"という具体的なプロンプトを提供すれば、AIはその日付と地域に関連する天気情報を迅速に提供することができる。

このように、ChatGPTを最大限に活用するためには、私たちユーザー自身が、どのような情報を求めているのか、そしてその情報を得るためにどのような条件を設定すべきかを明確にすることが極めて重要である。この点を理解し、効果的なプロンプトの提供を心がけることで、ChatGPTとのコミュニケーションがよりスムーズかつ効率的になるであろう。

加えて、ChatGPTや他のテキスト生成AIの使用において、ユーザーとの対話の文脈を理解させることも重要な要素となる。文脈の継続性は、質問と回答の間の一貫性を保持し、より関連性の高い情報を提供する手助けとなる。たとえば、あるトピックに関する一連の質問を行う場合、そのトピックの背景や前提条件を明示することで、AIはその文脈を踏まえたより適切な回答を返すことができる。

さらに、ChatGPTの背後にあるモデルは、ユーザーのフィードバックや継続的なトレーニングにより進化していく。したがって、期待しない回答や誤った情報が提供された場合、そのフィードバックを活用して、モデルの改善や再トレーニングが行われる可能性がある。このようなフィードバックループは、AI技術の持続的な成長と進化を促進するための鍵となる。

最後に、私達は技術の進化とともに、その使用方法や適切なコミュニケーションの手法も変わっていくことを受け入れる必要がある。ChatGPTのような先進的なツールを効果的に活用するためには、柔軟性を持ち、新しい学びの方法やアプローチを探求し続ける姿勢が不可欠である。

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表紙画像：
生成AI（MidJourney）による画像：新幹線

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（本記事を動画化：都合上、若干YouTubeにアップロードされている内容のほうが２割ほど少ない）