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| 番号 | 目次 |
|---|---|
| 1 | ChatGPTの歴史 |
| 2 | パラメータって何？ |
| 2 | 自動生成AIの仕組み |
| 3 | なぜAIが脅威とされているのか？ |
| 6 | まとめ |
ChatGPTの歴史↑
これは、OpenAIが開発した大規模なAI言語モデルの一つで、その歴史はGPTシリーズの歴史とともにある。
ChatGPTとは、それぞれいつどのような特徴や性能差を持って生まれたのか？グラフィカルに見ていこう。ちなみにChatGPTに姿形は無いが、イメージしやすいようにビジュアルを用意した。
GPT-1「初期の文脈依存型言語生成AI」
2018年6月にOpenAIが初めて公開したGPTは、学習できる情報量が1億1000万ものパラメータを持つモデル。このモデルは文章を書くのが得意で、次にどんな言葉がくるかを予想できた。
GPT-2「強化された自然言語理解と生成能力を持つAI」
2019年2月に発表されたGPT-2は、前任者のGPT-1よりも大幅に大きなモデルで、15億のパラメータを持っていた。
しかし、OpenAIはそのパワフルな生成能力が悪用される可能性があるとして、当初フルモデルの公開を見送った。
その後、悪用リスクが低いと判断され、2019年11月にフルモデルが公開された。
GPT-3「巨大で高度に汎用性のある言語生成AI」
2020年6月に発表されたGPT-3は、それまでにない巨大なモデルで、1750億のパラメータを持っていた。その能力は詩を書いたり、人間のようにチャットしたり、コーディングの助けになるなど、多岐にわたるタスクを達成することができた。
ChatGPT「人間と自然な対話を生成するAI」
GPT-3のバージョンの一つとして、特に人間との自然な対話を目指して設計されたのが2022年にリリースされたChatGPT。GPT-3も対話を生成することができたが、ChatGPTはそのための特化したバージョンであり、人間との会話をより自然に、そして適切にするための特別な調整が行われている。
ChatGPTは無料で一般公開され、その後2023年にサブスクリプションベースのプレミアムサービス「ChatGPT Plus」が始まった。
GPT-3.5「自然言語やコードを理解し、生成するAI」
2022年3月に「text-davinci-002」と「code-davinci-002」としてリリースされた。GPT-3.5 turboは、2023年3月にOpenAIが公開した言語モデル。
GPT-3の後継モデルであり、文章生成やチャットなどのタスクに優れている。 GPT-3.5 turboは、GPT-3のtext-davinci-003と同等の性能を持ちながら、コストが1/10になっている。 また、常に最新のモデルに更新されるという特徴がある。
2023年5月現在のChatGPT(無料版)は、このモデルが採用されている。
GPT-4「自然言語やコードの理解と生成にさらに優れたAI」
2023年3月14日に限定的なベータ版としてリリースされた。並行開発していたGPT-3.5を改良したものだが、GPT-3.5の直接的な後継モデルで、ブラウジング機能は無いが、より大きな容量(パラメータは非公開だが5000億〜100兆と予想される)と自然言語やコードの理解と生成に優れた精度を持っている。
2023年5月現在のChatGPT(有料版)は、このモデルが採用されている。
また、GPT-3.5の改良版であるGPT-3.5 with Browsing (ALPHA)は、GPT-4とは別の研究プロジェクトで開発された。 GPT-3.5 with Browsing (ALPHA)は、テキストやコードの生成に加えて、ウェブ検索や情報抽出などのブラウジング機能を備えている。
それぞれのモデルは、AIと自然言語処理の分野に大きな影響を与え、多くの研究者や開発者にとって価値あるツールとなった。
ただし、そのパワフルさと共に悪用のリスクやAIが人間の意図を完全に理解できないという課題も指摘されている。
パラメータって何？↑
ここで、パラメータとは何なのか？
わかりやすく簡単に説明しよう。
ニューラルネットワーク（つまりAIやロボットの脳のようなもの）を考えてみてほしい。この脳は学校の授業のように学ぶ。
そして、学びの結果を覚えておくためのノートがあるとしよう。
このノートには、ロボットが見たり聞いたりした情報がどういう意味を持つのか、どう解釈するのかを記録している。例えば、「リンゴは赤い」とか、「犬はワンワンと鳴く」などの情報が書かれている。
このノートの中の各ページや行を「パラメータ」と呼ぶ。
それぞれのパラメータは、ロボットが世界を理解するための一部のルールを記録している。ロボットがさまざまなことを学ぶにつれて、パラメータ（つまりノートの中の情報）は更新されていく。
そして、ロボットはこれらのパラメータを使って新しい情報を理解し、質問に答えることができるのだ。
だから、AIやロボットが「多くのパラメータ」を持っているというとき、それはたくさんのノートを持っていて、たくさんのことを学んでいるということ。
そして、それがもっと多くのことを理解し、質問に答えることができるということなのだ。
自動生成AIの仕組み↑
AI（人工知能）は、賢いロボットのようなもの。
そして、そのロボットの一部であるChatGPTは、本を読むのが得意なロボットだと思うとわかりやすい。
たくさんの本を読むことで、このロボットはどのような言葉がよく一緒に使われるか、また、話や文章がどのように進んでいくかを学ぶ。
例えば、「おはよう」という言葉の後にはよく「ございます」という言葉が来ること、また、「おおきな」の後には「木」が来ることも学ぶ。
そして、ロボットはこれらを覚えて、自分自身で新しい文を作り出すことができる。
だから、あなたがロボットに何か質問をすると、それは学んだ言葉やパターンを使って答えを作り出すことができる。
ただし、このロボットはまだ全てを完全に理解するわけではない。
たくさんの本を読むことで、どの言葉がよく一緒に使われるかは学ぶが、言葉の本当の意味や、人間が感じる感情までは理解できない。
だから、ロボットが間違えることもあるが、それはロボットがまだ学習中だからである。
なぜAIが脅威とされているのか？↑
AIが「戦争や偏見や不平等」を助長する可能性があると恐れられているが、具体的にはどのようにAIが関与するのだろうか？
そこで、AIが関与することで、戦争や偏見や不平等が悪化する例をいくつか紹介したい。
AIが自律的に攻撃を判断する「AI兵器」が開発され、世界の紛争地で使用される。
これらの兵器は人間の判断を介さずに敵を識別し、攻撃するため、誤射や無差別殺傷などの危険性が高まる。 また、AI兵器は安価で入手しやすいため、テロ組織などにも拡散する恐れもあるのだ。
AIは過去のデータをもとに学習するが、そのデータに社会的な偏見や差別が含まれている場合、AIもそれを反映してしまう。
例えば、人材採用や金融サービスなどでAIが利用される場合、性別やマイノリティなどの属性によって不利益を受ける可能性がある。
AIは人間の行動や感情を分析し、個人情報を収集することができるが、その情報が悪用される場合もある。
例えば、AIが目の動きから性的な特異性があるかどうかを判断することができるとしたら、それはプライバシーの侵害や差別の原因になり得る。
インターネットやスマホ誕生以来の革命を起こしつつあるAI。
OpenAIが発表したChatGPTは、ユーザー数が爆発的に拡大しており、企業も活用方法の検討を急ピッチで進めている。さらに、続々と新たな生成AIは登場しており、それと連携できる便利な関連サービスなども数多く出てきている。 また、生成AIの進歩も日々進化しており、ますます便利になってきている。
以上のように、AIは人間の生活を便利にする一方で、戦争や偏見や不平等を助長する可能性もある。 そのため、AIの開発や利用には倫理的な視点や透明性が必要ともされている。
次回は、そんな生成AIの筆頭でもあるChatGPTを実際に使う上で便利な記事を紹介したい。
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