あなたは普段、ChatGPTのようなAIツールを当たり前のように使っていませんか？
まるで魔法のように、質問にスラスラと答え、文章を生成してくれるAI。しかし、その裏側には、想像を絶するような困難な挑戦が存在します。今回は、OpenAIの共同創業者であるグレッグ・ブロックマン氏が語った、**AI開発の知られざる「本当の難しさ」**について深掘りしていきます。
「世界で最も難しい問題の一つ」AIの事前学習インフラ
ブロックマン氏は、LLM（大規模言語モデル）の事前学習インフラを構築することは、ソフトウェアエンジニアリングにおける「最も挑戦的でやりがいのある問題の一つ」だと語っています。
なぜなら、そこには以下のような高度なスキルと深い理解が求められるからです。
- 複雑さの管理: 膨大なデータを扱い、複雑に絡み合うシステム全体を統合的に管理する能力。
- 抽象化の設計: 複雑なシステムをシンプルに扱いやすくするための設計能力。
- 運用性/可観測性: システムが常に正常に動作しているか監視し、問題が発生した際に迅速に対応する能力。
- システムと機械学習への深い理解: 機械学習の専門知識に加え、それを動かすためのインフラ全体を深く理解する能力。
私たちが当たり前に使っているAIは、まさにこのような「見えない努力」の結晶なのです。
「AIの嘘」ハルシネーション問題、専門家の間で論争が勃発
AIが時々、もっともらしい「嘘」をつく現象、「ハルシネーション」。これについてOpenAIが発表した論文は、開発者コミュニティで大きな波紋を呼んでいます。
論文では、訓練データや評価手法に問題があると指摘されていますが、この見解に対して様々な意見が飛び交っています。
- 「単なる統計的な分類エラーだ」という厳しい指摘: Odashi氏の意見に代表されるように、ハルシネーションはAIの根本的なエラーに過ぎず、「大層な名前を付けたせいで混乱している」という声もあります。
- 「言語モデルの性質上、不可避」という見解: Haider.氏やShinichi Takaŷanagi氏が指摘するように、言語モデルは確率的に次の単語を予測する仕組みのため、ハルシネーションは本質的に防ぎきれないという考え方です。
- 解決策は「不確実性の正当な評価」と「専門化」: Takaŷanagi氏は、AIが「わからない」と正直に答えるようにする「不確実性の正当な評価」が必要だと提言。また、Haider.氏は、モデルを特定の分野に特化させることが、ハルシネーションを減らす唯一の方法だと述べています。
私たちはAIとどう向き合うべきか？
今回のニュースは、AIが万能な存在ではなく、未だに多くの課題を抱えていることを示しています。特にハルシネーションについては、AIを業務で活用する際に、その回答を鵜呑みにせず、事実確認を行う重要性を改めて教えてくれます。
AIは、あくまで私たちの**「強力なアシスタント」**。その限界と特性を理解した上で、賢く、そしてクリエイティブに活用していくことが、これからの時代には求められるでしょう。
AI時代の質問力 プロンプトリテラシー 「問い」と「指示」が生成AIの可能性を最大限に引き出す
