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経営|ChatGPTの変遷、生成AI利活用ルール基準設定の全体像

2024/04/25

Q、最近、話題のAIでChatGPTをよく耳にします。実際にChatGPT- 3.5の無料版を使用しました。GPT-4もあるようですが、その違いやそもそもその数字は何を意味しているのでしょうか。
 また、業務のなかで生成AIを利活用するうえで、ルール設定が必要だと思いますがが、その基準となる全体像を把握できる参考資料があれば教えてください。

A、最近では、AIに関する内容が新聞やテレビ、雑誌、SNSなどで頻繁に報じられております。さまざまなAIツールのなかでも、ChatGPTはよく耳にするのではないでしょうか。

AIの種類やChatGPTの変遷・概要、AI利活用のルール基準となる参考資料について、ご案内いたします。

 

解説(公開日:2024/04/25  最終更新日:2024/04/26 )

   

AIとは、Artificial Intelligenceの頭文字から取ったものです。
最近のAIブームによってさまざまな場面でよく聴くことかと思います。

 

AIには、ANIとAGIの概念があります。
ANIとは、言い換えれば“専門家”をイメージしたようなツールです。
ある分野に限って優れており、Artificial Narrow Intelligenceの略です。
例えば、チェスプレイヤーや音声認識システムなどが該当します。

 

他方、AGIとはなんでも優れているものとして、“多才な天才”のようなイメージです。

 

AGIは、現時点で存在していませんが、将来的に求められている内容です。

 

さて、ご質問にあったChatGPTですが、公表前から複数のバージョンを経ています。
自然言語処理モデルとしてOpenAIが開発・提供しているサービスです。

 

それぞれの言葉の意味は以下の通りです。

  1. ・Chat:対話型
  2. ・G:生成(generative)
  3. ・P:事前学習(pre-trained)
  4. ・T:Transformerモデル(Transformer)
 

初期段階のモデルからスタートし、数度にわたるバージョンアップを繰り返されております。

その変遷は以下の通りです。

・ChatGPT-1:平成30年発表

非常に自然な文章の生成が可能

(約1億7,000万のパラメータ)

 

・ChatGPT-2:平成31年発表

誤用や悪用に関する危険性の懸念

⇒ 初めはフルモデル公開なし

(約15億のパラメータ)

 

・ChatGPT-3:令和2年発表

従来モデルに比して大規模なモデル

(約1,750億のパラメータ)

 

・ChatGPT-3.5:令和4年発表

ChatGPT-3の改良版

より多様な文章生成と対話が可能

(約3,550億のパラメータ)

(ChatGPTは、GPT-3.5をベースにしている。)

 

・ChatGPT-4:令和5年発表

(約1兆7,600億のパラメータ)

 

GPT-1

NLP(自然言語処理)のタスク実行可能のもので、AIによる学習の際の必要なデータ群として、インターネットテキストの大規模なデータセットでトレーニングされました。

 

しかしながら、短絡的な文脈認識や長期的な会話文脈を保持できない、特定の質問への回答についても十分ではありませんでした。

 

GPT-2

GPT-1の約9倍の大規模なデータセットでトレーニングされ、適切なテキストが生成可能になりました。

しかしながら、誤用・悪用のリスクを理解して管理するための仕組みが十分整備されていなかったこともあり、当初は予防策として一部のバージョンが非公開でした。

 

GPT-3

大幅にパラメータ数を増加させ、これにより、より深く自然言語が認識され、データセットも大規模のため、微調整なしで幅広い自然言語処理タスクを実行可能になりました。

しかしながら、完全に人間のように生成されるわけではなく、特定の質問に対して誤った回答もされます。

 

GPT-3.5

GPT-3において、インターネット上に蔓延する攻撃的な表現や誤った情報も学習データに含まれているため、多くの攻撃的な内容や間違った情報を生成する言語モデルが出来上がる可能性があるという問題がありました。

そのようななかで、強化学習の一つのRLHF(Reinforcement Learnin from HumanFeedback)という仕組みを採用した「IntructGPT」がリリースされます。

 

RLHFとは、人間のフィードバックに基づいて出力を矯正するものです。

そのような方法を採ることで、人間がモデルの行動をフィードバックし、モデルが「より適切な回答」の学習を繰り返します。

いわゆる、「アライメント」という調整を図ります。

その点が、GPT-3と異なる点です。

 

GPT-4

GPT-3.5に比して、ハルシネーションの2~3割程度減少やマルチモーダルという点で異なります。

ハルシネーションとは、「幻覚」を意味する言葉で、モデルが誤った情報をあたかも正しい情報のように生成することをいいます。

モーダルとは、「入力方法」の意味を持ち、マルチモーダルはテキストや画像、音声、動画などの異なる種類のデータを一度に処理することが可能なAI技術をいいます。

 

AI利活用のルール基準を設ける際には、総務省が公表している「AI利活用ガイドライン」が参考になります。

なお、内容はAIサービス利用者のみでなく、サービスプロパイダおよび開発者に関するものも含まれ、人間の尊厳・自律尊重やデータの質に留意すべき適正学習の原則、情報セキュリティ、公平性、透明性など10原則が設けられています。

 

また、内閣府から「人間中心のAI 社会原則」が公表されているので、参考にしてみてはいかがでしょうか。

 

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