【驚愕】革命的AIツール「GPT-3」の実力とは
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注目のコメント
すごいなぁ。私がAIについてThought leadershipを書いていた2018年頃は、「汎用型AI」「特化型AI」などと言って、2030年頃には汎用型AIが実現するとか、いや無理だとか言われていました。最近では、「2200年までに、汎用型AIが50%の確率で実現される」としている専門家もいるようですね。
“数カ月の学習期間に、GPT-3は大量の書籍、ウィキペディアの記事、その他のオンラインテキストの山から、1750億以上のパラメータ(パターン)を特定した。これらのパターンは、人間の「言語の地図」に相当する。
言語の地図とは、ブログを書くときにも、ソフトウェアプログラムのコードを書くときにも共通する「人が文字をつなぎ合わせる方法」を数学的に表現したものだ。このマップを適用すると、GPT-3はもともとの設計にないあらゆる種類のタスクを実行できる。”
これ、もう本当に人間の学習プロセスと思考回路に極めて近いですよね。
今までは、AIが出来ることは、
インプット(ゴミみたいなデータが入っていないことが重要)
↓
判断のロジックが明確
↓
アウトプット
というイメージで(なので、保険のアクチュアリーや財務会計などはAIに置き換わりやすいと言われていた)、この判断ロジックが定量的、規則的であればあるほど、アウトプットの質も上がる、というイメージだったのですが、これが更にもう一段階、「人間だけが出来る」と思われていた領域に近づいた感じです。
もちろん課題は多いでしょうが、この先はおそらく、これまで以上に倫理学や哲学(何をどこまでAIに判断させるのが正しいのか、AIが進化を続ける中で人間の存在意義とは何か等)とともに、検討していく領域になるんでしょうね。興味深い。今日のScrumのTwitter https://twitter.com/ScrumVenturesJP で紹介したスタートアップもそうでしたが、最近「GPT-3系」スタートアップ、良く連絡きます。間違いなく革命的なイノベーションです。
学生という立場から卑近な例で想像すれば、レポートの大部分をAIが代筆してくれるのは莫大なニーズがあると思います。実際、根幹となるメッセージさえ筆者がしっかり設定すれば、後の文章構築は事務作業的だという見方も出来ると思います。
ただ、記事内でも「想像力とは何か?」という問いがある様に、文章を書く試行錯誤をしなくなった人間が、面白いアイディアを思いつけるのかは不安です。とにかく書いて見ることで突発的に生まれるものもあるはず。
AIや自動化で多くのことが外注出来る様になる中で、自分はどんな独自性を目指していて、それをどの様に獲得するのか、ということについては意識的であった方が良さそうです。