『インプロンプト』(2023)は、大規模言語モデルAI「GPT-4」との思索的で深い対話をまとめた一冊です。実際のエピソードや応用可能性を探りながら、教育、創造性、ビジネスなど、あらゆる分野の限界を押し広げるツールとしてのAIが描く未来を提示します。会話に加わり、人類の真の可能性を解き放つ刺激的な未来に備えましょう。
本書で得られるもの——魅力的で希望に満ちた未来を垣間見る
電球を交換するのに、レストランの衛生検査官は何人必要か？OpenAIが開発した最先端の人工知能「GPT-4」にこの質問を投げかけると、2つの答えを返してくるかもしれません。事実に基づく答え：「安全手順を守れば、検査官は1人で十分です」。あるいはジョークとしての答え：「4人です。1人がはしごを押さえ、1人が古い電球を外し、もう1人が新しい電球を取り付け、4人目が不適切なワット数について違反切符を書きます」。
コンピューターとしては上出来です。しかも、2つの答えを出そうと考えたこと自体がさらに印象的です。話はそれだけに留まりません。同じジョークをジェリー・サインフェルド風に頼めば、GPT-4はオリジナルで文法的に正しく、語調もぴったりのモノローグを繰り広げます。あのコメディアンが本当に話していてもおかしくない出来栄えで、「なあ、レストランの衛生検査官って一体どうなってるんだ？」と始まるのです。哲学者ルートヴィヒ・ウィトゲンシュタイン風に頼めば、言語の本質やレストラン検査官の抽象的な目的について、説得力のあるスピーチが返ってきます。かなり面白い。しかしGPT-4にできるのは、使い古されたジョークに斬新な返しをすることだけではありません。
GPT-4は「大規模言語モデル（LLM）」と呼ばれるものです。膨大な自然言語と情報のデータベースから、わずかなプロンプトで説得力のある応答を生み出すことができます。詩、散文、事実、思索——求めれば何でもこなします。これが教育、司法、ジャーナリズムなどの分野でどう活用できるか、少し考えてみてください。本書は、GPT-4自身の意見や提案、思索を交えた、そうした可能性についての議論です。未来への旅行記と呼んでもいいでしょう。そう、これからご紹介するアイデアの多くは、著者だけの考えではなく、AIに意見を尋ねて得た回答でもあるのです。それを踏まえて、未来に何が待っているのか見ていきましょう。
AIと教育
AIが教育や学術の世界に入ってくるという話を出すと、人々は憤慨してこう言います。「学生が答えを簡単に見つけられるようになる！」「カンニングがしやすくなる！」しかし、70歳で愛されているスティーブン・ミンツ教授が、GPT-4を基盤とした一般公開チャットアプリ「ChatGPT」に出会ったときの反応は違いました。彼はすぐにでも授業に取り入れたいと思ったのです。
新しいテクノロジーは、教育の姿をたびたび変えてきました。電卓はより複雑な数学の問題を可能にしました。グーグルは事実を暗記することの重要性を下げました。学校の図書館は、オンラインデータベースに取って代わられるか、補完されてきました。ミンツ教授の主張はこうです。AIが人間と同じ仕事をできるなら、人間がそれと競争するのは無意味です。人間は独自の能力に集中すべきです。たとえば、AIに投げかける最適な問いを見つけること、AIの学習データに含まれていないスキルを身につけること、AIの高度な観察結果を実際の行動に移すことなどです。これらに必要なのは、探求心、好奇心、リーダーシップといった、人間が得意としAIが苦手とするスキルです。
では、こうした大規模言語モデルは、スティーブン・ミンツのような教師を教室で実際にどのように支援できるのでしょうか。この質問に対して、GPT-4はいくつかの提案をしました。第一に、AIは生徒一人ひとりの学習目標、長所と短所、全体的な進捗を考慮して個別のテストや授業計画を作成し、必要に応じて詳細かつ即時のフィードバックを提供できます。第二に、ゲームやシナリオを作成して生徒たちが協力して問題を解決するよう促し、サポートと枠組みを提供しながらグループでの協働を促進できます。最後に、AIは討論やディスカッションの進行役として、必要に応じて事実、プロンプト、反論を、どんな人間よりもずっと速く正確に提示できます。これにより、教師は一歩引いて生徒のパフォーマンスを観察し評価する自由を得られます。
ただし、教育におけるAIの明るい未来が保証されているわけではありません。プロンプトを与えると、GPT-4は楽観的な予測と悲観的な予測の両方を示します。楽観的には、今後50年でAIは広く利用できるようになり、教師は生徒を惹きつけ、刺激する機会をより多く得られます。一方、GPT-4の悲観的な予測では、コストとプライバシーの懸念によってこのテクノロジーは制限され、特権的な少数の人々だけが恩恵を受けることになり、教育システムにおける不平等がさらに拡大します。これらのシナリオを生み出したのはAIかもしれませんが、どちらを実現させるかを決めるのは人間です。
AIと創造性
ジョン・レノンのスタイルで、曲、歌詞、すべてを含むオリジナルの楽曲を素早く忠実に作り出せる人工知能を想像してみてください。彼の最高傑作ではないかもしれませんが、決して悪くはなく、元の作品を知っている人ならこううなずくかもしれません。「うん、彼ならこれを書いたかもね」と。多くのミュージシャンの最初の反応は恐怖でしょう。自分たちの仕事の必要性が大きく損なわれるからです。しかし、もしあなたがジョン・レノン本人で、そのテクノロジーを持っていたらどうでしょうか。
AIに、望むテーマについて1曲、あるいは何曲か生成させ、最高の部分を選び出して必要に応じて手を加え、さらに優れた作品に仕上げることができます。最初のひらめきが生まれた直後に、これができるのです。これは音楽に限った話ではありません。ビデオゲームの開発者は、分岐するストーリーや会話を生成し、必要に応じてレビューや編集を加えられます。建築家はスケッチを素早くリアルなモデルに変換して作業できます。例を挙げれば枚挙にいとまがありません。
人類の創造的な未来について尋ねると、GPT-4は「好奇心はあるが慎重である」と答えます。アーティストが直面する正当な懸念があります。AIが作品の方向性に影響を与えることで芸術的・創造的なアイデンティティが失われることや、誰でも高品質のアートを簡単に作れるようになることで市場が飽和状態になることなどです。作品の真の出所が問われることで生じる倫理的・法的問題は言うまでもありません。しかしGPT-4は、こうした負の影響を軽減するためのいくつかの解決策も提案しています。AIの文化的利用に関する基準とガイドラインを策定・施行し、消費者が欺かれないようにする必要があります。そのためには、人々が透明性と説明責任を持ち、このテクノロジーを乱用・誤用しないようにすることが求められます。
意識とメディアリテラシーの文化を育てることで、より多くの人々がAIの潜在的な問題を認識し、創作の際にそれを考慮するようになります。人間のクリエイターに居場所は常にあります。彼らの作品は認められ、奨励されるべきであり、個人には芸術的な志を追求するためのインセンティブと機会が与えられるべきです。しかし、それでも残るのは、AIが生み出した芸術作品を誰が所有するのかという問題です。
幸いなことに、OpenAIは自社のソフトウェアで作られたものの所有権を主張していません。GPT-4が他者を傷つけたり権利を侵害したり、不適切なコンテンツを生成するために使われない限り、アーティストが適切と判断するあらゆる方法で使用できます。19世紀に写真の発明によって画家たちのキャリアが混乱したのと同じように、芸術の競争の場にはいくつかの変化が訪れるでしょう。慎重さと好奇心を持ち続ければ、こうした変化は非常に刺激的なものになり得ます。
AIと司法
現在アメリカでは、刑務所にいるアフリカ系アメリカ人男性の数が、1850年に奴隷として暮らしていた人々よりも多くなっています。過去の不正義の影響は、今も多くの人々の生活に常につきまとっています。原因と解決策は複雑で議論の的ですが、GPT-4のような人工知能が助けになる可能性があります。まず、これは慎重に取り組む必要があります。AIアルゴリズムが人間の偏見を取り込んでしまうという正当な問題がすでにあり、これは深刻な懸念事項です。
それを踏まえると、司法制度を改善する最善の方法は、顔の見えない自動化された手続きを作ることではなく、AIを使って個人に力を与えることです。具体的にはどのような形になるでしょうか。警察のボディカメラを例にとってみましょう。一方では、ボディカメラは透明性と信頼を高めます。しかし他方では、プライバシーの侵害であり、マイノリティコミュニティに対する監視の一形態にもなり得ます。AIは、個人情報を自動的に識別・削除したり、警官が権力を乱用していないか、過剰な力を行使していないかを検出したりすることで支援できます。
法律サービスもAIの助けを得られます。GPT-4は、法廷準備書面やその他の法律用語など、特定の形式やスタイルの文章を素早く作成することに長けています。これは、経済的に恵まれない被告が、裕福な弁護士のスピードと質に追いつくのに役立つでしょう。つまり、法的サービスの質が財布の大きさに左右されなくなるのです。GPT-4はまた、大量の情報を素早く選別することにも優れています。これにより、法律に不慣れな人々を助けたり、下っ端の弁護士やパラリーガルが、気の遠くなるような契約書や法的文書を繰り返し読む必要性をなくして、彼らの仕事を楽にすることができます。さらに、AIはホワイトカラー犯罪の防止と検出にも役立ちます。
尋ねると、GPT-4は、史上最大のポンジ・スキームを企てた詐欺師バーニー・マドフを、人間よりも早く捕まえられたはずだと自信を持って答えます。肉眼では見えないレベルのパターンとデータを分析することで可能だというのです。AIはまた、人間の捜査官よりも操作されたり気を散らされたりする可能性が低いため、不審な活動や違法行為の追跡に最適です。だからといって、AIが司法制度を完璧にするわけではありません。人間的な要素が常に不完全さをもたらします。しかし、それでも目指す価値のあることであり、AIはその理想の未来へ私たちを大きく近づけてくれるでしょう。
AIとジャーナリズム
2025年までに、世界で約175兆ギガバイトのデータが生成されると予測されています。この数字が途方もなく大きく見えるなら、それは実際に途方もなく大きいからです。その量のデータがあれば、Netflixを8500万年以上もストリーミング再生できます。明らかに、この情報のほとんどはニュース価値がありません。
では、ニュース価値のあるデータをどうやって見つけるのでしょうか。ここで、AIがジャーナリズムという重要な世界と交差します。重要なのは、「真実」という概念が未来でも存在し続け、この圧倒的な情報の海に飲み込まれないようにすることです。これには3つの側面があり、そのすべてがAIによって大きく支援されます。第一に、真実を伝える機関はより迅速に活動する必要があります。第二に、ニュースや情報の消費者であるオーディエンスと生産的に関わる必要があります。
最後に、この真実が世の中にあふれる他のナンセンスに紛れて失われてはいけません。GPT-4ではどのようになるでしょうか。AIが何十万もの記録やソーシャルメディアの投稿を選別し、インタビューを即座に文字起こしし、あらゆるスタイルや形式で見出しや記事を素早く生成する姿を想像してみてください。これに少し不安を感じても、大丈夫です。考慮すべき点がいくつかあります。GPT-4は、時折、完全に誤ったことを絶対的な自信を持って断言することが知られています。
真実を基盤とする業界にとって、これは理想的とは言えません。だからこそ、AIが生み出したものをレビューし、評価し、ファクトチェックするために、人間のジャーナリストが常に最も重要な存在であり続けるのです。しかし、これらのジャーナリストが正確なニュースを一般に届けるスピードは飛躍的に向上します。ニュースの消費者はどうでしょうか。GPT-4にさまざまなトピックの記事を見つけて要約してもらう体験は、単にググって情報を探すのとは大きく異なります。特定の点について詳細を尋ねたり、表現を言い換えてもらったり、あらゆるレベルの明確化とカスタマイズが可能です。自分でリンクのリストをふるいにかけるよりもはるかに便利です。
人々がニュースの入手方法をよりコントロールできるようになれば、ニュースをもっと求めるようになります。その裏返しとして、悪意ある者が誤情報を素早く生成し拡散することも容易になります。だからこそ、人間の批判的思考がこれまで以上に重要なのです。Fox Newsやニューヨーク・タイムズの記事を読みながら、画面下部の「いいね」や「シェア」ボタンの隣にある「ファクトチェック」ボタンをクリックできる世界を想像してみてください。AIは道具です。それを責任を持って批判的に使うかどうかは私たち次第です。
AIが「幻覚」を見るとき
著名なジャーナリストや研究者がこれまでに述べてきた批判をいくつか紹介します。「欠陥があり、無責任な調査ツールだ」「すべての情報源を必ず再確認すべきだ」「誤情報を大衆に解き放っている」。GPT-4に対してかなり厳しいことを言っているように聞こえますよね？
実は、これらはすべて、今では愛され信頼されているウィキペディアに対して言われたことです。そしてその前には、インターネットそのものに対して同じ主張がなされました。これはGPT-4の間違いや欠点を許容するものではありませんが、こうした懸念は何も新しいものではないことを示しています。大規模言語モデルが犯す間違いには主に4つのタイプがあり、しばしば「幻覚」と表現されます。1つ目は、AIがまったく意味をなさない文章を生成する場合です。これは最も問題が少ないタイプです。なぜなら、最も識別しやすいからです。
また、AIが説得力はあるが間違った答えを返すこともあります。これはもう少し問題です。GPT-4のようなLLMは自信と権威を持って答えるよう訓練されているため、間違いを見つけにくく、信じやすいのです。別の幻覚は、AIが実際には持っていない特性を持っていると主張したり、訓練されたことのないことをできると主張したりする場合です。恋愛感情を持つ、料理を作る、といったことです。最後に、幻覚は意図的かつ危険なものである場合もあります。これは、害を与える意図でモデルに虚偽の情報がプロンプトとして与えられる場合に起こります。これはむしろ人間のユーザーの責任ですが、やはり警戒すべきことです。
こうした幻覚は可能な限り認識し修正すべきですが、物事を大局的に見ることも重要です。「十分に良い」知識には大きな価値があります。ウィキペディアに間違いや不完全さがあることを私たちは皆受け入れていますが、それでも毎日何十億ものページビューがあります。あらゆる技術的飛躍にはリスクが伴います。火と車輪の発明は人類の道を変えましたが、それでもバーベキューをしていい場所や車を運転していい速度についての法律が必要です。
結論は規制に行き着きます。GPT-4のようなソフトウェアの全容と影響が広く知られるようになるにつれて、必要な制限とガイドラインが整備されるでしょう。製品を使う人が増えれば増えるほど、エラーの可視性が高まり、企業は安全性とバグのない状態を維持するインセンティブが強まります。物事が変化し改善されるスピードから判断すると、こうした幻覚はますます無視できるものになっていくでしょう。そして、適切な導きがあれば、GPT-4のようなAIは私たちを刺激的で楽観的な未来へと高めてくれるはずです。
総まとめ
人類は岐路に立っています。GPT-4のような大規模言語モデルは世界を変えようとしており、それがどのようなものになるかを決めるのは私たちです。確かに危険はあります。しかし、リスクなくして進歩はありません。注意深く開発・配布・規制されれば、AIは人類の能力を高める多用途で生産的なツールになり得ます。
スマートフォンのない世界を想像するのが難しいのと同じように、いつの日か社会がこの新しいテクノロジーを中心に築かれていると感じる時が来るでしょう。しかし、AIに私たちの代わりをさせることは決して許してはいけません。AIがより広く普及し自律的になるにつれて、私たちは自分自身により多くを期待し始めなければなりません。私たちを人間たらしめる価値観、創造性、判断力を決して忘れず、むしろAIを使ってこれらの本質的な特性を増幅し、育んでいくべきです。私たちの前には新しく刺激的な道が広がっています。慎重に、しかし自信を持って、前進しましょう。
