拓海先生、最近話題の「SDSD」とかいう研究の話を聞きましたが、要するに何が新しいのですか。うちの現場で意味があるのか、端的に教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！簡潔に言うと、SDSDはAI自身に会話を書かせ、同じAIか別の強力なモデルに自身の会話を評価・改善させることで、多段階の「対話データ」と「修正ペア」を大量に作る方法です。要点は三つ、1) 自動で多ターン対話を作る、2) 改善（リライト）ペアを作る、3) 大規模な指示従順性学習（IFT）やRLHFに使えるという点です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
これって要するに合成データを大量に作って学習させるということですか。投資対効果の観点で、自動生成に頼って品質が下がらないか心配です。
素晴らしい着眼点ですね！品質管理は核心です。SDSDはまず「計画（Plan）・原則（Principles）・目標（Goals）」を定め、AIにそれを守らせながら会話を生成します。そして生成後により強いモデル（論文ではGPT‑4を利用）で批評させ、問題があれば書き直し指示を与えます。要点は三つ、1) 生成と検証の二段構え、2) 原則に基づく自動検出、3) 人手での後検査を組み合わせることで品質を担保できますよ。
現場導入の観点で、社内システムに馴染ませるのは難しくないですか。たとえば我々の品質基準や業務ルールを反映させる方法はありますか。
素晴らしい着眼点ですね！SDSDの設計では「原則（Principles）」を外部から集めてデータ生成に組み込めるため、企業固有のルールも同様に取り込めます。要点は三つ、1) ルールを原則リストとして定義する、2) 生成段階で原則違反を検出する仕組みを入れる、3) 修正ペアを作ってモデルに学習させることで企業基準に近づけられますよ。
で、結局コストはどうなるのですか。外注で大量データを作るより安いのか、それとも結局人手が必要で高くつくのではないですか。
素晴らしい着眼点ですね！投資対効果はケースによりますが、SDSDはスケールメリットが大きい点が利点です。要点は三つ、1) 一度パイプラインを作れば追加データのコストは低い、2) 初期に人手で原則や目標を整備する投資は必要、3) 長期的にはデータ作成の外注費や注釈費を大幅に削減できますよ。
リスク面ではどうでしょう。偏り（バイアス）や誤情報が増える心配はありませんか。あと、これって要するにモデル同士の相互検証で信頼できるデータを作るということ？
素晴らしい着眼点ですね！確かにSDSDはモデル主導の生成なのでバイアスや誤りのリスクがある。論文でも指摘があり、対策として外部の強い批評モデルや人間レビューを組み合わせる必要があると記載しています。要点は三つ、1) モデル間での相互チェックは有効だが完璧ではない、2) ヒューマンレビューと組み合わせる運用設計が重要、3) 企業特有のルールを原則として明示すれば誤用を減らせますよ。
なるほど。では最後に一つだけ確認させてください。これを使えば社内のFAQや顧客対応テンプレートを短期間で整備できる可能性があるという認識でよろしいですか。要点を私の言葉でまとめるとどうなりますか。
素晴らしい着眼点ですね！その理解で本質的に合っております。要点を三つでまとめると、1) SDSDは多ターン会話と修正ペアを自動生成して学習データを拡充する、2) 品質確保のために強力な批評モデルや人間のチェックを併用する、3) 一度パイプラインを整えればFAQや対応テンプレートの量産と品質改善が効率的に可能になりますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできます。
分かりました。私の言葉でまとめます。要するに、まずAIに対話を自動で書かせて、それを別の強いAIで批評・修正させることで、社内ルールに沿った高品質な対話データを短期間で大量に作り、長期的に外注費や運用コストを下げられるということですね。ありがとうございました、拓海先生。
