AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「GPT-4で採点できる」と聞いて驚いているのですが、本当に人を代替できるものなのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に見ていけば要点は掴めますよ。要点は三つあります。まずはGPT-4が何を得意とするか、次に従来の専用モデルとの違い、最後に現場導入の限界です。
なるほど。現場の人は「とにかく手間が減る」と言いますが、誤判定が増えて現場が混乱しないか心配です。投資対効果の視点で教えてください。
投資対効果を知りたいのは経営者ならではの視点です。まずは期待できる効果、次に導入コスト、最後に人的チェックとの組合せでリスク低減が現実的であることを説明しますよ。
この論文ではGPT-4をそのまま使ったとのことですが、追加学習（ファインチューニング）をしないで使うメリットは何ですか。
良い問いです。要点は三つです。追加学習が不要なら導入が速くコストが下がる、他方で専用モデルに比べ精度で劣る可能性がある、そしてリソースが限られる教育現場では実用的である、という点です。
それで、これって要するに「手軽さと汎用性はあるが、専用訓練モデルほどの精度は期待できない」ということですか？
その通りですよ。素晴らしい着眼点ですね！ただし現場での有用性はタスクの性質に依存します。例えば小中学生レベルの短答なら参照回答なしでも十分使える可能性があります。
導入に当たって現場で何をチェックすれば良いですか。誤判定のモニタリングや現場教育の観点で教えてください。
三点セットで進めるのが現実的です。まずはパイロット運用で誤判定の割合を把握する。次に人間の確認ラインを残して重要出力だけ人が見る。最後にモデルの出力傾向を現場に共有してフィードバックを回す。
わかりました。自分の言葉で確認しますと、GPT-4をそのまま使うと早く安く試せるが、複雑で評価基準が曖昧な問題では専用の訓練モデルや人の手がまだ必要、ということですね。
