AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「オンラインのコメント監視にAIを入れた方が良い」と言われましてね。論文を読むといろいろ新しい手法が出てくるようですが、要点を分かりやすく教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ずできますよ。今回の論文は「コミュニティごとのルールを踏まえて、会話の流れから最後の発言がルール違反かを判定する」手法を提案していますよ。
ふむ。要するに、掲示板のルールが違えば検出方法も変えなきゃいけない、と。現場で使うとしたらどう違いが出ますか。
いい質問です。簡単に言うと、従来は会話の流れを数式や内部状態に入れて学習させる方法が主流でしたが、この論文は「プロンプト」と呼ばれる自然言語の指示文にルールや会話をそのまま書いてモデルに判断させます。例えるなら、現場の注意書きをそのまま審査員に渡すようなものですよ。
これって要するにプロンプトにルールと会話を入れてモデルに聞くだけということ？システムの調整や微妙なパラメータの調整は少なくて済むのですか。
その理解でほぼ合っています。長くなりますが要点を三つでまとめますよ。第一に、自然言語のプロンプトにルールを明記するため、各コミュニティ固有の規範を柔軟に扱えること。第二に、既存のモデルを大きく変えずに適用でき、面倒なパラメータ調整が減ること。第三に、長い会話文脈を有効活用して誤判定を減らせることです。
投資対効果の観点で聞きたいのですが、現場に入れるにはどれくらいの工数やデータが必要になりますか。うちの部下はデータが少ないと言っています。
良い視点ですね。現実的には、ルール文と代表的な会話例をいくつか用意すれば初期評価はできます。大量データで再学習するよりも、プロンプトの工夫で多くの場合対応可能であり、初期導入コストは抑えられますよ。
運用面での不安もあります。現場の人がルールを書き換えたときに、判定がブレることはないですか。
そこは運用ポリシーとテストデータが鍵になります。変更時にサンプルで検証する仕組みを作れば、ブレは管理できるでしょう。大事なのは人が最初に「ルール文を簡潔で明確に書く」慣習を作ることです。
ありがとうございます。では最後に、要点を私の言葉でまとめてもいいですか。ルールと会話をプロンプトに書いて、モデルに判断させることで個別コミュニティのルールを尊重した監視ができ、調整コストが低く、長い会話も活かせる。だいたいこんな理解で合っていますか。
素晴らしいまとめですよ！おっしゃる通りです。大丈夫、一緒に進めれば必ず実運用に耐えるシステムにできますから、次は社内の代表的なルール文を一緒に作ってみましょう。
