拓海先生、最近部下から「自動生成テキストの評価をAIに任せよう」と言われまして、正直何を評価すれば良いかも分からないのです。
素晴らしい着眼点ですね！自動生成テキストの評価は、生成そのものより重要かつ複雑な課題ですよ。大丈夫、一緒に整理していきましょう。
今回の論文はGPTScoreという名前だと聞きましたが、これって要するに人の代わりにAIが良し悪しを点数化するということですか？
概ねその通りです。ただしGPTScoreは単にスコアを出すだけでなく、最近の大規模事前学習モデルの「指示理解能力」や「ゼロショット振る舞い」を利用して多面的に評価する仕組みなんですよ。
ゼロショットという言葉が少し怖いのですが、現場に入れるときの不安要素は何でしょうか。投資対効果や誤評価のリスクが気になります。
良い質問です。簡潔に要点を三つにまとめます。まず、GPTScoreは多様な評価観点を自動で加味できる点、次に評価者として既存の大規模モデルを使うことで人手の負担を下げられる点、最後に完全自動化には誤判定リスクがあるため人のチェックと組み合わせることが重要です。
なるほど。要するにAIを評価者に使うが、完全に任せずに人が最終判断をするハイブリッド運用が肝心ということですね。
その通りです。さらに実務観点では評価項目を明確化すること、評価頻度と閾値を決めること、そしてモデルの更新方針を定めることが運用の鍵になりますよ。
実装でクラウドを使うのは怖いのですが、社内に閉じたやり方で使えるものですか。コストも教えてほしい。
可能です。要点三つで答えると、まず小規模なオンプレや専用APIで試験運用できること、次に評価は軽い推論負荷で済むケースが多く初期コストは限定的であること、最後に重要データは匿名化や差分的に扱って安全対策がとれることです。
ありがとうございます。これって要するに、評価基準を決めてAIに点数を振らせ、人がサンプリングで監査する運用に落とし込めば現実的に使えるということですか？
その理解で問題ありません。大事なのは評価観点を具体化して閾値を設けること、そして評価結果を業務改善につなげるループを作ることです。大丈夫、一緒に設計すれば必ずできますよ。
よし、私の言葉で整理します。GPTScoreは大規模言語モデルを評価者として使い、多面的な評価を自動化する仕組みで、最終判断は人が行い、運用では閾値と監査を設けるハイブリッドが現実的ということですね。
