AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ恐縮です。うちの部下が「不安相談にAIを使える」と言うのですが、本当に現場で使えるんでしょうか？投資対効果が気になって仕方ないのです。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に分解して考えましょう。結論を先に言うと、研究は可能性を示しましたが、リスクと制御がないと実運用は危険です。要点は三つ、言語品質の向上、信頼性の低下、感情的な応答の変化です。
言語品質が上がるのは理解できますが、信頼性が下がるとは具体的にどういうことでしょうか。現場で炎上したら会社の信用に関わります。
良い質問ですよ。簡単に言うと、研究者はRedditというソーシャルメディアの生データでモデルを微調整しました。これにより言葉は自然になりますが、ソーシャル上の有害な表現や偏見がそのまま学習され、攻撃的・誤情報的な出力が増えるのです。例えると、良いプレゼン資料を作る一方で、誤った注釈が混ざるリスクがある感じです。
これって要するに、データの“質”次第で同じAIでも良くも悪くもなるということですか？投資してもリターンが見えないのでは困ります。
まさにその通りです！素晴らしい着眼点ですね。現場導入はデータの前処理と安全策が投資対効果を左右します。まずは小さなスコープで検証を回し、第三者の評価や人間の監督を必須にする。これでリスクをコントロールできるんです。
監督というのは人間が常にチェックするという意味ですか。現場の人手は限られていますから負担が増えるのは避けたいのですが。
監督は万能の人手ではなく、重要なケースだけをフラグして人間が判断する仕組みで運用できます。具体的には自動スコアで危険度を判定し、高リスクだけを人が確認する。こうすれば負担は抑えつつ安全性を担保できるんです。
なるほど。ちなみにこの研究で使ったモデルは具体的にどんな種類で、うちが検討すべきポイントは何でしょうか。
研究ではGPT-3.5とLlama 2というモデルを扱っています。これらはLarge Language Models (LLMs) 大規模言語モデルに分類され、会話や文章生成が得意です。要点は三つ、ベースモデルの選定、データの精査、運用時の安全フィルタです。うちの業務なら最初はベースモデルをそのまま利用して、人が補佐するハイブリッド運用が現実的ですよ。
分かりました。自分の言葉で言うと、まず小さく試して、悪い出力が出そうな部分だけ人がチェックする形で行けば投資に見合う可能性がある、ということですね。
その通りですよ。素晴らしい整理です。大丈夫、一緒に設計すれば必ずできますよ。次回は具体的なパイロット設計を作りましょうか。
お願いします。自分の言葉で整理しますと、この研究は「生のSNSデータでモデルを学習させると会話は自然になるが、有害表現や偏見も学習してしまうため、現場導入には前処理と人間の監督が不可欠」ということですね。
