拓海先生、最近の論文で「GPTが次の単語を予測するだけで世界の因果構造を内包する可能性がある」とありまして、現場にどう関係するのかがさっぱりでして。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、田中専務。一言で言えば「次の要素を当てに行く仕組みを通じて、出来事の繋がりを暗黙に学べる可能性がある」という話ですよ。まずは例え話から一緒に紐解きましょう。
例え話、ですか。是非お願いします。私、ルールや手順があるものなら理解が早いですから。
将棋やオセロのようなルールあるゲームを想像してください。ある局面で次に打たれる手を予測するためには、盤面の因果（どの手がどう影響するか）を理解する必要がある。論文はそうした環境でGPTを検証して、内部に因果的な関係が復元できるかを試しているんです。
ということは、要するにGPTがゲームの一手一手から「もしこうしたら次はこうなる」といった因果の筋道を掴めるということですか？これって要するに世界の因果関係をGPTが学ぶということ？
いい質問です！簡潔にまとめると三点ですね。1）GPTは次を当てる訓練で局所的な因果的手がかりを内部に持てる。2）その内部情報から「どの要素がどの要素に影響するか」を推定できる可能性がある。3）完全な因果モデルとは異なり、あくまで観測系列ごとの暗黙の世界モデルである、ということです。
なるほど。で、我々の現場で役に立つのはどの部分ですか。投資対効果が見えないと動けないので、そこを教えてください。
投資対効果という観点なら、要点を三つに分けて考えられますよ。1）監査や説明責任の補助として、出力の根拠をある程度推定できる。2）仕様に従うルール化された業務で、意図外の振る舞いを早期に検出できる。3）完全自動化ではなく、人が判断する際の補助情報としてコストを抑えつつ価値を出せる、という点です。
要するに完全に任せるのではなく、人が判断する時の材料を効率的に出してくれる、ということですね。導入時に気をつける点は何でしょうか。
注意点も三点で。1）GPTの内部表現は必ずしも人が理解しやすい形ではない。2）外挿や異常事態では誤った因果を示すリスクがある。3）従って人の監督と検証プロセスを組み合わせる運用設計が必須である、ということです。これを踏まえた小規模実証から始めましょう。
小規模実証と言いますと、どのくらいのデータと期間を想定すれば良いのでしょうか。我が社はデータの整備も得意ではありません。
まずは既に記録している時系列ログや手順記録から始められますよ。論文でもゲームの手順を用いて検証していますが、現場では1〜3ヶ月分の運用ログで仮説検証は十分可能です。重要なのはデータの完備よりも、検証したい因果関係を明確にすることです。
分かりました。最後に一言で整理していただけますか。現場で何を期待して評価すれば良いか、指標が欲しいのです。
三点で評価しましょう。1）人が解釈可能な形で出力の原因候補を提示できるか。2）提示された原因候補が実際の事象と整合するか。3）人の判断が早くなり、誤判断が減るか。これでROIを見極めれば良いのです。一緒にやれば必ずできますよ。
要するに、GPTは「次に起こること」を当てる過程で、その裏にある因果の手がかりを持つことがあり、それを人の判断補助として扱うことでコスト対効果を上げられる、ということですね。私の言葉で整理してみました。ありがとうございました。
