OpenAIのChatGPTは、生成AIにおいて実装が重要である理由を示しています

この分野で集中的に研究を行っている人にとってはおそらく秘密ではないでしょうが、生成AIに関しては、ユーザーが生成モデルやシステムとどのようにインターフェースするかが、基盤となるトレーニングや推論技術と同じくらい重要であることが急速に明らかになっています。その最新かつ最良の例は、OpenAIのChatGPTです。これは今週、誰でも無料で試せる研究プレビューとしてリリースされました。

ChatGPT に関する話題をまだ見たことがない方のために説明すると、これは基本的に新しい GPT-3.5 自然言語生成テクノロジーの実装ですが、同僚と Slave したり、Web サイトでカスタマー サポート エージェントとやり取りしたりするのと同じように、Web ブラウザーでチャットできるように実装されています。

OpenAIは既にDALL-E画像生成技術で大きな話題を呼んでおり、GPTシリーズもリリースを重ねるごとに注目を集めています（そして、時折、ライター側には実存的な不安も呼び起こしています）。しかし、最新のチャット形式のバージョンは、その魅力とユーザー層を拡大させたようです。ある意味では、「すごい、学部生がこれを使って出来の悪いけど使える学期末レポートを提出するなんて」という話題から、「すごい、これは実際に本番環境に導入する予定のコードのデバッグに役立つかもしれない」という話題へと、会話が移行していると言えるでしょう。

これまでの実例を見ると、期末レポート作成能力は向上しているものの、AIチャットボットによくある落とし穴、例えば誤情報を事実として提示するといった問題を回避するには、まだ改善の余地があるようです。しかし、ChatGPTのエンゲージメントは明らかに非常に高く、少なくともGPT-3よりも多くのユーザーがChatGPTに感銘を受けているようです（ただし、これはChatGPTが改良されたコア推論技術と新しいインタラクションパラダイムを備えた新リリースであることも一因です）。

これがなぜそれほど強力だと思うかを示す私自身の例は、平凡ではありますがタイムリーです。私は ChatGPT に、さまざまなポケモンのタイプの長所と短所をすべて提供するように依頼しました。そして、新しいポケモン スカーレット ゲームでテラ レイドに参加し、何が何に対抗するかを思い出そうとするたびに、Google に期待していることを正確に提供してくれました。

つまり、私のクエリが全く凝ったものではなかったことに注目してください。私の要求を明確にしつつ、できる限りシンプルにまとめただけです。そして、結果はまさに私が探していたものです。Googleが返すのは、時間をかけて探しているものを見つけるのに役立つかもしれないもののリストではありません。

OpenAI の ChatGPT のようなものが、最終的には Google のような検索エンジンに取って代わる可能性は新しい考えではないが、OpenAI の基礎技術の今回の提供は、完全に具体化されたシステムで実際にどのように機能するかにこれまでで最も近いものであり、Google を怖がらせるはずだ。