メールを送る時、それは特別な瞬間です。美しく、丁寧に作られたもの――冗談じゃない、ほとんど自動で行われているのです。だったら、自動化してしまえばいいのに、と。OthersideAIは（シードラウンドで260万ドルを調達し）、このアイデアを自動返信やスマートリプライの域を超え、OpenAIのGPT-3言語生成エンジンを使って箇条書きを完全なパーソナライズされたメッセージに変換しようとしています。
GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）は、言うまでもなく、誰もがコラムを書かせてその内容を記事にしてしまうほど説得力のある文章を作成し、最後に事実を明かすことで読者を驚かせようとするAIモデルの最新バージョンです。（ただし、通常はいくつかのヒントはあります。）
ただし、アクセスは厳重に制限されており、OthersideAIのチームはOpenAIと親密ではあるものの、形式を隠した関係を築いています。これは、チームが以前のプロジェクトに取り組んでいた際に、処理しきれないほど多くのメールが届いたことに端を発しています。当時はGPT-3の前身であるGPT-2が流行していました。
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「最初はコールドメールの仕組みを作りましたが、それこそが私たちが追求すべきビジネスかもしれないと考えました」とCEOのマット・シューマー氏は語った。「そこで、全力で取り組むことを決めたのです」
彼と同僚の Jason Kuperberg 氏、Miles Feldstein 氏はデモを作成し、Twitter に投稿したところ少し注目を集め、すぐに GPT エンジンの新バージョンにアクセスできるようになりました。
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OpenAIは、この驚異的な言語エンジンを構築することで、既に困難な部分を成し遂げたと言えるでしょう。しかし、誰かの受信箱で自由に動かすほど単純なものではありません。AI Dungeonのプレイヤーなら誰でも証明できるように、GPT-3は制御不能なままウサギの穴に落ちて、実に奇妙なものを生み出すでしょう。
「GPT-3は素晴らしいデモを作ることができますが、それを製品に組み込むとなると話は別です」とシュマー氏は述べた。「私たちの仕事は、ある意味でその創造性を制御することです。」
結果として得られる製品は、要約または箇条書きを完全な電子メールに変換し、動作は次のようになります。
結果が気に入らない場合、エラーが発生した場合、あるいは単にAIを苦しめるのが好きな場合は、ボタンを押せば別の方法で再度生成されます。最初に少し調整しておけば、将来的にはシステムが新しい方法を好むと理解してくれるでしょう。
GPTシステムは数百万の単語やフレーズで学習し、入力データに基づいてコーパスからヒントを得たテキストを生成します。この場合、システムは箇条書きだけでなく、メールのやり取りやユーザーの過去の好みなどの情報も入力として受け取ります。
こうすることで、文脈だけでなく、箇条書きで「お会いできてよかったです」と書いただけでも、コーヒーについて言及されていれば「ご一緒できてよかったです」と返してくれるかもしれません。また、あなたのスタイルも学習し、特定の言葉やフレーズを好んだり、特定の締めくくり方を好むことを学習します。
求人オファーの作成など、技術的および財務的な詳細について適切な推測を行うことができます。
もちろん、これほど重要なことなのに、なぜ AI に任せなければならないのかと疑問に思うかもしれません。
これは、車が時速120マイル（約200キロ）で走れるのに、80マイル（いや、90マイル）以上で運転することはないようなものです。最も明白なユースケースを離れた途端に、システムが機能不全に陥らないことを確認したいものです。OthersideAIのモデルにとって、これは、たとえ定型的なメッセージを置き換えることに時間を費やす可能性が高くても、「重要な」メールを処理できるほど堅牢であることを意味します。
クーパーバーグ氏によると、テスト版の利用を待っている従業員が1万人近くいる同社では、エンジニアや開発者だけでなく、営業・サポート担当者からも関心が寄せられているという。このアプリケーションは、サポートや営業の現場ですぐに活用できる。事前に用意した質問や回答を毎回異なる形で再生成したり、相手や状況に合わせて微調整したりできる。そのため、実質的には同じ内容であっても、「定型メール」を受け取っているような違和感を抱かずに済むのだ。
私は、タイピングに苦労する人々を支援する可能性について言及しました。視線検出を使って一文字一文字メールを書かなければならない人にとって、これは非常に魅力的に映るかもしれません。シュマー氏によると、当初は検討していなかったものの、ここ数週間でこの分野からの関心が高まっているとのこと。
シューマー氏は、セキュリティが最優先であり、これはデータ吸い取り操作ではないことを慎重に保証した。明らかに、Gmail を除けば、電子メールを読み取ってその情報を悪意のある目的で使用するツールを使用したいと思う人は誰もいないだろう。
彼らは、Google はコンテキストに対して適切な返答を選択することに重点を置いているように思われ、テキスト生成ツールは OthersideAI の GPT-3 ベースのシステムが簡単に処理できる入力を処理できるほど堅牢ではないと指摘し、自分たちのアプローチに安心感を抱いている。
「ユーザーの口調でメールを送ろうとすると、詳細を推測することはできません。人間が必要なのです。これは自動生成された返信ではなく、指示に従っているのです」とシューマー氏は述べた。
260万ドルのシードラウンドは、Madrona Venture Groupが主導し、Active Capital、Hustle Fund、Chapter Oneなどが参加しました。この資金はすべて、同社が本格的な製品を開発するためのチーム構築に充てられます。
最終的に彼らは、これを、安全かつ確実に相互接続し、人間のような方法で質問に答え、情報を提供しながらも人間の介入を最小限に抑えることができる、連携するAIの大規模システムのための小規模なテストとして構想しています。もちろん、これはある程度長期的な目標ですが、電子メールの代替に関する10年ほどの議論が実を結ばなかったことを考えると、今こそ電子メールの代替を受け入れつつ、その負担の一部を他の誰か（あるいは何か）に担わせる時なのかもしれません。
GPT-3が失敗する可能性のあるいくつかの例を以下に示します。
