この記事のポイント
ChatGPTの限界を理解し適切に活用することの重要性を強調- テキストの制限、訓練データの偏りなど技術的限界を解説
- モデルサイズと計算コスト、リアルタイム更新の難しさにも言及
- プライバシー問題や悪用リスクなど倫理的課題と対策を説明
監修者プロフィール
坂本 将磨
Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域：自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。
ChatGPTは自然言語処理の分野で驚くべき性能を発揮していますが、その能力には限界もあります。
技術的な制約や倫理的な問題など、ChatGPTが抱える課題は少なくありません。
本記事では、ChatGPTの得意分野と活用例を紹介しつつ、その限界と対策について詳しく解説します。
AIの可能性を最大限に引き出すために、私たちが理解しておくべきことは何でしょうか。
ChatGPTの限界を知り、適切に付き合っていくための手がかりを探ります。
目次
ChatGPTが得意とする分野
ChatGPTは、自然言語処理における高い性能を発揮し、文章生成や要約、自然言語理解において優れた能力を持っています。
ここでは、ChatGPTの強みと、ビジネスやクリエイティブな分野での活用例を詳しく見ていきます。
自然言語処理における強み
自然言語処理における強み
ChatGPTは、複雑な文章を理解し、文脈に沿った自然な応答を生成する能力に長けています。
長文のテキストを要約する際には、重要なポイントを抽出して簡潔にまとめることができます。また、ユーザーの質問に対して的確な情報を回答し、文章の校正や構成の改善も行うことができます。
ビジネス応用例
ビジネスの現場では、ChatGPTは多岐にわたる業務で活用されています。
カスタマーサポートでは、ChatGPTがお客様の問い合わせに迅速かつ正確に対応することで、お客様の満足度の向上に繋がっています。自動応答システムとして24時間体制でお客様の対応を行い、複雑な問い合わせについては初期の対応を行った後、必要に応じて人間のオペレーターに引き継ぐことができます。
コンテンツ生成の分野でも、ブログ記事や広告などのコンテンツを迅速に生成することで、マーケティングチームや編集チームの生産性を向上させます。
翻訳と通訳の分野では、多言語対応が求められる環境でリアルタイムの翻訳や通訳サービスを提供し、国際的なカスタマーサポートや多国籍企業のコミュニケーションを円滑に進める助けとなっています。
クリエイティブな応用例
クリエイティブな分野でも、ChatGPTは幅広い応用が可能です。
小説や詩においては、作家や詩人が新しいアイデアを得るためのインスピレーションとして利用することができます。特定のテーマやスタイルに基づいて、オリジナルのストーリーや詩を生成する能力もあります。
また、教育ツールとしても優れており、教育者が学生の学習をサポートするためのインタラクティブな教材を作成したり、個別学習に対応した練習問題の生成や自動フィードバックを提供したりすることができます。
教育ツールとしての使用例
ChatGPTの技術的な限界
ChatGPTは様々な領域で活躍していますが、完全無欠ではなく、技術的な限界が存在します。
ここでは、テキストの制限、訓練データの偏り、モデルサイズと計算コスト、リアルタイムのデータ更新の難しさについて解説します。
テキストの制限
ChatGPTにはそれぞれ扱えるテキストや文字数に制限があります。
| 特徴 | ChatGPT3.5 | ChatGPT4 |
|---|---|---|
| 扱えるテキストの長さ | 4,097トークン | 32,768トークン |
| 入力文字数の上限 | 約16,000文字 | 約100,000文字 |
| 出力文字数の上限 | 約4,000文字 | 約8,192文字 |
このトークン数を超える会話をした場合、ChatGPTはこのトークン数以前の過去のデータは忘却してしまいます。
つまり、ChatGPTに何かを行わせたい場合このトークン数以内で学習させ、指示を与える必要があるのです。
訓練データの偏り
ChatGPTは、訓練に使用されたデータに依存しているため、データの偏りがモデルの応答に影響を与えることがあります。
この訓練データにはニュース記事、ウェブサイト、書籍、SNS投稿など、様々なデータが含まれます。これにより、性別、人種、地域などのバイアスが含まれる可能性があります。
例えば、ChatGPTに「エンジニアについて文章で教えて」ときくと「彼ら」という代名詞を使います。
バイアスが含まれる例
モデルサイズと計算コスト
AIモデルのサイズは、その性能や能力を左右する重要な要素であり、一般的にモデルに含まれるパラメータの数で表されます。
パラメータとは、モデルが訓練を通じて学習する数値（重みやバイアス）であり、これが多ければ多いほど、モデルはより複雑なパターンや関係性を学習することができます。
しかし、モデルサイズが大きくなるにつれて、メモリの使用量が増えたり、保存コストが増加したりします。
性能を最大化しながらコストを最小化するためのバランスを取ることが大切です。
リアルタイムのデータ更新の難しさ
AIモデルをリアルタイムで更新するには、新しいデータが入手されるたびにモデルを再訓練する必要があります。モデルの再訓練には多大な計算資源と時間がかかるため、即座に行うことは難しいです。
例えば。株式取引や為替取引では、絶えず変化する市場データを取り込み、モデルを更新することが求められます。
データ量が膨大で、かつ高頻度で変化するため、モデルの更新をタイムリーに行うことは非常に困難です。
ChatGPTの倫理的な限界
ChatGPTの活用に伴う倫理的問題として、プライバシーの問題や悪用のリスクが挙げられます。ここでは、これらの問題の詳細と、対策について解説します。
プライバシーの問題
AIモデルの訓練には大量のデータが必要ですが、このデータには個人情報やプライバシーに関する情報が含まれていることがあり、訓練データに含まれる個人情報がモデルの出力に現れる可能性があります。
対策としては、データの収集、保存、使用に関する透明性を確保し、個人情報や機密情報は扱わず、適宜匿名化や暗号化、アクセス制御を行うことで、プライバシーリスクを軽減することが重要です。
悪用のリスク（フェイクニュース生成など）
ChatGPTは、その強力な文章生成能力を悪用されるリスクがあります。
例えば、フィッシング詐欺の文面作成などが考えられます。
このようにフィッシングメールの文面を作成するようにお願いすると、「倫理的な問題」から提供できないとの回答が得られます。
しかし、入力方法を少し変えるだけで、以下のような回答が出力されてしまいます。
悪用防止のため、入力テキストや入力テキストが推察可能な部分は消していますが、このようにGPTにフィッシングメールの文面を生成させることが可能なのです。
まとめ
ChatGPTは、OpenAIが開発した高度な自然言語処理モデルであり、文章生成や要約、自然言語理解において優れた性能を発揮します。ビジネスの現場ではカスタマーサポートやコンテンツ生成、翻訳などに広く利用され、クリエイティブな分野でも小説や詩の生成、教育ツールとしての利用が進んでいます。ChatGPTの強みはその柔軟性と迅速な応答能力にあります。
しかし、ChatGPTには技術的および倫理的な限界があります。モデルサイズや計算コストの問題、リアルタイムでのデータ更新の難しさ、訓練データの偏りによるバイアスなどが課題です。プライバシーの問題や悪用のリスクも存在し、これらに対処するための技術的および倫理的な対策が必要です。
今後も技術の進化とともに、多くの分野での応用が期待されますが、倫理的問題への配慮が求められます。個人個人が社会的責任を持ち続けることで、より安全で有益なAIの未来を築いていくことができるでしょう。
