新たな研究によると、ChatGPTとBing AIはすでに時代遅れになっている可能性がある
知っておくべきこと
- 新たな研究は、科学者たちがいかにして突破口を開こうとしているかを明らかにしている。
- 構成性のためのメタ学習 (MLC) と呼ばれる新しい技術は、言語に関する一般化を行う機能を備えています。
- 共有されたベンチマークによれば、ニューラル ネットワークは、ニューラル ネットワーク機能も活用している Bing Chat や ChatGPT などの AI 搭載チャットボットよりも優れたパフォーマンスを発揮する可能性があります。
- 特定のタスクが提示されると、ニューラル ネットワークは同様の結果を再現できましたが、GPT-4 モデルはこれらのタスクを達成するのに苦労しました。
- 研究では、新しいデザインは ChatGPT よりもさまざまな設定で新しい単語をよりよく理解して使用できると主張しています。
企業がテクノロジーの向上を目指して AI にさらなる努力を注ぎ続ける中、科学者たちは生成型 AI の能力を上回るかもしれない発見をしたようだ。
Nature誌の報告によると、科学者たちはこの技術を「構成性のためのメタ学習（MLC）」と呼んでいます。さらに、この技術は言語に関する一般化を行う能力も備えていると示唆しています。さらに、特に新しい単語を組み立て、様々な状況や文脈に適用する際には、人間と同等の能力を発揮し、最終的には現実に近い体験を提供できる可能性があると研究者たちは主張しています。
ChatGPT（ニューラルネットワーク技術を活用してユーザーの指示に基づいてテキストを理解・生成する）との比較テストを実施したところ、科学者たちは、この技術と人間の方が優れたパフォーマンスを発揮すると結論付けました。これは、ChatGPTやBing Chatのようなチャットボットが人間のようなやり取りをし、AIアシスタントとして機能しているにもかかわらずです。
Nature誌の報道によると、新しいデザインは既存のシステムに比べてより自然な形で人とのやり取りが可能になるため、長期的にはAI搭載チャットボットを凌駕する可能性が高いとのことです。振り返ってみると、MicrosoftのBing Chatはリリース当初、幻覚症状が見られることが確認されましたが、その後問題は修正されました。
メリーランド州ボルチモアのジョンズ・ホプキンス大学の言語学を専門とする科学者ポール・スモレンスキー氏は、この技術は「ネットワークを体系的に訓練する能力における画期的な進歩」だと述べた。
ニューラルネットワークはどのように機能するのでしょうか?
上で述べたように、ニューラルネットワークは、人間と同じように新しい単語を組み立て、様々な状況で使いこなす能力を持つ人工知能の一種です。唯一の違いは、ニューラルネットワークはまず、単語を習得し、様々な状況でどのように使うかを習得するために、厳しいトレーニングを受ける必要があることです。
この技術の能力を検証するため、科学者たちは人間を対象に複数のテストを実施しました。新しい単語を人間に提示し、様々な文脈でそれらの単語をどの程度理解して使用できるかを測定しました。また、新しく学習した単語と特定の色を関連付ける能力もテストしました。共有されたベンチマークによると、このテストに参加した人の80%が優れた成績を収め、単語と色を関連付けることができました。
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科学者たちは同じ前提を用いてニューラルネットワークを訓練しました。しかし、彼らはニューラルネットワークが自身のミスから学習するように設定しました。目標は、システムが静的なデータではなく、完了したすべてのタスクから学習できるようにすることでした。ニューラルネットワークが人間のような特性を再現できるように、科学者たちはモデルを訓練し、同様のテストを受けた人が犯したのと同様のミスを再現させました。最終的に、これによりニューラルネットワークは一連の新しい質問に対して、ほぼ（完璧ではないにしても）人間のように回答できるようになりました。
一方、GPT-4は提示されたタスクを理解するのにかなりの時間を要しました。それでも、提示されたタスクに応じて平均42～86%の正解率を示した人間やニューラルネットワークと比べると、結果は惨憺たるものでした。非常に簡単に言えば、GPTなどの類似システムの問題は、文脈を真に理解しているのではなく、非常に複雑な構文を模倣しているだけであるということです。これがGPTなどの類似モデルを幻覚的な迷路へと陥れてしまうのです。人間はこのような異常を自己修正する能力が人間よりも高く、ニューラルネットワークも同様に自己修正する能力が高い可能性があります。
これは、ニューラルネットワークが生成AIに次ぐ優れた技術となる可能性を示唆するものですが、これを完全に断言するには、多くのテストと研究が必要です。これがどのように展開し、体系的な一般化をどのように再定義していくのか、興味深いところです。
ChatGPT と Bing Chat の将来はどうなるのでしょうか?
生成AIの力と可能性は疑いようがありません。特に、その膨大な能力が十分に探求され、有効活用されれば、その可能性はさらに高まります。しかし、この技術が既に驚くべき成果を上げていないわけではありません。最近、ある研究者グループが、ChatGPTを用いてソフトウェア会社を成功裏に運営し、7分以内に1ドル未満でコードを生成できることを証明しました。
生成AIは素晴らしい成果を上げているものの、多くの課題に直面しています。例えば、維持管理には莫大なコストがかかり、冷却水や消費電力も無視できません。また、OpenAIのAI搭載チャットボット「ChatGPT」は精度が低下し、ユーザー数が3ヶ月連続で減少したという報告もあります。Microsoftがこの技術に多額の投資を行っているにもかかわらず、Bing Chatの市場シェアも停滞しています。
ChatGPTやBing AIのようなAI搭載チャットボットは、ニューラルネットワークに取って代わられると思いますか？ぜひコメント欄でご意見をお聞かせください。
ケビン・オケムワは、ケニアのナイロビを拠点とするベテランのテクノロジージャーナリストです。Windows Centralで業界の最新トレンドや動向を幅広く取材し、豊富な経験を有しています。イノベーションへの情熱と細部への鋭い洞察力を持つ彼は、OnMSFT、MakeUseOf、Windows Reportといった主要メディアに寄稿し、Microsoftエコシステムを取り巻くあらゆるトピックについて、洞察力に富んだ分析と最新ニュースを提供しています。常に変化するテクノロジーのトレンドを追っている暇な時は、世界を旅したり、音楽を聴いたりしています。