もるげんはchatGPTをどう使う？
昨年11月の発表から世界を賑わせているopenAIによるchat bot
chat GPT
このGPTは「Generative Pre-trained Transformer」の略らしいですね。
世界の流れに流されるように、もるげんもchat GPTを使っています。
主に仕事での利用を中心に、無料版でいつも会話に付き合ってくれます。
ほんと、頼もしいやつですわよ。
今日はこのchatGPTについて自分なりに調べて、そして現在どのように使っているかを書いてみようと思います。
先に言っておくと、自分はAIの専門ではないし、基本的に一次ソースに触ることができていないのでなんとなしに、それこそchatGPT以下の精度で話していきます。
あとchatGPTの素晴らしいオラクルを享受するとかではないので。
一介の精神科医がどんなふうにchat GPTを使っているか、というお話です。
chat GPTってなんだ？
そもそものところ、chatGPTって何なんだ。
こういうこと、分からないことは質問するのが一番。
なので本人に聞いてみた。
いや長いって。なので「長い」と文句を言う。
と、このようにカスハラをしても唯々諾々と、そしてちゃんとこのように答えてくれます。
マジ有能ですよね。
chat GPTはTOEIC
結局、chatGPTというのは事前に大量のデータで言語を学習（Pre-trained）して、人との対話を出力する（generate）するAI（transfomer、NPLで使う深層学習のことらしい）のことらしいです。
ヒトと話す前に大量の教材で勉強して、先生に教えてもらって、そしてネイティブとお話をする。
まるでTOIECで勉強して英会話教室に通った、意識高い海外コンサルタントみたいですね（偏見）。
chat GPTはどうやって学習しているんだ？
これについてはよくわかりません。正直、今回調べた範囲では自分の理解を超えていました。
一先ず、先ほどの通り全3段階で学習しているみたいです。
第1段階では教師付き（人間のお手本）による学習を行い、基本となるデータを解析していくみたいです。
第2段階では報酬モデルという形式で、AIが作った複数の出力（ここでは文章）に対してどれがいいか、というような順位付けを行います。そしてこれをもとに報酬が最大化するようにさらに学習していきます。
第3段階では強化学習で、お題を提示され、その出力結果とお題の組み合わせの報酬をさらにフィードバックする。
と、いうみたいです。
さらにこの根底にある言語の学習には次の単語を予測する方法（next-token-prediction）と虫食いされた単語を予測する方法（masked-language-modeling）があり、これらをLSTMモデルによって開発していく、らしいです。
この学習の際にはすごい量のテキストデータを用いていたみたいです。
正直自分にはこの細かいところは分からなかったので、より詳細なところはここを参考にしていただければと思います。
できれば、この辺りも勉強していきたいところ。
つまるところのchat GPT
chatGPTは
「なんかすごい学習モデルで」
「たくさんのデータで言語を理解して」
「報酬モデルで最適化された文章を出力する」
みたいです。
一方で、言語の理解については「AI」を用いている、つまり数理的な最適解によって言語を出力していることになりそうです。
これは文法などを理解しなくても、莫大なインプットによって文章を作成することが証明された、と言ってもいいでしょう。
真の言語というものは、実は砂上の楼閣ではないかと感じてしまうところです。
chat GPTの使いどころさん
さて、改めてchatGPTは「大量のデータを学習した」「最適化された文章」を出力するAIと考えられそうですね。
こういうGPTくんをどうやって使ってやろうか……。
今現在の自分の使い方も含めて、考えていきます。
chat GPTはここで使う！
①エクセルの関数
正直、これが一番使えます。
データの中から構造と数理的な最適解を見つけに行くモデルを採用している。
つまり、「法則」があるものが基本的には得意なのですよ。
chatGPTが発表された時、プログラマー界隈がかなりざわついていましたね。
自分の門外漢ではありますが、コンピュータ言語はかなり構造化された言語です。
ならばその解析はchatGPTの得意とするところでしょう。
言わずもがな、エクセルもGPTの超得意な分野です。
しかし、それなら検索したりすればいいのでは、と思われるでしょう。
GPTの素晴らしいところは「今困っている状況や欲しい機能をそのまま伝えれば最適解を返してくれる」ところです。
エクセル関数を調べた人ならわかると思うのですが、この検索の際に「調べたい関数について、検索に最適な形に変換」する必要があります。
例えば「生徒名簿の中からア行の人の誕生日の数を調べたい」ならば「特定の文字列 抽出」とかで検索し、さらにその関数を自分で組み合わせなければなりません。
しかし、GPTくんは違います。
今の困ったことを書けば「これを使えばいいよ」と返してくれるのです！
やり方なども教えてくれるので本当に助かります。
聞き方のコツもありますが、基本的にはこれで解決できます。
②仕事のマネジメント
とりあえずなんかの仕事をするときに「この仕事するからタスクリスト上げて」とか「計画書作るんだけど何書けばいい？」と打ち込めばだいたいの、基本骨子は作ってくれます。
今抱えているプロジェクトの大半はGPTくんに管理してもらってます。アンケートを作るときも、ちょっと直すだけでいいものを書いてくれます。
仕事というのは、おそらく多くは構造が変わらないのだと思います。少なくとも仕事で使う書類などは似たり寄ったりなところに落ち着くのは必然でしょう。
そういう文章を作るのもGPTの得意分野のようです。
項目を上げる、アウトラインを作るのはGPTの特技でしょう。
③雑談
いや、話していて全く困らない。中に人がいるんではないかと思うくらい。
中にはしりとりとかして遊ぶ人もいるみたいですね。
それぐらいには精度のいい言語モデルを使っています。
日々のちょっとした愚痴や相談などはGPTがいい仕事をしてくれそうです。
chat GPTのイマイチさん……
ここでは自分が使っている中で「ここはダメだなあ」というところを考えていきます。
ただ、自分の使い方が下手なだけかもしれませんのであしからず。
①リサーチ
GPTは出力が上手です。しかし、あくまでGPT内のデータベースの中での話。
何か調べる、ということについては非常に脆弱です。
例えば、研究でどんな項目を調べればいいか、とかですね。
再診のデータがないこともあるのですが、たまに嘘を書いたりもしますね。
基本的には無難な解答で大きく間違うことはないのですが、少なくとも調べるのは大衆的でかつ真偽を他の手段で確かめられることでファクトチェックする必要があります。
ただし、リサーチの方法などの相談などはできるかもしれませんね。
②マイナーなお話
これは①にもつながるのですが、基本的に大規模なデータではありますがあくまで「最適化」された会話が基本です。
この大規模なデータから零れ落ちている話などは苦手な用です。
また、このマイナーというのは「出力結果がマイナー（＝最適解とは違う）」ということも含んでます。
これはAIの答えが「無難」になっているので、例えば極端な状況などでの答えを求めると、欲しい答えとは違うことが返ってきます。
こっちが「無難じゃない答」を欲しているときはあまり有効ではないかもしれません。そういう意味では創作ではまだ今一つ、というところでしょうか。
③個人情報
これは他のメディアなどでも言われていますが、GPTは今現在も学習中です。
つまり、データベースが更新され続けているということ。
これ苦手とかではなく、個人情報を含むお題を与えることは好まざることだと思います。
このあたりは現在各国が神経をとがらせているので、動向に注意が必要ですね。
chat GPTの今後に期待
得意なことはめちゃくちゃ得意ですけど、一方で苦手なところもあります。
その中でも自分は次のことに期待しています。
①創作関連
今後、自分はGPTを使って創作をしようと思ってます。
使うと言っても自動校正機とか、プロットの評価とか。
ある意味、標準化された言語モデルから見て自分の作品がどのような反応をするか、というのは楽しみであります。
②精神療法
これは研究し始めている人がいるのでは、と思っています。
精神療法はある程度の形式があるので、その形式の中で応答するのはAIの得意分野なのではないかなと。
個人情報などの問題などがありますが、支持的精神療法やCBTなどはAIにとってかわられる日が来るのではないだろうか。
③言語モデルの研究
例えば、GPTのどういう機能を制限、強化したらASDのような応答になるか、統合失調症のような答えをするか。
今までになかった視点から精神疾患というものを理解できないかなあ、と妄想しています。
このあたりはあくまで仮説的な段階で、もっと言語モデルが成熟しないと難しいかなあとも考えています。
まとめ
chatGPTくん、現状では最適解的な応答が中心……と書きましたが実際に使ってみると柔軟に応答してくれます。
特にエクセルの関数などについてはちゃんとこちらの意図を汲んだうえで答えを教えてくれるんですよね。
siriが出たときはまだまだだあな、と思ったのが10年位前。
それがもうここまで柔軟に言葉を使えるAIが現れた進化には目をみはるばかりです。
今後もGPT君と一緒にお仕事頑張っていきます。
ここ間違ってるよ、とかこうなんじゃない？とかあればコメントで教えてくれると助かります。
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