インターフェースの仕組み
ChatGPTは、強化学習を用いるインタラクションレイヤーとLLMを組み合わせています。LLMは教師なし学習を用いて結果を予測するニューラルネットワークモデルであり、従前から存在してる言語モデルの技法も用途も異なります。ChatGPTは分析レイヤーも備え、人間からのフィードバックによる強化学習で構成されます。
AIを機能させる
AIツールが機能するかどうかは、「チューリング・テスト」で確かめることができます。極めて単純なレベルでは、「これは人間だ」とAIが人を納得させられるかどうかを検証します。さらに実践的なベンチマークは、AIとのインタラクションが有用で、自然に感じられるかどうかです。
このような観点から、公共の場やビジネスシーンでAIを使う場合、3つの重要な成功要因があります。
- 優れたUX（ユーザーエクスペリエンス）
- 上手な失敗
- 倫理的境界
発展途上のAI
LLMは多様な問題に対処することができますが、一般には範囲が限定されます。しかし、LLMの修正により、法的文書の要約や分類、顧客の問い合わせへの対応、専門アドバイザーのサポート、技術図面や建築図面の作成など、さまざまな用途に利用することができます。
そして、これらの用途には優れたUXのためのラベリングが必要となります。モデルの修正や分析に加えて、企業はユーザーやインタラクション、プロセスについても考慮しなければなりません。
新しいAIアプリケーションの開発にあたり、4つ点を検討する必要があります。
- ユーザーの望みは何か
- AIがもたらす変化はどの程度の価値があるか
- 良い失敗はどのようなものか
- AIにしてほしくないことは何か
KPMGによる支援
KPMGは早くから生成AIを活用したソフトウェアの開発・保全体制への変革を、適切に支援しています。機械学習や自然言語処理に関する深い専門知識を活かし、KPMGのプロフェッショナルはクライアント組織の戦略策定、プラットフォームの選定・実行をサポートするとともに、この変革技術への投資を最適化するための支援を継続的に提供します。
私たちは生成AIの可能性・展望と、そのポテンシャルをフルに発揮させるために必要なプロセスや文化面の課題 - 「責任あるAI」の実現を含む - の両方を理解しています。
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