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【論文瞬読】AIが自身を批評？驚きの新技術「CriticGPT」が登場！

AI Nest

こんにちは！株式会社AI Nestです。今日は、AI業界に激震を走らせる可能性のある新技術「CriticGPT」について紹介します。AIが自分自身を評価する？そんな SF のような話が現実になりつつあるんです。さあ、一緒に最先端の AI 研究の世界を覗いてみましょう！

タイトル：LLM Critics Help Catch LLM Bugs
URL：https://cdn.openai.com/llm-critics-help-catch-llm-bugs-paper.pdf
所属：OpenAI
著者：Nat McAleese, Rai (Michael Pokorny), Juan Felipe Cerón Uribe, Evgenia Nitishinskaya, Maja Trebacz, Jan Leike

1. CriticGPT って何？驚きの新技術の全貌

みなさん、ChatGPT や GPT-4 のような大規模言語モデル（LLM）をご存知ですよね。これらの AI は私たちの質問に答えたり、コードを書いたりしてくれます。でも、その出力が本当に正しいのか、安全なのかを判断するのは、実は大変な作業なんです。

そこで登場したのが「CriticGPT」。これは、OpenAI の研究チームが開発した、AI の出力を評価するための AI です。特に、AI が生成したコードの問題点を指摘することに特化しています。

簡単に言えば、CriticGPT は「AI のコードレビュアー」なんです。人間の専門家顔負けの精度で、コードの中のバグや安全性の問題を見つけ出してくれるんですよ。

2. なぜ CriticGPT が必要なの？AI 評価の難しさ

「えっ、AI の出力を評価するのに、なんで AI が必要なの？」って思われるかもしれませんね。実は、ここに大きな問題があるんです。

現在の AI 技術の主流である RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）は、人間のフィードバックを基に AI を訓練します。でも、AI の能力が人間を超えつつある今、人間が AI の出力を正確に評価できるのか？という疑問が生じているんです。

例えば、AI が書いた複雑なプログラムのバグを、人間が全て見つけられるでしょうか？見逃したバグが重大な問題を引き起こす可能性もあります。そこで、AI 自身に評価をさせよう、というわけです。

3. CriticGPT の驚きの性能

研究チームが行った実験の結果は、正直言って驚きの連続でした。

AI vs 人間のコードレビュー対決：CriticGPT は、人間の専門家よりも多くのバグを発見しました。しかも、その批評は人間のレビューよりも63%も高く評価されたんです！

Figure1

このグラフを見てください。左側（Figure 1(a)）は、ChatGPTとCriticGPTの批評が人間の批評よりも好まれた割合を示しています。CriticGPTの勝率が80%を超えているのがわかりますね。右側（Figure 1(b)）は、人間が挿入したバグを発見できた割合です。人間の専門家が50%程度なのに対し、CriticGPTは85%以上のバグを発見しています。これはもう、人間を圧倒する性能と言っていいでしょう。

  1. 「完璧」なコードにも問題発見：さらに驚いたことに、人間が「完璧」と評価したChatGPTの学習データの中からも、CriticGPT は数百ものエラーを見つけ出しました。

  2. コード以外でも活躍：CriticGPT はコード以外の一般的なAIアシスタントタスクでも、人間が見逃した問題を24%のケースで発見しました。

4. CriticGPT のしくみ：AI が AI を評価する裏側

さて、CriticGPT がどうやって動いているのか、ちょっと技術的な話もしてみましょう。

CriticGPT の核心は、RLHF（人間のフィードバックによる強化学習）にあります。でも、普通の RLHF とちょっと違うんです。

  1. データ収集：まず、人間に意図的にバグを含むコードを作ってもらいます。これを「タンパリング」と呼びます。

  2. 批評生成：次に、AI にこのコードを批評させます。

  3. 人間による評価：人間が AI の批評を評価します。どの批評が一番役立つか、包括的か、などを判断します。

  4. モデルの訓練：これらの評価を基に、AI モデルを訓練します。より良い批評ができるように学習していくわけです。

  5. FSBS の導入：Force Sampling Beam Search (FSBS) という新しい技術も使われています。これにより、批評の包括性と精度のバランスを取ることができます。

ここがポイントなんですが、CriticGPT は単にバグを見つけるだけでなく、その批評自体の質も向上させているんです。まさに、AI による AI の評価の進化ですね。

5. CriticGPT がもたらす未来：AI 評価の革命

CriticGPT の登場は、AI 技術の世界に大きな影響を与える可能性があります。

  1. より安全な AI 開発：AI が生成したコードの問題をより正確に発見できれば、AI を使ったソフトウェア開発がより安全になります。

  2. AI の信頼性向上：AI の出力を AI 自身がチェックすることで、全体的な信頼性が向上する可能性があります。

  3. 人間と AI のコラボレーション：研究では、人間と CriticGPT のチームが最も効果的だったことも示されています。これは、人間と AI の新しい協力関係の可能性を示唆しています。

  4. AI 安全性研究への貢献：CriticGPT のような技術は、より広い意味での AI の安全性研究にも貢献するでしょう。

Figure6, 人間は、LLM批評家の助けを借りて、より包括的な批評を書く。人間-機械チームは包括性を増加させないが、幻覚率へのプラスの影響についてはセクション3.4を参照のこと。

このグラフ（Figure 6）は、人間、人間+CriticGPT、CriticGPT単独、ChatGPTの批評の包括性を比較したものです。人間とCriticGPTのチームが最も包括的な批評を行えていることがわかります。これは、AI と人間の協力が最も効果的であることを示唆していて、非常に興味深い結果です。

6. 課題と展望：CriticGPT の未来

もちろん、CriticGPT にも課題はあります。

  1. 評価の正確性：AI による評価が本当に正確なのか、さらなる検証が必要です。

  2. 倫理的問題：この技術が悪用される可能性（例：ハッカーがバグを見つけるのに使う）も考慮する必要があります。

  3. 一般化の課題：現在はコードに特化していますが、他の分野でも同様に機能するのか、検証が必要です。

Figure8, 我々は、批評家からの偽の主張の数と批評の包括性の間にトレードオフがあることを発見した。FSBSを使用することで、網羅性と幻覚をトレードオフすることができる。しかし、RLHFパイプラインにおけるアノテーターのパフォーマンスを向上させるために、どのようなバランスが最適なのかは今のところ分かっていない。結果はHuman Detected Bugs分布で示される。

このグラフ（Figure 8）は、批評の包括性と幻覚（誤検出）のトレードオフを示しています。右に行くほど包括的な批評ができますが、同時に幻覚も増えてしまうんです。CriticGPTは、このバランスを取るのが上手なんですね。でも、完璧なバランスを取るのは難しく、これが今後の大きな課題の一つになりそうです。

研究チームは、これらの課題に取り組むための今後の研究方向性も示しています。長期的な実験や、AI によるバグの挿入など、興味深いアイデアが提案されています。

最後に：AI が AI を評価する時代の幕開け

CriticGPT の登場は、AI 技術の新たな章の始まりを告げているのかもしれません。AI が自身を評価し、改善していく。そんな未来が、もう目の前に来ているんです。

でも、忘れてはいけないのは、最終的に AI を使うのは私たち人間だということ。AI と人間がどうやって協力していくのか、その答えを見つけていくのが、これからの大きな課題になりそうです。

みなさんは、AI が AI を評価する未来をどう思いますか？コメント欄で皆さんの意見を聞かせてください！

それでは、次回のブログでまたお会いしましょう。AI の世界の冒険は、まだまだ続きます！