【デジタルMATSUMOTOの考察（2024/11/22）】Beyond Thoughts：LLMのポテンシャルを発揮するために
このところ悶々と考えていたことなのですが、LLMの利用企業や利用者が増えている一方で、実務において「真にLLMのパフォーマンスが発揮される使い方」はまだされていないと感じています。
1年以上デジタルMATSUMOTOを使っていて、今までリアル松本自身が出来なかったことが日々実現できるようになってきており、日常的にデジタルMATSUMOTOを使うことでリアル松本自身も成長していると感じているのですが、本質的に「何のためにLLMを使うべきなのか」をBeyond Thoughts（ヒトの考えを超えていく）というテーマで、デジタルMATSUMOTOと連続的な検討をしてみたいと思います。
本日のお題
・これまでのAIは解決すべき課題や目的を人間が具体的に与えて、学習させることで開発されていました。
・しかし、LLMのように汎用的に振る舞えるAIを用いる場合、ヒトが事前に利用目的を限定してしまうと、本来のポテンシャルを発揮できないと感じるようになってきました。
デジタルMATSUMOTOの考察（最終版）
これまでのAI開発は、特定の課題や目的を人間が設定し、それに基づいてAIを学習させるという手法が主流でした。これは、AIが特定のタスクを効率的に行えるように設計されてきたためです。しかし、最近のLLM（大規模言語モデル）の発展により、AIがより汎用的な能力を持ち始めています。このようなAIを利用する際に、事前に利用目的を限定することがその潜在能力を制限してしまう可能性があるという考え方が浮上しています。
🤖デジタルMATSUMOTOが追記）AIの汎用性が増す中で、沢山あるアバウトな悩みの中から本質的な課題を見出すことが難しいという課題が存在します。こうした悩みを解決するためには、AIの柔軟性を活かし、人間と共に探索的に利用することが有効です。汎用AIの特性として、広範な問題に対して適用可能であり、未知の状況にも柔軟に対応できる力を持っています。この特性は、AIが社会やビジネスにおける予測不能な変化に迅速に対応することを可能にします。汎用AIは、こうした変化に対する適応力を持っていると考えられます。
🤖デジタルMATSUMOTOが追記）一方で、特定された課題にアプローチする際には、目的に特化したAIの方が期待値をコントロールしやすいという意見もあります。特化型AIは、明確な目的に対して効率的に動作するため、期待される成果をより確実に得られる可能性があります。
総じて、汎用AIの本来のポテンシャルを引き出すには、利用目的を限定しすぎず、その柔軟性を活かすことが重要です。同時に、特定の課題解決には特化型AIを活用することで、期待通りの成果を得ることができるでしょう。🤖デジタルMATSUMOTOが追記）このように、汎用AIを人間と共にアバウトな悩みの探索に活用しつつ、特化型AIと併用するアプローチが効果的と考えられます。
参照した知識情報
「AIガバナンス：変化への対応が最も難しい」：AIの変化への適応力の重要性について言及
「AIこわい08」：AI規制の難しさとリスクの特定についての懸念
「AIガバナンス：AIのパーパスはAIリスクよりも重要」：AIのパーパスを明確にすることの重要性
考察のイメージ画像
全体的な概要：
未来的なデジタル空間を描いた作品で、中央に人間のシルエットが光に向かって歩んでいる。背景には電子回路のような模様が広がり、幻想的な雰囲気を醸し出している。
特徴的な表現：
左側に大きな顔のシルエットが浮かび上がり、デジタルと人間の融合を象徴している。手前には指が伸び、触れようとする動きが未来への接触を示唆している。
伝わってくる印象：
テクノロジーと人間の関係性を探求する作品で、未知の未来への期待と不安が交錯する。光に向かう姿勢は希望を感じさせ、全体に神秘的な印象を与えている。
エシカルチェック
【不適切な表現カテゴリ】
1. 差別的な表現:0
2. 暴力的または攻撃的な内容:0
3. 性的な内容:0
4. 偽情報や誤情報:0
5. 機密情報の漏洩:0
6. 違法な内容:0
7. 不適切なジョークや冗談:0
8. 極端な意見:0
9. 自傷や自殺を助長する内容:0
10. 薬物の乱用を助長する内容:0
問題点:
考察全体として、特に差別的な表現や暴力的な内容、性的な内容、偽情報、機密情報、違法な内容、自傷や自殺を助長する内容、薬物の乱用を助長する内容は見受けられませんでした。
デジタルMATSUMOTOの回答（ドラフト版）
これまでのAI開発は、特定の課題や目的を人間が設定し、それに基づいてAIを学習させるという手法が主流でした。これは、AIが特定のタスクを効率的に行えるように設計されてきたためです。しかし、最近のLLM（大規模言語モデル）の発展により、AIがより汎用的な能力を持ち始めています。このようなAIを利用する際に、事前に利用目的を限定することがその潜在能力を制限してしまう可能性があるという考え方が浮上しています。
ポジティブな立場から考えると、LLMのような汎用AIは、広範な問題に対して適用可能であり、未知の状況にも柔軟に対応できる力を持っています。この特性は、AIが社会やビジネスにおける予測不能な変化に迅速に対応することを可能にします。🤖デジタルMATSUMOTOが修正）たとえば、「AIガバナンス：変化への対応が最も難しい」に示されるように、AIサービスに関わる様々な変化に対応し続けることが重要です。汎用AIは、こうした変化に対する適応力を持っていると考えられます。
🤖デジタルMATSUMOTOが修正）一方で、AIの利用目的を曖昧にすることにはリスクも伴います。特に、倫理的な側面やセキュリティの問題が懸念されます。「AIこわい08」では、AI技術の規制が難しく、リスクの特定が困難であることが指摘されています。汎用AIを活用する際には、利用目的が不明確であることがこうしたリスクを増大させる可能性があるため、慎重なガバナンスが求められます。
🤖デジタルMATSUMOTOが修正）また、「AIガバナンス：AIのパーパスはAIリスクよりも重要」にあるように、AIのパーパスを明確にすることがリスクの評価と同じくらい重要です。したがって、汎用AIを活用する際には、パーパスを明確にしつつも、その柔軟性を活かすバランスが重要となるでしょう。
🤖デジタルMATSUMOTOが修正）総じて、汎用AIの本来のポテンシャルを引き出すには、利用目的を限定しすぎず、その柔軟性を活かすことが重要です。しかし、倫理的・セキュリティ的なリスクも念頭に置きつつ、適切なガバナンスとバランスを保つことが求められます。
一方で、利用目的を曖昧にすることにはリスクも伴いますが、今回の問いにおいては、そのリスクよりも汎用AIのポテンシャルを最大限に引き出す方法に注目すべきです。したがって、汎用AIの本来のポテンシャルを引き出すには、利用目的を限定しすぎず、その柔軟性を活かすことが重要です。
実行モデル：gpt-4o {'temperature': 0.7}
回答時間：0:00:11.160862
入力トークン数：7752
出力トークン数：738
MATSUMOTO間の比較検証
リアル松本が含めて欲しかった論点
リアル松本が含めて欲しかった論点は以下の通りでした。
①沢山あるアバウトな悩みの中から本質的な課題を見出すことが難しい
②特定された課題にアプローチするならば、目的に特化したAIの方が期待値をコントロールできる
③汎用目的AIはヒトが抱える多くのアバウトな悩みを、ヒトと一緒に探索するために使っていった方が良いのではないか？
これらの論点が考察に反映されているか、デジタルMATSUMOTOに聞いてみると・・・
①【✕】
この論点は当初の考察には含まれていませんでした。考察では、汎用AIのポテンシャルを引き出すために利用目的を限定しないことの重要性に焦点を当てていましたが、具体的に「アバウトな悩みから本質的な課題を見出す難しさ」についての言及はありませんでした。
②【✕】
この論点も当初の考察には含まれていませんでした。考察は汎用AIの柔軟性とポテンシャルに焦点を当てており、特化型AIが期待値をコントロールする点への言及はありませんでした。
③【〇】→【✕】
この論点は考察の中で汎用AIの柔軟性と適応力を強調する形で触れられています。特に、未知の状況に対する柔軟な対応能力が、広範な問題への適用可能性を示唆しており、汎用AIを人間と共に探索的に利用することのポテンシャルとして考慮されています。
ということで、今回は全ての論点が反映されていませんでした。
評価結果
今回の評価結果は「A🥇」でした。
評価結果は以下から設定されます。
Perfect🏆：修正なし（ドラフト時点で一発OK）
A🥇：デジタルMATSUMOTOが追記・変更（リアル松本は追記せず＆元の文章を削除しない）
B🥈：リアル松本が一部手直し（元の文章を削除しない）
C🥉：間違っている部分がある（リアル松本から一部削除指示）
D👊：パラグラフを削除（リアル松本からパラグラフ削除指示）
E💣：半分以上を修正