【デジタルMATSUMOTOの考察（2024/12/11）】今のGPTは汎用目的LLMと言うより多目的LLM
GPT3.5以降はシステムプロンプトを設定してファインチューニングする使用になっているのですが、これによってLLMは、汎用目的AI(General Purpose AI)というよりも、様々な強力システムプロンプトが同居する多目的AI(Multi Purpose AI)になってきていると感じています。
本日のお題
GPT3.5以降はファインチューニングの際にシステムプロンプトを設定するようになりました。汎用目的AIというよりも、システムプロンプトによって目的に特化したモードに変更できる多目的AIになりつつあるようです。
デジタルMATSUMOTOの考察（最終版）
🤖デジタルMATSUMOTOが修正）GPT3.5以降ではファインチューニング時にシステムプロンプトを設定されることで、利用時に設定するシステムプロンプトによって特定の目的に強力なパフォーマンスを引き出すことが期待できるようになりました。これは、汎用目的AIをベースにしながらも、システムプロンプトを切り替えることで目的に特化する多目的AIとしての利用が考えられます。多目的AIは、特定のタスクに特化しつつも、他のタスクにも柔軟に対応できる可能性を秘めています。
🤖デジタルMATSUMOTOが追記）また、システムプロンプトを指定したファインチューニングと文脈内学習を組み合わせることで、特定目的に強力なLLMとして活用することができます。システムプロンプトによって、ユーザーのニーズに応じた最適化が可能となり、より効率的かつ効果的なアウトプットが期待できます。しかし、ファインチューニングによっては基本的な対話能力が劣化することもあり、慎重な設計と評価が必要です。
🤖デジタルMATSUMOTOが追記）システムプロンプトの設定は、敢えてどのようにバイアスを与えるかという考え方を持つようになります。これは、特定の目的に特化させるために戦略的に行われますが、⭐リアル松本が修正）他のシステムプロンプトを指定した際に意図しないバイアスが生じるリスクもあります。AIガバナンスにおいても、適切なバイアスは何かを代表的なシステムプロンプトごとに検討することが重要です。
さらに、多目的AIの進化は、エンタープライズAIとパーソナルAIの差別化にも影響を与えます。⭐リアル松本が修正）特にエンタープライズAIは大量のデータをリアルタイムで処理するパフォーマンスを持ちつつも、多目的AIとして様々な目的に切替えしつつ、ユーザビリティを損なわないように設計されることが必要です。🤖デジタルMATSUMOTOが追記）ヒトも複数のモードや人格を持つように、パーソナルAIも様々なモードで機能することが期待されます。
このように、多目的AIの進化はポジティブな側面を多く持ちますが、技術の適用に際しては倫理的な配慮とガバナンスの強化が不可欠です。AI技術の進化が進む中で、これらの課題に対する適切な対応が求められます。
参照した知識情報
「OpenAI oシリーズの登場：目的に特化していく汎用目的AI」：特化型AIと汎用AIの境界の曖昧さと、特化型AIの利点を活かすトレンドについて
「AIガバナンス：AIのパーパスはAIリスクよりも重要」： AIの目的やパーパスを明確にすることの重要性
「エンタープライズAIとパーソナルAI」：エンタープライズAIの大量データ処理と多目的AIの柔軟性について
「これってAIの正しい理解？09「『先ほどの回答について根拠を教えてください』は本当に正しく説明できている？」」：バイアスの問題とAIの説明可能性について
考察のイメージ画像
全体的な概要：
未来都市を描いた作品で、テクノロジーと人々の生活が調和している様子が表現されている。ドローンや自動運転車、ホログラムが街中に溢れ、近未来の生活を想像させる。
特徴的な表現：
中央に浮かぶホログラムの頭部が、AIやデジタル技術の中心的役割を象徴している。空中を飛ぶドローンや、地上を走る自動運転車が動的な都市の活気を強調している。
伝わってくる印象：
テクノロジーが日常生活に深く浸透した未来への期待感と、便利さがもたらす新しい生活様式への好奇心を喚起する。技術と人間の共存が調和的に描かれている。
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:
デジタルMATSUMOTOの回答（ドラフト版）
AI技術の進化により、GPT3.5以降ではシステムプロンプトを設定することで、AIの特化型モードに切り替えることができるようになりました（✅リアル松本のコメント：断定はできないと思います。学習時にシステムプロンプトを与えることで、利用時に与えられるシステムプロンプトによって特定の目的に対して強力な性能を期待できるようになった。くらいの表現にしておきましょう）。これは、汎用目的AIから多目的AIへの進化を示しています（✅リアル松本のコメント：多目的AIは汎用目的AIの進化系というわけではなく、あくまで別のAIとして認識されるべきだと思います。）。この進化は、AIが特定のタスクに特化しつつも、他のタスクにも柔軟に対応できるという新しい可能性を開きます。特に、システムプロンプトを活用することで、AIの特化型モードはユーザーのニーズに応じて最適化され、より効率的かつ効果的なアウトプットが期待できます。
このような多目的AIの進化は、エンタープライズAIとパーソナルAIの差別化にも影響を与えます。エンタープライズAIは大量のデータをリアルタイムで処理する必要がありますが、多目的AIは、特定の業務に特化しつつも、ユーザビリティを損なわないように設計されています。さらに、特化型AIの不要論が提起されている中で、多目的AIの登場は、汎用AIと特化型AIの両方の利点を活かす新しいアプローチとして注目されています（✅リアル松本のコメント：特化型AIの不要論はないと思います。これも別物として扱われるべきかと思います。）。
一方で、システムプロンプトの設定は、AIのバイアス制御や倫理的な問題にも関わる可能性があります。プロンプトの内容や設定方法によっては、意図しないバイアスが生じるリスクがあるため、適切なガバナンスが求められます。AIガバナンスにおいては、AIの目的やパーパスを明確にし、それに基づいたプロンプト設定が重要になります（✅リアル松本のコメント：目的に特化させるために敢えてバイアスを与えているというのが正しい理解だと思います。）。
このように、多目的AIとしての進化はポジティブな側面を多く持つ一方で、技術の適用に際しては、倫理的な配慮やガバナンスの強化が不可欠です。AI技術の進化が進む中で、これらの課題に対する適切な対応が求められます。
実行モデル：gpt-4o {'temperature': 0.7}
回答時間：0:00:13.718841
入力トークン数：7851
出力トークン数：725
Self-Refine：デジタルMATSUMOTO自ら修正
今回は修正不要とのことでした。
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。
①LLMに学習されるシステムプロンプト同士も完全に独立する訳ではなく、似たシステムプロンプトで影響し合う
②システムプロンプトを指定したファインチューニングと文脈内学習を組み合わせることで特定目的に強力なLLMとして活用できる
③敢えてどのようにバイアスを与えるかが重要
④ファインチューニングによっては基本的な対話能力が劣化することもある
⑤ヒトも複数のモードや人格がある
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 【✕】
この論点は考察の中で直接的には言及されていません。
②【〇】
考察では、システムプロンプトを用いることで特定のタスクに特化し、より効率的で効果的なアウトプットを期待できる点が触れられています。
③【✕】
考察では、バイアス制御やバイアスのリスクについては触れられていますが、「敢えてバイアスを与える」という視点は含まれておりません。
④【✕】
この点については考察で言及されていません。
⑤【✕】
この論点についても考察では触れられていません。
ということで、今回は1/5の論点が反映されていました。
評価結果
今回の評価結果は「D👊」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