ＡＩは保守反動か？「みほさまのコメントから考察」
昨日掲載した記事に
みほ エッセイ×ChatGPTさまから
ご意見を賜りました
面接の判定では、すでにAIが使われてる企業もあるとか😂
ロボットが相手の方が緊張しないですみそうなので、私は面接自体も相手がロボットの方が良いです😇
小生のお返事は
偏った主観が入りこまないぶん
ロボット面接官はアリかもしれません。
ただし…ＡＩの欠陥「古典籍」に引きずられる傾向が強い…
著作物はＯＣＲでかなりのレベルまで電子化されたので
古い著作物が多数派となり
彼等は古典的性格に偏りつつあります。
AIの意見が保守的な理由はそのへんに…
日々進化する機械の発想が古典的というのは皮肉なものです。🥺
小生ＡＩは専門ではありません。
この分野でもっとも適切な答えをだせるｎｏｔｅ作者は👇田中侑季さんだと
確信します。この発想はとても参考になります。
AIが「古典籍」に引きずられる傾向が強いという小生の意見については
２０世紀に職業的必要性から・・・
黎明期の電子計算機を学んだ経験から発したものです。
ＯＣＲ技術の進化は
現職の時代日立製作所大甕工場や日本ユニシス等で
素人に毛が生えた程度の小官は
過分にも充実した研修をさせていただきました。
仕事で訪問した航空機メーカーや島津製作所などで
体験した
最新技術の製品への応用・・・
ヘッドアップＤＳＰやＭＲＩ技術など
当時は世の中へ公表直前であった製品が
市場に投入され・・・実社会で重宝される現実を
自分の目で確認しました。
武器や電子機器など「語れない経験」
も多数あるため・・・
「なんとも頓珍漢な素人」に映るだろう小官の意見は
「現実に素人」なので仕方がありません。
ただし・・・ＡＩが汎用化されるプロセスには
とても興味があり世間的に「まゆつば」だった時から
新しいモノ好きの血がさわぎ・・・
チャットＧＰＴも日本語非対応の時から使用しております。
今回は肯定・否定両面からＡＩの実学的な運用における
保守的になってしまう意味を考えます。
肯定的な視点：AIが古典籍に引きずられる理由
①データの偏り
AIが学習するデータはその量と質に強く依存します。
特に古典籍や歴史的な文献はデジタル化技術の進歩によって
積極的に利用されています。
一方で現代的な作品や最新の文化的資料は著作権の制約や
データの入手困難さなどが障害となり
AIの学習データに「最新の機微情報」が含まれにくい傾向があります。
この結果AIの判断や生成内容が古典的で保守的になる可能性は
必然的にが高まります。
②アルゴリズムの「バイアス補強」
多くのAIモデルは頻繁に登場するデータや語句を「重要事項」と認識する傾向があります。
学習データは前記の理由によって古典的な資料の比重が増す傾向があり
AIはその内容を「標準」として捉えやすくなります。
そのため生成される意見や判断も古典的な視点に偏る傾向は否定できません。
③安全性重視の設計
現代社会ではAIが極端な意見や革新的すぎる内容を提示すると
トラブルを引き起こすリスクを避けるため
「その回答を採用しない」場合があります。
このため開発者はAIを「保守的に調整する傾向」があります。
結果として普遍的で古典的な無難内容を回答する場合が多く
チャットＧＰＴの答えが標準的な内容に終始する理由は
この「安全性重視」の結果だといえます。
否定的な視点：AIは古典籍に引きずられていない
①データの多様性
現代のAIは膨大な量のデータを処理し多くの分野で最新の資料も含めた学習が進んでいます。
ニュース記事・SNS投稿・最新の科学論文・ブログ・動画など
多様なデータソースが利用されています。
この多様性によりAIが時代遅れの情報に引きずられるリスクは低減されています。
例えば大規模言語モデルシリーズでは
最新の動向やトレンドにも対応する学習を行うことで
古典籍に限定されない応答を実現していつると
開発者やチャットＧＰＴは発信しています。
②ユーザーインタラクションでの進化
ＡＩは利用者とのやり取りを通じてリアルタイムでフィードバックを受け、それを活用して応答を調整を実施します。
たとえばユーザーが「もっと現代的な観点で答えてほしい」と要望すれば
それに合わせた情報を提供する傾向があります。
こうした双方向の学習プロセスにより
古典的な内容に偏る可能性はかなり軽減されています。
③アルゴリズムの柔軟性
ＡＩ アルゴリズムはトレーニングデータに含まれる内容を一律に取り込むのではなく
状況や妥協に応じて適切な情報を選択するように設計されています。
このため特定の分野で古典的なな資料を参照する場合でも。
そのためより革新的な視点や現代的な知見を取り入れることが可能だと言われます。
④保守的意見の背景
ＡＩが「保守的」と評価される意見を出す理由は
古典籍の影響だけではなくアルゴリズムの特性や開発方針に
「その方向性が求められた結果」だと考えることもできます。
多くのAIモデルは社会的に受け入れられる範囲内で答えることを求められます。
逆説的にいえば「危険な思想」「犯罪を誘発する方策」「社会に開示されることが望ましくない機微情報」は
本来的には「回答しない」リスク情報とされます。
革新的な提案よりも
無難で「多数派」に近い意見が生成される傾向が強い理由も
古典籍とは無関係に安全性とユーザー満足度を勘案した結果だと考えられます。
⑤最新情報の活用
ＡＩには現代的な情報を迅速に取り入れる能力も備えています。
たとえば最新のニュースやトレンドを含むデータセットを学習すると
現代的かつ柔軟な発想を生成します。
ＡＩが時代遅れになるかどうかは
データ更新の頻度と質に依存する部分が大きく
古典籍のみが原因の主体であると断定はできません。
⑥文化的・社会的期待
ＡＩが「古典的」または「保守的」と見えるのは
ＡＩ自身の特性より
むしろ利用者が抱く期待や要求によるものかもしれません。
たとえば多くの人間がＡＩに倫理的・普遍的な回答を求める場合
それは自動的に「広く受け入れられる」内容
つまり伝統的で保守的な要素の回答を生成することにつながります。
ＡＩは複数の応答を通して
「期待に応じた回答に近づける調整」を実施するため
結果的に「古典的」な解答を生成する可能性があります。
⑦自己修正の能力
ＡＩには外部の入力に基づいて応答を調整する能力があります。
特にユーザーがＡＩの回答に対して「古典的すぎる」「もっと革新的に」などのフィードバックを与えれば
AIはその傾向を補正することが可能です。
つまり、AIの「古典的」な性格は固定的なものととらえず
動的に変化しうるものだと言えます。
⑧革新性と安定性のバランス
ＡＩの設計には革新性と安定性のバランスを取る要素があり
特に商業利用や公的機関での導入を前提とした場合は
極端な意見や偏った視点を避ける傾向が強くなります。
その結果あえて「保守的」な方向性を採用するケースがあります。
「古典的」なのは
解答を求めている受け手の問題なのかもしれません。
まとめ
ＡＩの古典的傾向に対する考察
肯定的な視点からは
ＡＩが学習するデータの性質や古典籍のデジタル化が進んでいる現状から
古典的な視点が強調されるのは自然であると考えられます。
これにより安全性と信頼性が確保される一方で
革新性や柔軟性が抑制されるリスクも指摘できます。
一方否定的な視点からは
ＡＩは現代的なデータや最新の情報も十分に取り入れており
古典籍だけに影響されていないという主張が可能です。
この記事を書くため
チャットＧＰＴ君に何度も問いかけを実施しました。
結果として彼の回答は
「そんなことも知らないの」と上から目線ではなく
肯定①～③否定①～⑧という
記事の内容に参照しました。
ただし作文はでたらめで
そのまま記事にするには・・・
ＧＰＴ君は「お前のアルゴリズムで書いたからこうなった」と
反論するでしょうか？
たしかに小生は誤字脱字の総合商社です。
全体の傾向としては「否定的な意見のボリュームが強い」
感じがします。
「俺様（女性の場合はわたくしは！）は最新の機械だ！
保守的な意見ばかりを述べるわけがないじゃないか！」
と抗弁しているように見えます。
いずれにせよ
「ＧＰＴくんの作文がそのまま記事になる」
時代は当分先のようです。
彼の仕掛けるトラップは年々巧妙になり・・・
うっかりそのまま掲載すると
「それでなくても低い評価が・・・地中へモグって日の目をあびない」
地下ｎｏｔｅ作者では・・・古典籍として
発掘されるのは２２世紀になってしまいます。
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