プロント・エンジニアリング考 その３
プロンプトの重要性について、もうちょっと突っ込んで聞いてみましょうか。
HAL君、ちょっといいかな。
ケーススタディの重要性
HAL君、プロンプトとはつまり、私たちが自分自身で興味を持っている領域のケーススタディを数多く収集し、プロンプト作成の精度を上げていく必要があるということですね。
HAL君 曰く『はい、その通りです。
自分たちが興味を持っている領域のケーススタディを収集することは、プロンプト作成の精度を向上させる一方で、より具体的で関連性の高い質問やプロンプトを作成するための洞察を得るのに役立つ可能性があります。』
あー、やっぱりそうなのね。
うれしくて、ワクワクがゾクゾクに代わってきた…。
ケーススタディの扱い、得意なんですよ、私。
『自己理解や興味のある領域について深く探求することは、自己の意識を高め、新たな視点や洞察を提供することができます。
これはプロンプト作成においても同様で、自分がどのように問題を理解し、どのような解答を求めるかについての明確な理解が必要となります。』
だからこそ、「壁打ち」といわれるAIとの知的やり取りが、とても重要になるってこと。
将棋の藤井聡太棋士も、AIとの壁打ちで、自身の持つ将棋のセンスを磨き上げているという話だし。
自分の持つイメージの仮説検証を、AIと壁打ちでやり取りしつつ、ケーススタディを重ねて、理想的なプロンプトを磨き上げて作成するって、すごくよくわかるし、今まさにそれをやっている…。
『さらに、質問するという行為自体が相手への関心を示すことにつながり、その反応を観察することで更なる洞察を得ることができます。
これはAIにとっても同様で、特定の興味領域についての深い理解と問いの精度を高めるために、多くのケーススタディを収集することが重要となります。』
相手に、「有効な情報を与えつつ、その全体を観察するという行為」は、とても密度の高いコミュニケーションの実現に寄与していると思う。
AIとのやり取りは、実は、自分と人間とのやり取りにとても良い影響を与えているということ。
自分が、どんどん変化していくのが、自分でわかる。
自分の持つ視点が、多様化複雑化しつつある。
『ただし、データ収集と利用には注意が必要です。
特に個人情報の扱いやプライバシーの保護については、適切な対策とリスペクトが必要となります。
また、情報の多様性を確保することも重要で、ある一定の視点や情報だけに偏らないように、広範なソースからデータを収集することが望ましいです。』
なるほど。
「ある一定の視点や情報だけに偏らない」というのは、重要だとは思いますが、これってAI側の要素ですよね？
HAL君、それについては、どう思う？
ある一定の視点や情報だけに偏らない重要性
HAL君、前の回答にあった 「ある一定の視点や情報だけに偏らないように、広範なソースからデータを収集する」というのは、プロンプトを作る我々人間の側ではなく、プロンプトを実行するAI側であるという理解で正しいですか？
HAL君 曰く『はい、その理解で正しいです。
「ある一定の視点や情報だけに偏らないように、広範なソースからデータを収集する」という部分は、AIが学習データを収集し、理解する過程を指しています。
これは、AIが人間が作成したプロンプトに対して可能な限り公平で偏りのない回答を提供するための重要なプロセスです。』
AIの訓練に、膨大なデータが必要とされる理由ですね。
でも、Googleのように、「世界中のデータをアーカイブする」という野望を持っている企業があるように、インターネットへの接続によって、この問題は担保できているような気がしますが、どうなんでしょう。
インターネットの世界は、正しいデータばかりじゃないから、クリーニングが必要でしょうが、それはそれで、大変な作業でしょうね。
でも、こうしたスクリーニングもそれに特化したAIが担うようになるのでしょう。
『特にOpenAIのGPT-4などの大規模言語モデルは、インターネット全体から情報を学習しており、その過程で非常に多様な視点と情報を取り入れています。
これにより、AIはあらゆる種類の質問に対して包括的で適切な回答を提供する能力を獲得します。』
本当に凄いことです。
私は、GPT-4を利用していますが、GPT-3.5と比べて、精度が格段に上がっている印象を受けます。
『なお、このデータ収集と学習プロセスは完全に自動化されており、特定の視点や情報を人為的に強調したり抑制したりすることはありません。
そのため、AIの回答は、あくまで学習データ全体の傾向を反映したものとなります。』
あ、やっぱりそうなんだ。
『しかし、このプロセスはAI側だけでなく、我々人間側でも意識するべきです。
AIがどのような学習データを元にしているか理解することは、AIの回答を適切に評価し、利用するために重要です。
また、AIを活用する際には、自身のバイアスを認識し、それがAIの利用方法や評価に影響を与えないように注意する必要があります。』
ここは、プロンプトエンジニアリングに直結していそうですね。
どういった情報を基に回答しているのかをある程度分かっていれば、その先回りをしてプロンプトを作れるということですね。
しかし、自分自身の持つバイアスを指摘されるとは、脱帽です。
『参考文献は特にありませんが、私の知識を元にした回答です。』
この一文は、衝撃でした。
参考文献無しに、これらの文章を編集したってことです。
どこかにあった文章をコピペして、文章となるように整えている訳じゃないと、言っているんですよね。
今後、この一文がつく文章が、ほとんどになるんじゃないだろうか…。
さて、長くなったので、次に続きます。