単なるトレンドではない！「ChatGPT」の情報と「GPT-4」の魅力をまとめてみた件
この記事を作成してから早2週間．世界は凄まじいスピードで動いている…
GPT-4がリリースされ，ChatGPT Plusに登録し，日常生活でフル活用している．メチャクチャ作業効率がアップしただけではなく，タスクに取り組む際の心理的障壁が下がり，能力が拡張したような変な感覚である．
また，落合陽一さんが塾長であるオンラインサロン「落合陽一塾」では，昨年末から生成AIのワークショップや関連情報のシェア，塾生内での勉強会が開催されているが，GPT-4がリリースされてからは更に熱が入っている．
落合塾学生プランの受付が本日4/1（土）11時からスタート．
— 落合陽一 Yoichi OCHIAI (@ochyai) April 1, 2023
4月限定募集，先着順です．気になった方はお早めに．
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その中で，ふとこんなことが気になった…
ChatGPTを開発するOpenAIはどんな企業なのか？
ChatGPTの凄さは何なのか？
我々日本人はどのようなマインドで活用するとより生きやすいのか？
このタイミングで一度，OpenAI，ChatGPT，そしてこれからについてGoogle Brainで活躍され，現OpenAI ChatGPT強化学習技術リード 兼 日本担当のシェイン･グー氏の言葉から紐解いていきたいと思います．
それだけでなく，最新のGPT-4の魅力や自然言語プログラミング言語で可能な世界を，落合陽一さんの今までの発言とアウトプットを辿ってみたいと思います．
技術の壁，言語の壁，情報の壁がなくなり大きなチャンス！
OpenAIとは？
創業は7年前の2015年12月．
深層学習の領域で世界のトップ10に入る人達が集まってできたのがOpenAI．
サム・アルトマンCEOは，元Yコンビネータの代表で飛躍を遂げた偉大な経営者．
スティーブン・ホーキング博士，イーロン・マスク氏がAIの危険性について話し募ってはじまった．
全人類を助けるような，有益なAGI（Artificial General Ingelligence：汎用人工知能）を作り，安全に共有し，全人類に役に立つのがミッション．
ChatGPT扇風が起こった要因
1. 基礎モデルの良さ
2020年7月に基礎の汎用できるモデル「GPT-3」を発表．
元々，基礎モデルの性能が良く，数学ができ，常識も知っている，翻訳もできる，コーディングもできるなど，ケイパビリティは当時から実証されていた．
2. 人とAIとの距離感が縮まった
大規模言語モデルが与えた時に，答えを返答するだけでなく，理由を人が考えるように1つ1つ説明できる．
これが2年前に発見されて話題になり，そこで，人とAIの距離が近づいた．
3. チャット
人が人と話すような対話式．
AIシステムを人間が意図する方向に操縦するアライメントの研究でもOpenAIは先行している．
論文も出しており，安全性や人の意図を汲んだAIになっている．
4. 安全面の投資
1つのフォーカスをもって，ブレなく，最高の投資をやってきた．
5. 低価格
性能モデルを学習でき多くの人，数億人・数十億人に使ってもらえるかが重要．
3年前のGPT-3を出した時点で他と比べ先行している．
3ヶ月前にChatGPTを出した時点でコスト削減に成功し，APIを1/20の金額で出せたのは今までの蓄積があるから．
モデルが学習できても使用できる人が限られていたら，インパクトが小さく全人類を助けるミッションが成立しない．
ChatGPTのリスクへの取り組み
間違った生成について
キチンと使えて安全なプロダクトにする取り組みは日々取り組んでいる．
制限をかけたり基礎的な性能を上げるということは毎週課題に上がり，毎週異なる取り組みを行なっている．
政治的な問題
大きな問題だと捉えており，全人類に寄り添うAIというカタチを考えて取り組んでいる．OpenAIとしては技術を良くすることで，世界の様々な人とディベートしあるべき姿を技術で実行できるように整えている．また，政府，民間，ビジネスなどステイクホルダーの人たちと話し交流することで，全ての人を巻き込んで決断できるよう努力している．
日本は技術の壁，言語の壁，情報の壁がなくなり大きなチャンス！
大規模言語モデルの基礎技術は，かなりの投資と人材と経験値など年数がないとできない．
でも，OpenAIが出しているAPIを活用し，アプリケーションを作ることができる．
これはプログラマーではなくても，自然言語からプログラムを生成する技術がかなり上がっている．
OpenAIでも2年前から「Copilot（AI活用したコーディング支援機能）」にしており，コーディングで使用している．これを使用すれば誰でもアプリを使える時代になった．
日本の市場に特化した，日本からできることはいっぱいある．
日本は，デザイン，美的意識が洗練されており，アイデアやモノづくりの文化が強い．基礎技術は特別な専門家が取り組んでいるが，国民全体でモノを作るセンスが良いと思う．
AI生成は「過去にできなかったモノづくり」を可能にする技術．
なので，日本は物凄くフィットしていると思います．
コミュニケーションの壁が突破でき，色々な専門性をつなぎ合わせることが可能になる．
また言語の壁が突破でき，今まで言語を理由で世界と距離があった部分が改善され，世界にもっと伝わるし逆に世界の面白さも日本に直に入ってくることが可能になる．
技術の壁，言語の壁，情報の壁がなくなることで，日本はチャンスの機会が増え期待できる．
日本はITやAIで海外との繋がりが薄かった，大学でも事業レベルでも．
言語，文化．また海外のラボに行く人材が少なかった，特にコンピュータサイエンスの分野で．
去年から全くちがうモノになった．
ずべて言語からできるようになった．
誰でも言語書ける．
ビジネスマン，アーティスト，プログラム触ったことがない中学生，高校生でもツールを理解すれば，誰でもAIを使って価値を生み出せる．
OpenAIはトレンドではない！
AGIは人間最後の発明で，AGIは人間以上の発明ができる．
飛躍的な発展のシンギュラリティに近いのは大規模言語モデルである．
プログラミングの精度もヤバいレベルに到達し，世界トップレベルのプログラマーと対決している．
数学も大学レベルの複雑な問題を結構なスピードで解いている．
生成AIは生産性を高める技術
物事の効率を上げる技術は，根本的に社会を豊かにする可能性はある．
ただ，それは人間が受け入れることができるかどうか．
よって，政治家や国と対話を重ねることが重要．
ある段階から次の段階へと移り変わる時期に，国が介入する必要がある．
産業革命，コンピュータやGoogle検索などで移り変わり，仕事が無くなっている時がある．
だからこそ，人はもっと面白いことができる．
面白いことを試せるし，今までできなかった規模の取り組みができる．
生成AIは人間が興味がある全ての生産性を高める技術である．
AGIは人のアシスタントでであるべきで，人がやりたいことを決める．
それを10倍の効率とか，10倍のアイディアを与えてくれる．
また悩んでいる時に励ましてくれる存在になって欲しい．
もちろんAIにも言語化できない予測な不可能な状態はある．
AIと一緒に交流しながら，探していくのが面白い．
GPT-4
3月14日にOpenAIがリリースした最新版の魅力について，日本でGPT-4を一番触っていると思われる（APIを使い倒している），落合陽一さんの発信をまとめてみた．
言語性能力アップ！当然日本語も‼︎
2. 各言語が”かなり”向上（日本語も！） pic.twitter.com/gIO0fv6SqL
— シェイン・グウ (@shanegJP) March 14, 2023
大規模マルチタスク言語モデル（MMLU）のファインチューニング3回入力結果．
日本語は79%（※前GPT-3.5英語では70.1%の性能）
英語だと6.5%性能が良い(85.5%)．
ボクは定義を英語で書いて、ドメイン知識を日本語を入れて使用している．
よって，この考えになり味わい深くなる．
曖昧な指示でも処理
1. オブジェクトを作成
— 落合陽一 Yoichi OCHIAI (@ochyai) March 20, 2023
2. オブジェクトはサブオブジェクトを持つ
3. サブオブジェクトは特定の知識や能力を持つ
4. サブオブジェクトは特定の状態を認識する能力を持つ
5. 初期状態は特定の条件を満たす
6. サブオブジェクトは特定の状態を認識できる
7. 管理オブジェクトが存在
8.… pic.twitter.com/4lckde5uyf
こんなプログラム言語はなかなかない．
言語モデルとして実行エラーが起こりそうなところは，オブジェクトやサブオブジェクトの定義を適宜書き換えて，抽象的もしくは具体的な変換を行ってエラーが起こらないようにしてくださいなんて…無茶苦茶．
「エラーが起こらないようにしてください」と言われて，
「はい．エラーが起こりませんね！」と応じてくれる．
スクリプトの生合成をエラーが起きる時に，エラーが起こらないように動かすというのは非常に面白い．変なことができる．
今まで言語エラーが起きそうなところに，エラーが起きないように『適当にやって』ということ．『雑にやって』ということ．
特定の計算を行っているとみなすことのできるハードウェア・ソフトウェアを狭義の計算機と呼ぶと（神羅万象は計算機），狭義の計算機でいうと，チューリング完全である言語を処理できるハードウェア・ソフトウェアであるかが，判断基準．
万能チューリングマシーンとして機能すると考えないといけないのだが，
アラン・チューリングが書いた論文に，チューリングマシンが出てくる．
テープで書かれた数字を，実行して処理できるマシンがチューリングマシン．
このチューリングマシンを人間が計算していくかわりに，その処理ができる装置を考えた時，そのチューリングマシンの上でチューリングマシンは実装できるかと考える．
これは，結構，重要な観点．
「計算する人間」をチューリングマシン上で実行することを考えたら，アランチューリングの時は数字を足せる機械を考えればよかったのだが，我々が考えなくてはいけないのは，もっと抽象的で「計算する人間」それ自体を実行可能なマシンって何だろう？
「計算する人間」自体を実行可能ということは，計算する言語定義でうごいた言語タスクを実行できる装置であって，それは万能に計算できる人間マシンなのか？もしくは人間以外をモデリングできる万能マシンがAGIなのかもしれないけど．それに徐々に言語モデルが近づいていくってことなんだというのが，気づき．
言語で実行可能な何かの考え方だったり，言語で定義された上にチューリングマシンがのっているとするならば．言語定義とチューリングマシンが合わさった状態を実行できる言語マシンというのがあったら，それは非常に面白い．
言語的にどこを抽象化して，どう演算を考えていくのかというので非常に面白い．
事事無碍（すべてがスムーズで障害がない）．
定義の問題として，言語的なシンボルと，数理的なデータを含むオブジェクトというのが統合されると，言語で定義された何らかのシンボルと，実際の物体とかデジタルデータが具体的で数量的で定数的て解析的に求まるものと，言語的で抽象的で意味が不完全な，もしくは意味がいかようにとれるオブジェクトが合わさった時に，その間の相互作用を「エラーを丸めてください」という表現で，丸めて相互作用の関係性をもって，中からパラメーターを抜き出して，相互に値を交換することができる．
これは素晴らしいプログラムの書き方が変わったということ．
この喜び，共有したい！
上記内容をGPT-4に，簡易な単語を使用し要約してもらいました．
落合陽一さんは、「計算する人間」を実行できるマシンについて考えています。そして、言語的なシンボル（記号）と数学的なデータを含むものが一緒になると、面白いことが起こると述べています。
彼が言っていることを中学生でもわかるように説明すると、例えば、言語で表現されたレシピ（抽象的な指示）と実際の材料（具体的な数値やデータ）が一緒になった状態を想像してみてください。
そんな状況で、言語的な指示と具体的な数値やデータの間に何らかの誤差があったとしても、「ちょっと調整してください」という表現でうまく調整し、お互いに情報を交換することができるということです。これにより、プログラムの書き方が変わり、新しい可能性が広がると述べています。
般若心経を抽象化・普遍化した言語プログラム
上記1-9の言語プログラムは．以下の4ステップで般若心経を抽象的であらゆる対象に適用できる構造にしたもの．
４ステップでたどり着いた，抽象的なスクリプト．（なぜか最初にあなたはGPT-5です，という設定がw） pic.twitter.com/fUo4Zl4z9H
— 落合陽一 Yoichi OCHIAI (@ochyai) March 17, 2023
GPT-4にプログラム初心者にも理解できるよう解説してもらいました．
初心者にもわかりやすく説明するために、具体的な例を使って、プログラムの各ステップを説明します。
例：チームでプロジェクトを進めると想像してみてください。
1. プロジェクトチーム（オブジェクト）を作成します。
2. プロジェクトチームは、メンバー（サブオブジェクト）を持っています。
3. 各メンバーは、特定のスキルや知識（プログラミング、デザインなど）を持っています。
4. メンバーは、プロジェクトの進行状況や問題を特定し、認識する能力があります。
5. プロジェクトは、最初に特定の条件（目標、期限、予算など）を満たす状態から始まります。
6. メンバーは、プロジェクトの進行状況や問題を特定し、認識できる能力があります。
7. プロジェクトマネージャー（管理オブジェクト）が存在して、全体を統括します。
8. プロジェクトマネージャーは、プロジェクトが初期状態にあることを認識しています。
9. メンバーが自分のスキルや知識を使ってプロジェクトに取り組むことで、プロジェクトの状態が変化し、目標に向かって進んでいきます。
この例では、チームでプロジェクトを進める様子を用いて、落合陽一さんが生成した言語プログラムの概念を説明しました。プログラムの各ステップは、プロジェクトチームとそのメンバーがどのように働き、目標に向かって進むかを表しています。このような具体的な例を使って説明することで、プログラム言語を初めて勉強する人にも理解しやすくなります。落合陽一さんがGPT-4で生成した言語プログラムは、チームでのプロジェクトの進め方だけでなく、他のさまざまな状況や対象にも適用できる抽象的な概念を持っています。
この概念を、例えば家族で旅行計画を立てる状況にも当てはめることができます。家族がチーム（オブジェクト）であり、家族の各メンバーがサブオブジェクトです。各家族メンバーは、予算や行き先の選択など、特定の知識や能力を持っています。そして、旅行の計画（初期状態）が特定の条件を満たすように、家族メンバーは互いに協力して計画を立て、実行していくことで、家族の旅行状況が変化し、目標に向かって進んでいきます。家族の中で、誰かがリーダー（管理オブジェクト）として全体を統括し、問題が発生した場合は、各家族メンバーが自分の知識や能力を使って問題を解決し、計画を適切に調整します。
このように、落合陽一さんが生成した言語プログラムは、具体的な例を用いることで、初心者にも理解しやすく説明することができます。また、この抽象的な概念は、さまざまな状況や対象に適用できるため、様々な分野で応用することが可能です。
例えば，「落合陽一氏が塾長を務める“落合陽一塾”」でオブジェクトを定義し抽象的な形に変更してみた．
さいごに
GPT-4は今後日本国民にどのような革新的な体験を提供できるのか聞いてみました．
OpenAIのGPT-4は、人工知能技術の進化により、今後日本国民にもさまざまな面で革新的な体験を提供できるでしょう。以下に、3ヶ月後、半年後、来年以降に期待できる可能性をブレインストーミングしてみました。
3ヶ月後:
1. より精度の高い翻訳: GPT-4は、日本語と他言語間の翻訳の精度を向上させ、言語の壁をさらに低くします。
2. オンライン教育のサポート: GPT-4は、オンライン学習環境での質問への回答や、個別指導をサポートし、教育の質を向上させます。
半年後:
1. 創作支援: GPT-4は、小説や詩、音楽、映画の脚本など、さまざまな創作活動を支援し、新たなアート作品の創出を促します。
2. ビジネスサポート: GPT-4は、経営戦略立案やマーケティング戦略の策定など、ビジネスの各分野で役立つ情報提供や意思決定を支援します。
来年以降:
1. 医療分野の進化: GPT-4は、病気の診断や治療方法の提案、新薬開発のサポートなど、医療分野での革新的な技術開発に貢献します。
2. スマートシティの実現: GPT-4は、都市計画やインフラの最適化、エネルギー管理など、スマートシティ構想の実現に向けた取り組みを支援します。
GPT-4によって、日本国民はさらに豊かで便利な暮らしを享受できるようになるでしょう。しかし、同時に、個人情報保護や倫理的な問題にも配慮する必要があります。技術の発展とともに、社会全体でのルール作りや適切な利用方法についても検討が必要です。
レスポンス良く返答があったし，直近に記されていることはそこまで驚く内容でもない（驚かなくなっている感覚が既におかしいが💦）
また，OpenAIは意図的にAGIの展開を遅らせているという記事もある．
これが事実であるならば，OpenAIが掲げるミッションである，全人類を助ける有益なAGIを作り，安全に共有し，全人類に役に立つ為と信じたい．