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“数カ月の学習期間に、GPT-3は大量の書籍、ウィキペディアの記事、その他のオンラインテキストの山から、1750億以上のパラメータ(パターン)を特定した。これらのパターンは、人間の「言語の地図」に相当する。
言語の地図とは、ブログを書くときにも、ソフトウェアプログラムのコードを書くときにも共通する「人が文字をつなぎ合わせる方法」を数学的に表現したものだ。このマップを適用すると、GPT-3はもともとの設計にないあらゆる種類のタスクを実行できる。”
これ、もう本当に人間の学習プロセスと思考回路に極めて近いですよね。
今までは、AIが出来ることは、
インプット(ゴミみたいなデータが入っていないことが重要)
↓
判断のロジックが明確
↓
アウトプット
というイメージで(なので、保険のアクチュアリーや財務会計などはAIに置き換わりやすいと言われていた)、この判断ロジックが定量的、規則的であればあるほど、アウトプットの質も上がる、というイメージだったのですが、これが更にもう一段階、「人間だけが出来る」と思われていた領域に近づいた感じです。
もちろん課題は多いでしょうが、この先はおそらく、これまで以上に倫理学や哲学(何をどこまでAIに判断させるのが正しいのか、AIが進化を続ける中で人間の存在意義とは何か等)とともに、検討していく領域になるんでしょうね。興味深い。
ただ、記事内でも「想像力とは何か?」という問いがある様に、文章を書く試行錯誤をしなくなった人間が、面白いアイディアを思いつけるのかは不安です。とにかく書いて見ることで突発的に生まれるものもあるはず。
AIや自動化で多くのことが外注出来る様になる中で、自分はどんな独自性を目指していて、それをどの様に獲得するのか、ということについては意識的であった方が良さそうです。
SNSなどの課題、一方で過度のポリティカルコレクトネスによって本音が臨界点を超えるまで鬱積して、顕在化したときには極めて強い負の感情になっている点など社会課題自体を、期せずしてと言うべきか構造通りというべきか、表しているように感じる。
あ、連邦政府向け企画書の、技術とは関係の薄いめんどくさいページ (大体40%-60%) 自動で書いてくれたら、センセイ方と大学のスタッフさん達の負荷が物凄く減りますねぇ
すると企画書数が増えてレビューが大変になるのですが、その時はレビューの、最初のサマリーパラグラフも
すると、中身にも使うヒトが絶対現れてきて、ついには機械生成の企画書を機械がレビューする、という効率化が達成されますねぇ
その時点で、 大学には、ごく小さい hidden markov chain で充分な程度の無駄な書き物が如何に多いのか、という事が分かってくるかと
また今日も書かなくちゃ、脳内小型 hidden markov chain 使って
https://cubeglb.com/media/2020/07/22/gpt-3-gamechanger/
https://cubeglb.com/media/2020/07/22/gpt-3-gamechanger/
"言語の地図とは、ブログを書くときにも、ソフトウェアプログラムのコードを書くときにも共通する「人が文字をつなぎ合わせる方法」を数学的に表現したものだ。このマップを適用すると、GPT-3はもともとの設計にないあらゆる種類のタスクを実行できる。"
>「目指していたタスクはただひとつ――それは、一連の単語の後にどんな単語が来るかを予測することだった。」
元々、単語のつながりを予測するという研究から、自動で文章を作成するAIに発展したというのはとても興味深いです。