こんばんわ
海の向こうからタケノコが届きました。
お互い生きていて送ってもらって食せるありがたさ。
夢夢さん今年もありがとう。
午後から楽アートスクールがありまして、
楽先生が「タケノコは好きだから浴びるほど食べる」
っておっしゃってました。
わたしは胃が痛くなるので、
浴びるほどは食さずちょこちょこいただきますね
のつづきです。
〈解説〉AIの仕組み
AIの勉強法は「穴埋めクイズ」
ChatGPTをはじめとした文章生成AIは、
「大規模言語モデル」が基盤となっている。
大規模言語モデルは、どのように学習をするのか。
たとえば、次の文章を見てみよう。
①昨日、「川沿い」を散歩した。
②昨日の夜ご飯は「カレーライス」。
③最近よく考えている分野は「AI倫理」。
カッコでくくられた部分を隠し、
そこに入る単語を予想して、答え合わせを行う。
そこで機械は①には「公園」「海辺」などが入確率が高く、
「高速道路」「海中」「しょっぱい」「上手に」
といった単語が入る確率は低いことを学習する。
大規模言語モデルは「予想ゲーム」をしているのである。
つまり、AIは人間が入力した文章を「理解して」
返しているわけではない。
たとえるなら、「本を読まずに書いた読書感想文」のようなものである。
理解していないが、それっぽい答えを出すのは得意なのだ。
AIは「辛いね」「わかるよ」と、
共感を示すことばも返してくれるが、これも学習の賜物だ。
人生相談に関する文章のあとには「共感的なことば」
が統計的に現れやすいことを、学習しているだけなのだ。
ブラックボックスなAI
目覚ましい進化を遂げているAIだが、一つ重要なことがある。
それは、なぜこんなにうまくいっているのか、
未だによくわかっていないということだ。
「動かしてみたら、なんかすごかった」のが、
現状のAIなのである。
このような、内部の仕組みや推論の道筋がはっき説明できないことを
「ブラックボックス的」と呼ぶ。
ブラックボックス的であるAIは、
誤った情報を出してもその理由がはっきりせず、
直接修正することが難しい。
たとえば、スマホの写真アプリが別の人と間違えて認識しても、
その原因は不明。
そのため、ミスを防ぐ方法もわからないのだ。
AIは膨大な電力を消費している
大規模言語モデルの訓練には、膨大な電力が使われる。
たとえば、人間ひとりが１年間で排出する二酸化炭素は５.５トンであるが、
GPT‐３の訓練のために排出された量は５０２トンだった。
一人の人間が９０年かけて排出する量の二酸化炭素を、
こんな短い間に排出したのである。
GPT‐４についての発表はないが、
GPT‐３の３０倍以上の二酸化炭素を排出した可能性があるとの
推測もある。
AIが使う電力は、ユーザーのデバイスだけでなく、
データセンターでも消費される。
その量はモデルの種類やサーバー効率など、
さまざまな条件に左右されるが、
特に画像生成の消費電力量は桁違いだと言われている。
ある報告によると、画像１枚生成するには、
スマホをフル充電するのと同等、
あるいはそれ以上の電力が必要だという。
静止画像でその量であるならば、
動画生成はとんでもない消費量であるはずだ。
AIを使用するときは、
「AIを使えば電気も使う」ことを、頭の片隅に置いておいてほしい。
今日の楽アートスクールで、
先生が撮った教室からの景色をAIに
「ゴッホ風の絵画にして」と話しかけると、
みんなが「すごーい！」というような絵になりました。
電力がいるんだってよ。
外出先では気をつけて。
AIの本質やほどよいつき合い方を探っている人には、
ぜひ読んでほしい１冊です。
では、また明日＾＾
