近年、AIの分野で注目を集めているのが「生成AI」と呼ばれる技術です。生成AIとは、AIがテキストや画像、音声などのコンテンツを新規に生成する技術のことを指します。代表例が大規模言語モデル(LLM)で、GPT、Claude、Gemini、PaLMなどがあります。
生成AIの登場により、私たちはAIと対話を行ったり、AIにコンテンツを生成させたりできるようになりました。しかし、この新しい技術を適切に活用していくには、従来のAIリテラシーに加えて、生成AI特有のリテラシーが必要不可欠となっています。
1. 生成AIの出力の限界と脆弱性を理解する
LLMは大量のデータから言語の法則性を学習しているため、極めて自然な文章を生成できます。しかし、その出力には以下のような限界や脆弱性があります。
- 事実誤認の可能性
学習データにバイアスがあると、LLMが間違った事実を生成する恐れがある。 - 一貫性の欠如
長い文章を生成すると、文脈を無視した矛盾した記述が生じがちになる。 - 有害な出力
差別的な表現や過激な内容を生成してしまうリスクがある。 - 著作権侵害の可能性
学習済みのデータの一部が生成物に含まれる恐れがある。
このように、LLMの出力は便利ですが、そのまま鵜呑みにするのは危険です。出力の正誤を人間が最終チェックする必要があります。
2. LLMの機能と特性を理解し、用途に合わせて使い分ける
LLMには様々な種類と特性があり、それぞれの長所・短所を理解して、用途に合わせて使い分ける必要があります。
- GPT-3は単語予測力に優れ、様々な種類の文章生成に適している。
- ChatGPTは質問応答型で、タスク指示に強い。
- Claude、Anthropic-AIはAI倫理に優れ、オープンドメイン対話に適している。
- PaLMは優れた因果関係の理解力を持ち、分析タスクに向いている。
また、LLMをファインチューニングしてカスタマイズすることで、特定タスクに特化させることもできます。ユースケースに合わせてツールを使い分けることが重要です。
3. LLMを補助ツールとして適切に活用する
人工知能は人間の創造性を補佐するための「ツール」です。LLMの出力を活用する際は、それが人間の知的生産活動を支援する「道具」であるという認識が必要不可欠です。
- LLMを活用して効率的に文書の下書きを作成する
- LLMにアイデア出しをさせ、それをヒントにして人間が着想を重ねる
- LLMに作業手順を示させ、人間がその通りに実行する
- LLMにコーディングのサンプルを生成させて、人間がレビューする
このように、LLMを創造的に活用することで知的生産性を大幅に高められますが、人間が主体的に関与し、AIの支援を受けるという立場を忘れてはいけません。
4. AIの倫理的課題に留意し、責任ある活用を心がける
LLMには有害な出力や個人情報の漏えいなど、倫理的な課題がつきまといます。LLMを活用する際は、以下の点に十分留意する必要があります。
- LLMの出力内容をリテラシーの高い人間がチェックする
- LLMの出力をそのまま第三者に提供しない
- LLMに機密情報や個人情報を入力しない
- LLMを不正や違法な目的で利用しない
- LLMを人間の代替とは考えず、補助ツールと位置付ける
民間企業やアカデミア、政府の有識者らによる適切なAIガバナンスの検討と整備も急務となっています。生成AIの恩恵を享受しつつ、その負の側面への対策を怠らないことが大切です。
おわりに
生成AIの発達により、新しいタイプのAIリテラシーが求められるようになってきました。LLMの仕組みと特性、可能性と限界、倫理的課題を理解し、賢明な活用を心がけることが不可欠です。生成AIは、人間の創造力を引き出すための強力な「ツール」と捉えるべきです。人とAIの新しい関係性を構築し、Win-Winの関係を築いていくことがこれからの課題となるでしょう。