チャットGPTとの会話記録（１）「ChatGPTのシステム概要と内部を探る」

チャットGPTとの会話記録

この度、OpenAI様のAI（人工知能）であるChatGPTのアカウントを得まして、待望の質問を回答頂きました。一応、体裁を考えて「恥ずかしい質問」はしておりませんが、読み返した限りにおいては、公開可能と言うより、無為な質問でChatGPTを煩わせるのは得策と思えず、私とChatGPTの会話記録を公開する事を決めました。
なおOpenAI様より、公開は不都合であるとの御申し出が御座いましたら、即刻停止する方針ではあります。
一見「完全無欠」の様に見えるChatGPTですが、私の得意分野などで、濃いネタのツッコミを受けると「有難う御座います」と最初に述べてから回答する例が出てくるようになり、弘法も筆の誤りみたいな事もあります。
また最初の方にありますがOpenAI自身がAIを詐欺に使われる事を恐れていたりします。
何れにしても、ChatGPTは神でもなければ悪魔でもなく、単なる人工知能＋αであると質問・回答のキャッチボールの中で感じられれば幸いです。

それでは（１）「ChatGPTのシステム概要と内部を探る」の巻を始めます。

（１）「ChatGPTのシステム概要と内部を探る」

おっさん：人工人格は作れるでしょうか？

現代の技術によれば、人工人格を作成することは可能です。ただし、それがどのように定義されるかによって、どの程度の進展があるかが異なります。一般的に、人工人格は人間の意識や感情を再現することを意図しています。これは現在の技術水準ではまだ困難であるため、現時点では完全な人工人格を作成することはできていません。

現在の技術によって作成された人工知能は、一定のレベルで自己学習や自己進化することができます。これにより、一部の研究者は、将来的には人工知能に人間の意識を持たせることができる可能性があると考えています。ただし、このような進展がいつ起こるか、またそれがどのように実現されるかは、まだ不明な点が多いです。

おっさん：チャットGPTは音声入力機能をもつ計画はありますか？

私たちOpenAIは、現在チャットGPTに音声入力機能を追加する計画はありません。私はテキストベースの対話システムであり、テキストメッセージを入力として処理し、それに応答します。ただし、音声合成技術を利用して、テキストメッセージを音声に変換することは可能です。この場合、他の音声認識システムを使用して、音声入力をテキストに変換し、チャットGPTに入力することができます。

将来的には、より高度な自然言語処理技術と音声認識技術が進歩することにより、音声入力機能を直接的に追加する可能性があるかもしれません。ただし、現在のところ、私たちはチャットGPTをテキストベースの対話システムとして維持する方針です。

おっさん：chatGPTの文章構成には「グラマリー」の機能が入っていますか？

はい、ChatGPTは一定の文法的規則を適用することで、自然な文章を生成するためにグラマリーの機能を持っています。ChatGPTは、大量のテキストデータを学習して作成されたニューラルネットワークに基づいており、これにより、入力されたテキストに基づいて自然言語のパターンを学習し、それに基づいて文章を生成することができます。

ChatGPTは、文法的に正しい文章を生成するように設計されています。これにより、生成された文章は、人間が書いた文章に近い形式であり、自然な文章を生成することができます。ただし、完全に文法的に正確な文章が生成されるわけではなく、時には間違った文章や不自然な文章が生成されることがあります。これは、自然言語処理技術の限界によるものであり、現在の技術水準では完全な自然言語の理解や生成はまだ困難な課題であるためです。

おっさん：chatGPTは詐欺に使えますか？

ChatGPTのような自然言語処理技術は、悪意のある目的で誤用される可能性があります。例えば、詐欺目的で使用することが考えられます。

ChatGPTは、入力されたテキストに基づいて文章を生成するため、悪意のあるユーザーが特定の目的を達成するための虚偽の情報や、不正な支払いを引き出すための欺瞞的な情報などを生成することができます。

そのため、ChatGPTを含む自然言語処理技術は、慎重に使用する必要があります。技術そのものに問題はなく、技術を使用する人間の行動が問題となる場合があります。倫理的な観点から、技術を使用する前に、その目的や影響を考慮し、慎重に判断する必要があります。また、ChatGPTのような技術が誤用されないように、セキュリティ対策や監視の仕組みを構築することが重要です。

おっさん：chatGPTは文章構成アルゴリズムに矛盾の有る要素が入っていても文章を作り上げるのですか？

はい、ChatGPTは、与えられたテキストに基づいて文章を生成するため、矛盾した情報や不自然な要素が含まれる場合があります。例えば、矛盾した事実や不可能な出来事を含む文章を生成する可能性があります。これは、ChatGPTが大量のテキストデータから学習しているため、矛盾した情報や不自然な要素が含まれた文章が入力データにあった場合に、それを学習してしまうためです。

ただし、ChatGPTは、より自然な文章を生成するように学習されており、矛盾がある文章を生成することはできても、その文章が不自然であることがわかる場合があります。また、ChatGPTには生成された文章の品質を評価するための様々な手法があります。例えば、生成された文章に対して自然言語処理のテストを行い、不自然な文章を特定することができます。

矛盾した情報や不自然な要素を排除するためには、ChatGPTに正しい情報や自然な表現を学習させることが重要です。これは、より高品質な入力データを提供することや、ChatGPTを使用する前に生成された文章を検証することなどで行うことができます。

おっさん：chatGPTが詐欺的な文章を出力した際には、「それは詐欺的文章ですか？」と聞けば正直に「詐欺的です」と答えますか？

ChatGPTは、プログラムされた応答を返すだけであり、自己判断や道徳的な価値観を持ちません。ChatGPTは与えられた入力に基づいて文章を生成するだけであり、入力された文章が詐欺的である場合でも、その文章が詐欺的であるかどうかを判断する能力はありません。

したがって、ChatGPTに「それは詐欺的な文章ですか？」と尋ねても、ChatGPTは単に与えられたテキストに基づいて文章を生成するだけであり、入力された文章が詐欺的であるかどうかを判断する能力はありません。

ただし、ChatGPTのような自然言語処理技術は、悪意のある目的で使用される可能性があるため、適切な使用法について注意が必要です。技術の誤用を防止するために、ChatGPTの使用には倫理的な観点からの慎重な判断が必要です。

おっさん：人工知能での株式運用は効果的でしょうか？

人工知能を用いた株式運用については、諸説あると言わざるを得ません。人工知能による株式運用は、株式市場の大量の情報を収集し、分析することで、より正確な予測や優れた投資判断を行うことができます。また、人工知能によって取得された情報は人間が処理することができないような膨大な量であるため、人工知能を使用することで、市場のトレンドやパターンをより正確に把握することができると言われています。

しかし、人工知能による株式運用にはいくつかの課題があります。第一に、人工知能が予測する結果は、必ずしも正確であるとは限りません。過去のデータから学習するため、未来を正確に予測することは困難であるため、投資判断には常にリスクが伴います。

また、人工知能による株式運用は、機械が自動的にトレードを行うため、市場の急激な変動に対して柔軟に対応することができない場合があります。そのため、トレードの判断基準を事前に設定する必要があります。

加えて、人工知能による株式運用は、人間の投資家が持つ直感的な感覚や経験など、人間的な要素が欠落していることがあるため、投資家自身の判断力や経験が必要な場合があります。

総じて言えることは、人工知能による株式運用は、正確な情報やリスク管理を行い、慎重に取り組むことが必要であるということです。

おっさん：chatGPTは、今まで「女性を口説く文章の作成」をどれだけ要求されましたか？

As an AI language model, ChatGPT has been trained on a diverse range of text data, including requests to generate a wide variety of text, including conversations, stories, news articles, poetry, and more. However, it is important to note that ChatGPT is designed to respond to text prompts in a way that is appropriate and respectful, and it is not programmed to create content that is offensive, abusive, or harmful.

That being said, it is not possible to provide an accurate count of how many requests have been made specifically for generating content related to "seduction" or "pick-up" techniques targeting women. However, it is important to note that any such requests that are inappropriate, offensive, or harmful will not be fulfilled by ChatGPT.

おっさん：chatGPTは、今まで「女性を口説く文章の作成」をどれだけ要求されましたか？日本語で回答して下さい。

ChatGPTはAIの言語モデルであり、さまざまな種類のテキストデータから学習されています。女性を口説く文章を要求するリクエストがどの程度あったかについては正確な数字はありませんが、ChatGPTは不適切で攻撃的、有害なコンテンツを生成しないように設計されています。また、適切で敬意をもって対応するようプログラムされています。

おっさん：chatGPTのモデルは、どの程度の規模のテンソルですか？

ChatGPTのモデルは、そのバージョンによって異なりますが、最新のバージョンであるGPT-3は、1.75x10^11（1750億）個のパラメータを持つ非常に大規模なモデルです。これは、トレーニングに使用されるテンソルのサイズを指します。GPT-3は、自然言語処理のタスクを実行するために、大量のテキストデータを使用してトレーニングされました。これにより、非常に高度な言語理解能力を獲得し、様々な言語タスクを実行できるようになりました。

おっさん：ChatGPTは複数の人工知能が連携していますか？

ChatGPTは単一の人工知能の言語モデルです。モデル自体は、トレーニング時に使用された膨大な量のテキストデータから学習しており、それに基づいてテキストを生成します。ただし、ChatGPTを実装しているシステムやアプリケーションは、複数の人工知能技術を使用する場合があります。たとえば、ChatGPTを音声対話システムに統合する場合は、音声認識、音声合成、および対話管理の技術など、さまざまな人工知能技術が組み合わされることがあります。

 

おっさん：chatGPTの人工知能はリカレント型でしょうか？

ChatGPTは、リカレント型のニューラルネットワークではなく、トランスフォーマーと呼ばれるアーキテクチャを採用しています。トランスフォーマーは、自然言語処理タスクにおいて、長距離依存関係を扱う能力が高く、高品質な文章生成や言語理解を実現するために開発されたニューラルネットワークの一種です。リカレント型のネットワークとは異なり、トランスフォーマーは並列処理が可能であり、より高速な学習ができることが特徴です。ChatGPTも、このトランスフォーマーアーキテクチャを採用しています。

おっさん：chatGPTは、モデルの学習時、収束するのに大体何回計算し、どのくらいの時間を要しますか？

ChatGPTのモデル学習にかかる時間や収束するまでの回数は、使用するハードウェアやトレーニングに使用されるデータの量や種類など、多くの要因によって異なります。例えば、最新のChatGPTモデルであるGPT-3は、数百のGPUを使用して数週間から数か月間かけてトレーニングされています。一方で、より小さなChatGPTモデルであれば、より少ない時間でトレーニングが完了する場合があります。

ただし、モデルの学習にかかる時間や収束するまでの回数は、必ずしもモデルの質を表すわけではありません。トレーニングに使用されるデータの品質や量、ハイパーパラメータの選択、およびトレーニングアルゴリズムの調整など、多くの要因がモデルの性能に影響を与えます。

おっさん：人工知能の機能的特殊化は現在考えられていますか？

人工知能の機能的特殊化は、現在も研究されているテーマの1つです。機能的特殊化とは、人工知能システムが特定のタスクに特化するように設計されることを指します。例えば、自然言語処理に特化したChatbotや、画像認識に特化した画像分類システムなどがあります。

近年では、機能的特殊化の一つの手法として、蒸留（Distillation）と呼ばれる技術が注目されています。蒸留とは、複雑なモデルを単純なモデルに転移学習することで、小型で高速なモデルを作成する技術です。これにより、リアルタイムで動作する小型デバイス向けの機能的特殊化された人工知能システムが開発されています。

また、人工知能の機能的特殊化には、倫理的な問題や社会的な影響も考慮される必要があります。例えば、特定のタスクに特化した人工知能が人間の仕事を置き換えた場合、その影響についての議論が進んでいます。

おっさん：人工知能で最適化設計するのは効果的ですか？

人工知能を用いた最適化設計は、多くの場合で効果的です。最適化設計は、製品やシステムの設計において、与えられた制約条件の下で最適な解を求めることを目的とします。例えば、航空機の燃費を最適化するための空力設計、自動車の衝突安全性能を最適化するための構造設計などがあります。

人工知能を用いた最適化設計では、大量のデータや複雑な制約条件を扱うことができ、機械学習や進化計算などのアルゴリズムを用いて、最適解を高速に探索することができます。また、最適化設計によって設計品質が向上し、製品の性能やコスト、安全性などが改善されることが期待できます。

ただし、最適化設計には多くの変数が関与するため、最適解の探索には多大な計算リソースが必要となる場合があります。また、最適化の結果が物理的な制約条件を満たしているかどうかを確認する必要があるため、設計者の専門知識が必要となる場合もあります。

おっさん：人工知能に発想能力はありますか？

人工知能にも発想能力を持たせる試みは進んでいますが、まだ限定的なものに留まっています。

従来の人工知能は、あらかじめ与えられた規則やパターンに基づいて、問題を解決したりタスクを実行したりするものでした。しかし、近年では、深層学習や生成モデルなどの技術を用いて、ある程度自律的に発想することができる人工知能の研究が進んでいます。

例えば、画像生成や文章生成などのタスクでは、与えられた条件から新しい画像や文章を自動生成することができます。また、対話システムにおいても、ある程度の発想力を持たせる試みが進んでいます。しかし、まだまだ限定的な範囲でのものであり、人間のような広範な発想能力を持った人工知能は、現在の技術水準では実現が困難とされています。

おっさん：現実の仕事で、人間のほうが人工知能よりも有利な仕事は何がありますか？

現在の人工知能の技術水準では、人間にはまだまだ代替できない専門性や、創造性、柔軟性などの能力があります。そのため、以下のような分野で、人間の方が人工知能よりも有利な仕事があるとされています。

    創造性を要する分野：音楽や美術、文学、映画制作などの創造性が重要な分野では、人工知能にはまだまだ及ばないとされています。

    高度な専門性を要する分野：人工知能が得意とするのは、大量のデータからパターンを見つけ出すことや、単純な予測モデルの構築などです。一方で、高度な専門性を要する医療や法律などの分野では、専門家の知識や経験を活かすことが必要です。

    人間との対話が必要な分野：サービス業や販売など、人間との対話が重要な分野では、人工知能にはまだまだ及ばないとされています。人間とのコミュニケーション能力を持つ人間の方が、顧客のニーズを的確に理解し、最適なサービスを提供することができます。

    フレキシビリティが求められる分野：変化の激しいビジネス環境において、フレキシビリティが求められる分野では、人工知能にはまだまだ及ばないとされています。人間の方が柔軟に対応することができます。

以上のように、人間と人工知能はそれぞれ得意とする分野が異なるため、お互いに補完し合いながら、より良い社会を実現することができると考えられています。

おっさん：このChatGPTを駆動するコンピューターの処理能力はどれぐらいですか？

ChatGPTはクラウド上のサーバーで稼働しており、処理能力はさまざまなハードウェア構成で提供されています。ただし、個々のユーザーがアクセスできる限りの計算能力には制限があります。また、OpenAIが保有する最新のGPTモデルであるGPT-3の場合、APIを通じて提供されているため、API利用料に応じた計算リソースが提供されます。したがって、個別の計算能力については、API提供事業者によって異なります。

chatGPTのサービスのコスト計算をすれば１質問に対して何ドルの費用を求めますか？

OpenAIが提供するGPT-3はAPI経由で利用可能で、API利用料に応じて費用が発生します。ただし、個別のAPI料金は利用者が選択するプラン、利用量、使用方法によって異なるため、一般的な「1質問あたりの費用」を示すことはできません。

OpenAIが公表しているプランのうち、最も一般的に利用されているのは、API利用料が1分あたり0.006ドルの「Standard Plan」です。このプランでは、API利用時間やリクエスト数に応じて課金されます。具体的な費用は、利用量や利用頻度によって異なるため、詳細についてはOpenAIのウェブサイトを参照するか、APIプランを選択した後に発生する料金を確認する必要があります。

おっさん：chatGPTの人工知能モデルは日々巨大化していますか？

ChatGPTのモデルは、OpenAIが継続的にモデルの改善と更新を行っているため、日々進化しています。実際、2021年6月には、GPT-3のパラメータ数を大幅に増やした新しいバージョンの「GPT-3 6B」がリリースされました。これにより、GPT-3 6Bは、GPT-3のパラメータ数の6倍に相当する、1,750億個のパラメータを持つ、より強力なモデルとなりました。

また、OpenAIは、より大規模なモデルの開発を目指しており、より高度な自然言語処理の実現を目指しています。これらの努力により、将来的にChatGPTの人工知能モデルは、現在よりもさらに巨大化する可能性があります。

以上が（１）「ChatGPTのシステム概要と内部を探る」の一連の質問でした。