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～LLM時代の仕事～

人工知能学会の学会誌で大阪大学の溝口氏がChatGPTを「なんでも知っている弁舌さわやかなお馬鹿さん」と呼んでいて笑ってしまいました。

溝口氏は、現在主流となっているAI技術は「わかるとは何か」ということに貢献するものではないと切り捨てています。

ChatGPTはわかってもいないのに「みごとにしゃべるという点で驚異的なのである」、という指摘には深く頷いてしまいました。

先日あるお客様のもとを訪問した時にも、LLMの話になり盛り上がりました。

その時、あるクリエーターの方が「LLMを使い倒したクリエーターが、LLMには心を込めることができないという理由で使うのをやめた」といっていたのを聞いて、本当にその通りなのだろうと思いました。

LLMは結局、集積したデータベースから、モデルに基づいて推論を行うに過ぎないツールであり、本物「らしい」アウトプットを高速かつ大量に生み出すことができるという強みを持っているという理解がよさそうです。

当社でもChatGPTを業務に活用しています。「考える」手間を省いてそれなりに「よさそうな」回答を生んでくれるので重宝しています。

その一方で、「思考」しない時間がまた増えてしまうな、という点で問題意識も持っています。「思考」と「経験」に裏打ちされないものは、結局上滑りするからです。

回り道の曲がり角の数が経験と知識の厚みを増やしてくれると考える私には、紆余曲折の数がへることは損失にしか思えません。

そうすると、おのずとLLMを活用する場所も、紆余曲折が減ってよいと思える部分にだけとなります。

LLMを利用すると、時代の常識を反映した「正解」らしい答えが返ってきます。

仕事人は、「正解」らしい答えを条件反射で導入するのではなく、考えるための出発点として使うとよいと思います。

LLMは、私たちの知識に「ゲタ」をはかせてくれるので、そのゲタをもとにオリジナリティを発揮すればよいのです。

そうやってうまれたオリジナリティがLLMの学習モデルに取り込まれ、新たな社会の常識を創造する、というのは(バイアスだらけの)従来の人間社会の在り方となにも変わりませんので、大きな問題とはならないでしょう。

LLMによって省かれる「作業」も数多くあります。こういった作業は、「やれといわれたらやれる」けれどもツールに任せる、という形で継承していきたいものです。

LLMによって生成された出力をファインチューニングするのも人の大切な仕事ですね。

人間の社会は人間が担うしかありません。ツールはこれまでも、これからも省力化、効率化を助けるものでしかありません。

その意味では、「考える」人の存在が今後は重要になると思います。

 

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