そもそもAIって何？ ChatGPTを使う前に知っておきたいAIの基本｜SIG WARKS｜AI編 #01

そもそもAIって何？ ChatGPTを使う前に知っておきたい、いちばんやさしいAIの話

最近、

AI。
生成AI。
ChatGPT。
AIエージェント。
AIモデル。

という言葉を、当たり前のように見かけるようになりました。

でも、

「そもそもAIって何？」

と聞かれると、意外と説明するのが難しい。

ChatGPTのこと？

ロボットのこと？

自分で考えているコンピューター？

検索エンジンのすごい版？

今回は、そんなところから始めます。

専門用語を覚える必要はありません。

まずは、

AIとは何なのか。
ChatGPTとは何なのか。
なぜ文章を書いたり画像を作ったりできるのか。
なぜ間違えることがあるのか。

ここだけ分かれば十分です。

まず、「AI＝ChatGPT」ではない

ここが最初に大事です。

AIは、とても大きな名前です。

NISTではAIを、人間が決めた目的に対して、予測・推薦・判断などを行う機械ベースのシステムとして定義しています。NIST Computer Security Resource Center

だからAIは、ChatGPTだけではありません。

たとえば、

スマホの顔認識。

迷惑メールの判定。

動画や商品のおすすめ。

写真の中に何が写っているかを見分ける機能。

こうしたものにもAIの技術が使われています。

つまり、

ChatGPTが登場する前から、僕たちはかなりAIに囲まれて暮らしていた

ということです。

じゃあ最近よく聞く「生成AI」って何？

ここ数年で一気に聞くようになったのが、

生成AI。

英語ではGenerative AIと呼ばれます。

これは簡単に言えば、

「何かを見分けるだけではなく、新しく作るAI」

です。

文章。

画像。

音声。

動画。

プログラム。

などを、新しく作れる。

NISTでも生成AIは、学習したデータの特徴や構造をもとに、文章・画像・動画・音声などの新しいコンテンツを生成するAIとして説明されています。NIST Computer Security Resource Center

ChatGPTも、この生成AIを使ったサービスのひとつです。

ChatGPTは「AIそのものの名前」ではない

ここも最初はややこしいところです。

ChatGPTはサービスの名前。

その中で動いているAIそのものは、

AIモデル

と呼ばれます。

NISTもAIモデルを、入力された情報からAI技術を使って結果を出すシステムの構成要素として定義しています。NIST Computer Security Resource Center

ものすごく簡単にすると、

ChatGPTという場所を開く。
↓
中にいるAIモデルへ質問する。
↓
モデルが答えを作る。

というイメージです。

だから後の記事で出てくる、

「Astraって何？」

「Opusって何？」

「同じChatGPTなのに何が違うの？」

という疑問も、

“中で働いているAIモデルが違う”

と分かれば、かなり理解しやすくなります。

ここは次の記事以降で、もっと噛み砕きます。

AIは、本当に「考えて」答えているの？

これはかなり気になるところだと思います。

少なくとも、

人間とまったく同じ方法で考えている

と考えるのは違います。

ChatGPTを動かすようなAIモデルは、大量の情報から、

「こういう言葉のあとには、こういう言葉が続きやすい」

という非常に複雑なパターンを学習しています。

OpenAIも、ChatGPTを支えるモデルが大量の情報の関係性を学び、文章を作る際には次に続く可能性の高いトークンを予測して応答を生成すると説明しています。OpenAI Help Center

「トークン」という言葉も難しく考えなくて大丈夫です。

文章を、

AIが扱いやすい小さなパーツに分けたもの

くらいでOKです。

じゃあ、ただの「予測変換」なの？

ここも誤解されやすいところです。

仕組みの根っこには、

次に何が続くかを予測する

という考え方があります。

でも今のAIモデルは、その予測をものすごく大きな規模で行っています。

質問の意味。

前後の文脈。

指示された条件。

与えられた資料。

必要に応じて使える検索や外部ツール。

などを組み合わせながら回答を作ります。

だから、

文章を書いたり。

プログラムを考えたり。

画像を分析したり。

資料を整理したり。

複数の手順がある仕事を進めたり。

ということまでできるようになっています。ChatGPT自体も、文章整理、翻訳、コーディング、調査・分析、画像の理解や生成、複数ステップの作業などに利用できるサービスとして案内されています。OpenAI Help Center

じゃあ、なんでAIは間違えるの？

ここは、

AIを使うなら絶対に知っておいた方がいいところ

です。

AIは、

「正解が入った辞書から答えを取り出している」

わけではありません。

学習したパターンや、今与えられている情報などをもとに、

その場で回答を作っています。

だから、

もっともらしいけど間違っている。

存在しない情報を答える。

古い情報を現在の情報として話す。

質問の意味を勘違いする。

ということがあります。

AIがものすごく自然な文章を書くからこそ、

「自信満々に言っている＝正しい」

と思ってしまいやすい。

ここが危険です。

AIとGoogle検索は同じ？

これも違います。

Googleなどの検索エンジンは、

「ネット上にある情報を探す」

ことが中心。

生成AIは、

「質問に合わせて回答そのものを作る」

ことが中心です。

ただし最近は、この境界もかなり曖昧になっています。

AI側が検索機能を使って最新情報を調べたり、外部サービスやツールを使ったりすることもあるからです。

だから、

AI＝検索ではない。
でも、検索も使えるAIはある。

くらいで覚えておけば大丈夫です。

AIは「全部知っている天才」ではない

AIを初めて使うと、

「何でも知ってるじゃん」

と思うかもしれません。

でも、僕はむしろ、

「ものすごく幅広い知識と能力を持っているけど、指示と確認が必要な相手」

くらいに考えた方が使いやすいと思います。

雑に頼めば、雑に解釈されることがあります。

条件を伝えれば、結果が変わります。

必要な情報を渡せば、より正確に作業できます。

重要な内容なら、人間が最後に確認する。

この感覚が分かると、

AIはかなり使いやすくなります。

そして、ここで「プロンプト」が出てくる

AIの記事を見ていると、

「最強プロンプト」

という言葉をよく見ます。

ものすごく長い文章。

コピペ用のテンプレート。

「あなたは世界最高の○○です」

から始まる文章。

何十行もある命令文。

正直、

「こんなの本当に必要なの？」

と思う人もいると思います。

僕も、この疑問はかなり重要だと思っています。

結論だけ先に言えば、

プロンプトは必要です。

でも、

長ければ長いほどいい。
難しい言葉を使えばいい。
誰かの最強プロンプトをそのまま貼ればいい。

という話ではありません。

そもそもプロンプトとは何なのか。

なぜ必要なのか。

短いプロンプトではダメなのか。

ネットに山ほどあるプロンプト集は本当に使えるのか。

次回はそこを、ゼロから整理します。

AIを知らなくても、使い始めていい

AIを使うために、

プログラミングを覚える必要はありません。

難しい専門用語を全部理解する必要もありません。

仕組みを完璧に説明できなくてもいい。

でも、

「AIは万能ではない」
「どういう仕組みで答えを作っているのか」
「なぜ間違えることがあるのか」

この3つだけ知っておくと、かなり付き合いやすくなります。

AIを怖がる必要もない。

逆に、全部信じる必要もない。

使えるところは使う。
分からないところは確認する。

まずはそれくらいで十分です。

SIG WARKS｜AI編 #01

次回：AI編 #02「最強プロンプトって本当に必要？」