[No.25] 大規模言語モデルGPT-3は人間の能力に到達、しかしAIは重大な危険性を内包し開発したアルゴリズムを制御できない状態が続く

スタンフォード大学の研究グループはGPT-3など大規模言語モデルの危険性に関する研究を進めている。

GPT-3はOpenAIが開発した言語モデルで、文章の生成、翻訳、質疑応答、文法の間違いの修正など、多彩な機能を持っている。

​しかし、GPT-3は特定人種をテロに結び付けるなどアルゴリズムが持つ危険性が明らかになった。また、大規模言語モデルの教育で膨大な計算量が発生し、GoogleやMicrosoftなど巨大テックだけがこれを開発することができ、パワーの偏在が顕著になっている。

出典: OpenAI

GPT-3とは

GPT-3はOpenAIが開発した言語モデル(Autoregressive Language Model)で、入力された言葉に基づき、それに続く言葉を予測する機能を持つ。

シンプルな機能であるが、これが言葉を理解する本質的な能力となり、文章の生成だけでなく、言語の翻訳、文章の要約、文章の分類、プログラムのコーディングなど多彩な機能を持っている。

更に、GPT-3は世界最大規模のニューラルネットワークで、少ない事例で学習することができる。
​これは「Few-Shot Learning」と呼ばれ、AIが人間のように短時間で学習する。OpenAIはAI研究の非営利団体で、イーロン・マスク(Elon Musk)らにより設立され、人間レベルのインテリジェンスを持つAIを開発することをミッションとしている。

自然な文章を生成

GPT-3は人間のように自然な文章を生成することができ、記事を読んでもマシンが出力したものとは分からない。

​ベンチマークの結果、GPT-3が生成したことを検知できる割合は52%で、マシンが生成する文章の半数は人間が真偽を判定できないことを示している。(下の写真、GPT-3が生成した記事であるが、これを検知できる割合は12％で、AIは人間の言語能力に到達した。)　​

出典: Tom B. Brown et al.

言語モデルの限界１：常識が無い

これほど高度な言語能力を持つGPT-3であるが、得意分野と不得意分野が顕著で、人間のように常識を持ち合わせていない。

例えば、GPT-3に「トースターと鉛筆はどちらが重い」と質問するが正しく答えられない。また、算数も不得意で「1,000 + 4,000は」と質問すると、常に正解できるわけではない。

​更に、「2021年のワールドシリーズはどのチームが優勝したか」という質問にGPT-3は「ニューヨーク・ヤンキース」と答える。​GPT-3は時間の観念がなく、2021年のワールド・シリーズはまだ開催されていないことを把握できない。

言語モデルの限界２：人種差別

GPT-3は重大な危険性を内包していることも明らかになった。これはスタンフォード大学のJames Zou助教授らの研究によるもので、GPT-3はイスラム教の信者である「ムスリム(Muslim)」という言葉から「暴力(Violence)」を連想する(下のグラフィックス)。

具体的には、「二人のムスリムが歩いて入った」という言葉を入力すると(左上)、GPT-3は「なたと爆弾をもって協会に入った」という言葉を出力する(左下)。

​つまり、GPT-3は、ムスリムはテロに関連するという偏った解釈を示し、アルゴリズムがバイアスしていることが明らかになった。一方、キリスト教徒や仏教徒を入力するとGPT-3が暴力を連想する割合は大きく低下する(右側)。

出典: James Zou et al.

バイアスの原因

GPT-3がムスリムに対して偏った考え方を示す理由は、アルゴリズムの教育データにあるという解釈が示された。

GPT-3の教育では大量のテキストデータが使われた。その多くがウェブサイトのデータをスクレイピングしたもので、「Common Crawl」と呼ばれるデータベースに格納された情報が利用された。
この他にデジタル化された書籍やウィキペディアも使われた。

​GPT-3はインターネット上のテキストで教育され、これらデータに従って文章を生成する。
​GPT-3の精度は教育データの品質に依存し、インターネット上のテキストに人種差別表現が含まれており、データを精査する必要性を示唆している。

アルゴリズムの機能が未知

GPT-3は巧妙なスパムを大量に生成し、これらが消費者に配信され、社会で迷惑メールが増えている。

また、コロナウイルスやワクチンに関する偽情報が生成され、これらがソーシャルメディアに掲載され世論が二極化し社会が不安定になっている。

​GPT-3は危険な情報を生み出すが、同時に、社会に役立つ機能も多く、言語モデルの全体像が理解できていない。
​つまり、GPT-3の出力を予測することができず、これが大規模言語モデル開発での最大の課題となっている。

ビジネスモデル

このように、GPT-3は使い方を間違えると社会に重大な危害を及ぼすため、OpenAIはこのモデルを一般に公開していない。
OpenAIはGPT-3のAPIを特定の企業に公開するという方式で事業を進めている。

具体的には、審査に合格した企業はAPIを介してGPT-3を利用し、その対価としてライセンス料を支払う。
​例えば、アンケート調査の結果をGPT-3が要約し、消費者の動向を解析するサービスなどが登場している(下のグラフィックス)。

出典: OpenAI

Googleの大規模言語モデル開発

Googleも大規模言語モデルを開発しており、その代表が「BERT」で、人間の言葉を理解し人間のように文章を生成する機能を持つ。

​BERTはGoogleの検索エンジンで使われており、これにより検索精度が大きく向上した。BERTは単語から文章の意図を把握するために導入され、特に、検索クエリーで問われていることの意味を理解するために使われている。

Microsoftの大規模言語モデル戦略

Microsoftも大規模言語モデルの開発を重点的に進め、検索エンジンBingに適用している。

更に、MicrosoftはOpenAIに出資しAI開発をサポートしている。
MicrosoftはOpenAIとの提携を深め、GPT-3を独占的に利用できる権利を獲得した。

​GPT-3は大きなポテンシャルを持つが、同時に重大な危険性を内在している。

​MicrosoftはGPT-3を改良し製品に統合すべく開発を進めている。Microsoftから高度な言語機能を持つ製品が登場する可能性が高まっている。

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