ChatGPTなどの生成AIに質問すると、わずか数秒で自然な回答が返ってきます。
質問の意味を理解し、知識を思い出しながら考えているようにも見えるでしょう。
しかし、AIは人間と同じように考えているのでしょうか。また、質問するたびにインターネットから答えを探しているのでしょうか。
この記事では、AIが事前に学習した仕組みを使い、質問に合った回答を組み立てるまでの流れを、具体例とともにわかりやすく解説します。
AIは質問するたびに学習しているの?
AIは、質問されるたびに大量の情報を探し、最初から学習し直しているわけではありません。
AIがサービスとして使われる前に行われる「学習」と、私たちが質問した後に行われる「回答の生成」は、別の段階です。
では、学習済みのAIは、どのように質問に合った答えを作るのでしょうか。
「学習」と「回答を作る処理」は別の段階
AIを事前に学習させる
AIはサービスとして使われる前に、大量の文章などから 言葉の使われ方や知識の関係を学びます。
学習した関係は、モデル内部にある多数の 数値(パラメータ)へ反映されます。
学習済みのAIが回答を作る
入力された質問や会話の流れを処理し、 事前の学習で身につけた関係を使います。
その関係を質問の内容に反映しながら、質問に合う回答をその場で生成します。
AIは、質問を受けるたびに大量の情報を使って一から学習しているわけではありません。 すでに学習済みの仕組みを使い、質問に関係する内容を回答として組み立てています。
では、学習済みのAIは、実際の質問をどのように処理しているのでしょうか。
AIは質問の内容や条件を読み取り、学習によって身につけた関係を使いながら、答えになる文章を少しずつ組み立てます。
「日本で一番高い山は何ですか?」という質問を例に、回答が作られる流れを見てみましょう。
日本で一番高い山は何ですか?
質問の内容を処理する
何について聞かれているのか、どのような答えが求められているのかを処理します。
対象・条件・求められている答えを整理する
学習した関係を使う
学習によって内部に反映された、 質問と関係の深い言葉や知識のつながり を回答に使います。
答えになる文章を生成する
質問と学習した関係をもとに、 回答として自然な言葉 を少しずつ選びます。
日本で一番高い山は、富士山です。
AIは、答えを別の場所で完成させてから文章に直しているわけではありません。 質問の内容や学習した関係を反映しながら、 「答えの内容」と「文章」を少しずつ同時に組み立てています。
※実際にAIが「日本→山→高さ」の順番で情報を検索しているわけではありません。モデル内部の複雑な数値計算を、初心者向けに簡略化したイメージです。
同じ質問でも回答が少し変わるのはなぜ?
同じ質問をAIに送っても、毎回まったく同じ回答が返ってくるとは限りません。
同じ質問でも、会話の流れによって回答が変わる
おすすめの英語勉強法を教えてください
初心者で、毎日10分ほど勉強したいと伝えていた
短いフレーズ練習や、毎日続けやすい学習方法を中心に回答する。
1か月後に英語試験を受けると伝えていた
過去問題や試験日までの学習計画を中心に回答する。
AIは質問文だけを見るのではなく、 会話の流れや、それまでに伝えられた条件も参考にします。 また、複数の言葉の候補から選びながら文章を作るため、同じ条件でも表現が少し変わることがあります。
仕組みを知ると見えてくる注意点
自然に読める文章と、 事実として正しい文章は同じではありません
AIは、質問の内容や学習した関係を反映しながら、 回答として自然に続く言葉を選びます。
しかし、作った文章が事実として正しいかどうかを、 毎回必ず確認しているわけではありません。 そのため、存在しない情報や間違った内容を、 もっともらしく答えることがあります。
使った場合
ウェブ検索を使うAIは、外部から取得した情報も回答に反映します。 ただし、参考にした情報源そのものが正しいとは限らないため、 出典の内容まで確認することが大切です。
天気・ニュース・料金などの最新情報や、 健康・お金・法律などの重要な判断につながる情報は、 AIの回答だけで決めず、公式サイトや元の資料も確認しましょう。
まとめ
AIは、事前に学習した仕組みを使いながら、 質問に合った回答をその場で組み立てています。
質問を処理する
質問の対象や条件、どのような答えが求められているのかを読み取ります。
学習した関係を使う
事前の学習によってモデル内部に反映された、言葉や知識の関係を使います。
回答を生成する
質問への答えになるように、続く言葉を少しずつ選んで文章を完成させます。
AIは質問されるたびに一から学習したり、完成済みの答えをそのまま取り出したりしているわけではありません。 質問の内容と学習済みの関係を反映しながら、「答えの内容」と「文章」を同時に組み立てています。 ただし、自然に読める回答が、必ず事実として正しいとは限りません。
参考資料
この記事は、OpenAIとGoogle Researchが公開している公式資料・研究資料を参考に、初心者向けに内容を簡略化して解説しています。
- OpenAI「How ChatGPT and our foundation models are developed」 基盤モデルの学習方法や、学習した関係を使って回答を生成する仕組み
- OpenAI「GPT-4 Technical Report」 GPT-4の学習方法、性能、仕組み、限界などをまとめた技術報告
- Google Research「Attention Is All You Need」 現在の生成AIの基礎となるTransformerを提案した研究論文
