AI開発のアプローチ
こんにちは。 今回は、特定の人物、例えば社長さんとかタレントさんとか、そういう方のAIを作るという時に、個人が趣味で作るレベルと企業が公式に開発するレベルでアプローチがどう違うのか、そのあたりを深く掘り下げていきたいなと。
手元にはですね、企業案件を多く手掛けてこられた専門家の知見がまとめられた資料があります。 最近、SNSなんかで、あの有名人のAI作ってみたみたいな投稿、結構見かけますよね。
ええ、ありますね。 でもこれが、じゃあ企業の公式サービスですってなると、これはもう話が全然別次元になってくると。
そうですね。 今回の探求のゴールは、単にそれっぽい応答ができればいいっていうことから一歩進んで、企業が直面する特有のリスクとか、あるいはそれをどう技術的に乗り越えていくのか、そのポイントを理解することです。
あなたも、そのなんていうか、舞台裏の複雑さを知ると、多分驚かれるんじゃないかと。 さてじゃあ、これを解き明かしていきましょうか。
まずですね、個人レベルで作る場合、チャットGPTみたいなツールを使えば、特定の人物らしい応答をするAIって、まあ比較的簡単に作れる、そんなイメージありますよね。
ええ、そうですね。手軽に試せる感じはあります。 特に有名な人だったら、もう名前を指定するだけで結構それっこい答えが返ってきたり。
うんうん、しますね。 ただ、企業が公式のサービスとしてこれを導入するとなると、そこには本当に文字通り深い溝があるんですよ。
深い水ですか? 個人利用だと、あんまり考えなくてもいいようなリスクっていうのが山積みで、例えばプロンプトインジェクション。
ああ、聞いたことあります。 これ、悪意のある入力でAIを左右ろうとする。それで開発者が意図しない情報漏洩させたりとか、不適切な発言を引き出したりとか、そういう攻撃手法ですけど。
はいはい、こういうリスクへの対策っていうのが、まず絶対に必要になります。 なるほど。
他にも、その意図しない政治的とか宗教的な発言をしてしまって、まあ炎上するとか。
うわー、それは細いですね。 あとは企業のブランドイメージ、これを損なっちゃうリスクとか、もう考えなきゃいけないことが本当にたくさんあるんです。
もちろん法規制とかコンプライアンス、これを守るっていうのも当然ですし、やっぱり個人レベルとはもう比較にならない責任が伴ってくるわけですね。
なるほど。ということは企業レベルになってくると、単にその人らしさを再現するだけじゃ全然なくて、AIに何を言わせるかと同時に何を言わせちゃいけないか。
そうなんです。 これをものすごく厳密にコントロールしないといけないと、まさにそこがポイントです。
企業レベルの難しさ
資料にもありましたけど、品質チェックのために何か数十から数百のテストケースを用意するって、これ個人じゃなかなか考えられない労力ですよね。
そうですね。個人でそこまでやるのはまずないでしょうね。
企業レベルでのその本人らしさの実装っていうのは、まずその本人らしさってそもそも何なのかを定義するところから始まるんですよ。
定義ですか。
はい。過去の発言とか動画とか音声著作とかそういうもの全部から口癖とか話し方のトーン、もっと言うと思考のパターンみたいなものまで抽出して。
へー、思考パターンまで。
それをAIが理解できる形に言語化していく作業が必要なんです。単に表面的な口調だけにせるとかじゃなくて、例えばこういう状況だったらちょっとユーモアは加えるけど、深刻な話題の時にはすごく慎重な言い回しを選ぶみたいな。
はー、なるほど。
そういうもっと深いレベルでの再現を目指していくわけです。
その言語化するっていうのは具体的にはどんな感じなんですか。口癖だけじゃないんですよね、もちろん。
えー、もちろんです。口癖とか語尾とかそういうわかりやすいものはもちろんですけど、それだけじゃなくてその人の思考の癖とか価値観、あとは話す時の間の取り方とか話すテンポとか。
あー、非言語的なところも。
そうなんです。そういう非言語的な要素も含めて全部定義に落とし込んでいく。で、その定義されたキャラクター性と一方でこう人間らしい自然な応答、このバランスを取るのがこれがまた非常に難しい。
うーん、確かに。作り込みすぎると不自然になりそうですしね。
そうなんですよ。で、応答の品質にもやっぱりこだわらないといけなくて、いつも同じ提携文を繰り返すんじゃなくて、ちゃんと文脈を読んでその場に応じた適切な言葉を選ぶとか、時にはユーモアを入れたり感情のニュアンスをちょっと表現したりとか。
はいはい。
あと音声で応答するAIなのかテキストベースなのかによっても表現の仕方は全然変わってきますしね。
あー、なるほど。媒体によっても違うと。
ええ。
そして、何よりも重要になってくるのがやっぱりリスク回避ですよね。
まさにそこです。
政治とか宗教、社会問題みたいなデリケートな話題には不要に言及しないようにするとか、特定の個人とか企業を批判するようなことは絶対に言わせないとか。
ええ。
あとはそのユーザーからの不適切な入力にどううまく対応するかとか。
そうですね。変なことを言わせようとする入力もありますからね。
ですよね。企業の公式サービスとして世に出すってなると、求められる品質基準っていうのはもう極めて高いわけですね。
そうなんです。この本人らしさを追求することと安全性とかコンプライアンスをしっかり確保すること、この2つをちゃんと高いレベルで両立させること。
ここに企業レベルでのAI開発の難しさがあって、同時に専門性が問われる部分でもあるわけです。
未来の期待と変化
うーん、なるほどな。
だからこそ、あなたが普段何気なく接しているかもしれない企業の公式AIキャラクターとか、ああいうサービスの裏側には私たちが想像する以上にものすごく緻密な分析とか、
厳格な品質管理、そしてもう徹底したリスクマネジメントっていうのが存在しているということなんですね。
いや、今回の探究でよくわかりました。
生成AIのおかげでそれっぽいAIを作るそのハードル自体はたしなり下がったんだけれども、
ええ、技術的には。
でも企業が安心して使えるレベルの特定人物のAIとなると、技術的な挑戦はもちろんですけど、それ以上にビジネスとしての判断とかリスク管理の観点からまだまだすごく大きなハードルがあるんだなと。
ええ、そういうことですね。
最後にですね、あなたに一つちょっと考えてみていただきたいことがあるんです。
お、何でしょう。
今後、こういう企業が公式に出す人物AIと私たちが対話する機会ってきっともっと増えていくと思うんですね。
そうでしょうね。
その時に私たちはそのAIに対してどういう本物らしさを無意識に期待するようになるんでしょうかね。
ああ、本物らしさへの期待ですか。
ええ、そしてそのAIの応答っていうのが、実はものすごく緻密な計算とか制御の上で成り立っているんだっていうことを私たちが知った上で、私たちの本物とか人間らしさに対する認識っていうのは、これからどう変わっていく可能性があるのか、そのあたりをちょっと立ち止まって考えてみるのも面白いかもしれないなと思いますね。
確かに、それは深い問いですね。
AIとの関わり方が変わる中で、自分たちの認識も変わっていくのかも。
非常に興味深い視点、ありがとうございます。
