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2023-03-18 15:22

GPT-4が発表されてから初の週末 一旦落ち着いてGPT-4 の何がすごくて何を脅威に感じているのかを備忘録的に語ってみる

● 画面付きの動画はこちら https://youtu.be/DQrzvDgpnyU ● OpenAI 「GPT-4 Developer Livestream」 https://www.youtube.com/live/outcGtbnMuQ?feature=share ● OpenAI ChatGPT https://openai.com/blog/chatgpt ● 「Introducing Microsoft 365 Copilot – your copilot for work」 https://blogs.microsoft.com/blog/2023/03/16/introducing-microsoft-365-copilot-your-copilot-for-work/ ●【Twitter @mossan_hoshi】 https://twitter.com/mossan_hoshi ●【Zenn @mossan_hoshi】 https://zenn.dev/mossan_hoshi ●【Qiita @mossan_hoshi】 https://qiita.com/mossan_hoshi


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GPT-4の変化とリアクション
こんにちは。MOTSUさんです。
今週火曜日の夜中、GPT-4が発表されて、エンジニア界隈、特にAI系の人たちを中心に非常にお祭り状態だった印象です。
実際、私もGPT-4に契約してGPT-4を使ってみましたが、本当に時代が変わったなという印象で、
もう10年以上技術が好きでずっと見てきましたが、今週ほどインパクトがある1週間は本当になかったなというのが感想ですね。
月曜の時点と今の時点でも、物事の見方がガラッと変わっているという印象で、後々見返した時にここが本当に時代の変化の点なんだろうなというぐらいの感触を持っています。
本当にその変化で脳みそが疲れすぎて、今週ずっと頭がクラクラした状態でいます。
とはいえですね、このGPT-4すごいすごいと非常に話題になっています。
実際、ツイッター界は先ほど言ったAI関連の人もそうですし、いわゆる強強エンジニアと呼ばれているような技術力の非常にあるエンジニアの人たちもごぞって騒いでいて、
今後本当に仕事の仕方だとか、あらゆるプロセスが変わっていくんじゃねというリアクションを多くの方が取っているという印象です。
個人的に気になったチャットを改めて確認してくると、まずよくあったのが、非常に単純にすごいすごいというタイプのツイートですね。
TDDの翻訳などでおなじみのTiwadaさんなどがわかりやすい例かと思いますが、ゲームチェンジャーというか、もうありえないぐらい変わっているだろうという感じのツイートの発言をなさっています。
また深堀FMのいわしさんも、コードめっちゃ書きやすくなったというところも言われていたりします。
こういったまずすごい系の発言が一つ、あとは今後仕事の仕方やビジネス形態が変わってくるよというところですね。
従来のAI系の企業がもう結局API叩くだけの企業になっちゃうよね的な発言であったりだとか、技術ブログだからもそもそも書き方変わるよねというところですね。
要約とかも作ってもらえれば出せますし、あとさっきもちょっとありましたが、コードがそもそもサクッと書けちゃうので、大学で教えている人などはそもそも研修が速攻で終わっちゃうんで、作る問題自体も考えないとねというところがあります。
それ以外にも仕事のやり方が変わるというところもありますし、
あとは今後は非常にこのChatGPTを使いこなす力ですね、いわゆるプロンプトン力というものですかね、そういうプロンプトンの能力が重要になってくるよねというところについての言及もありました。
これは全くそうだなと思います。
こんな感じで非常に時代変わったぞというリアクションが多数あるんですが、
改めてGPT-4のどこにその脅威を感じているのか、何がすごいのかというところですね。
パッと説明しづらいなというところですね。
そこがありまして、そもそもこのオープンAIがYouTubeのライブ配信で24分ほどの動画ですね。
こちらの方でいろんな機能でも見せてくれたんですが、
この機能ですが、現状GPT-4を通常使う場合、いくつか道があるんですけれどもですね。
一般的に一番多くの人が使っているやり方としてはChatGPTプラスですね。
ChatGPTログインしてプランをアップグレードするというやり方でですね、使えますが、
それで契約した場合はですね、このデモで発表された機能の全部は使えません。
大体半分ぐらいという印象かなというふうに思います。
そんなわけで、このGPT-4の機能をフルフル使っているわけじゃないんですね、多分皆さんが。
ただそれでもですね、なんかすごいすごいと言っているというふうになった時にですね、
実際どこがすごいのかというのを、週末に入ったこともありますのでですね、
一旦ちょっと頭を冷やして落ち着いて考えてみたいなというふうに思います。
ではですね、まず改めて先ほどのオープンAIのデモ動画ですね、この24分のやつ。
GPT-4の機能と性能アップ
こちらで何が語られていたかというところを簡単にまとめたいと思います。
このGPT-4を非常にざっくり何が変わったのというところをですね、
あらっぽく開けると2つのカテゴリーに分かれるのかなと。
一つ目は高度なタクスクへの対応。
要はこれまでのGPT-3.5でもある程度はできていたんだけれども、本当に性能アップですね。
性能が上がってこれまでよりも実用的なところに対応しましたよという内容です。
もう一つがマルチモデル対応。具体的には画像対応というふうに言ってもいいかと思います。
画像の中に映っているものの文脈を把握することができるということですね。
ちょっと上から順に見ていこうかと思いますが、
性能アップの方に関しては具体的にデモでやられていたのが、
アプリの仕様を入れて、そこからこういうふうにアプリを作ればいいよというですね、
そのコードを含めてですね、提示してくれるというもので、
デモの中ではディスコードのボットを作るというのをやっていました。
これに関してはチャットGPTプラスの方でもできまして、
私もですね、実際アプリ開発を始めていて、これも従来もできていたんですが、
何というか、より角度が上がっているなという印象で、
本当にこいつ使えるなというような感触をいただいています。
ここは本当に肌感覚ベースではありますが、性能が上がっているなというふうに感じたところですね。
またですね、それでこのコードで実行してというふうに出して、
それで実行してみると、実際には走れないコードで動かないというパターンですね。
それは当然あるんですけれどもですね。
GPT-4の精度アップと要約機能
ただそのデバッグメッセージを貼り付けてですね、さらにコード修正をできるというやつですね。
それも従来もありましたが、それの精度もやっぱり上がっているなというような印象は非常に受けました。
あとはそのデモでやられていたやつで、私は試していないやつではあるんですが、
得点の制約図をつけて記事を要約というやつですね。
ただこれは具体的には、記事の内容をGで始まる単語だけで要約してねってやつだとか、
それをそのGをPとかAとかに変えてもできるようと。
日本語で言うと、これも実際に誰かやっていた人がいましたが、
要約的なものを日本語の文化として縦読みの書き方というふうにありますけれどもですね。
行の最初の文字を縦に読むと別の意味が出てくるというものですね。
それもできるようになっているみたいです。
なのでこの多分、高度な要約とかもできるっぽいですね。
またですね、複数の記事の共通点を見つけるみたいなのもできるっぽいですね。
ちょっとこれまだ試してないんでよくわかりません。
あと、長い入力に対応して最大で2万5千字程度に対応しますよというやつなんですが、
これどうもですね、GPT-4の中にもいくつかバリエーションがあってですね、
この長いやつ対応するやつは、ChatGPT Plusだとまだ提供されていないっぽいですね。
ちょっと確信はないですが、実際ちょっと私やろうとしたのが、
昔書いた技術ブログの記事のマークダウンのコードですね。
それをそのままペロッと貼り付けて、その内容を構成してくださいみたいなのをやろうとしたんですが、
それがちょっとできなかったんで、多分今の時点だとそこまで長いコンテンツをぶち込んで
なんか処理をするっていうのはできないっぽいです。
それこそAPIドキュメントのページの内容を丸ごと貼り付けて、
それでこのAPIに準拠する処理を欠かせるみたいなものだとか、
実際デモにもありましたが、税金の計算式の長ったらしいドキュメントを貼り付けて、
その上でこういう条件だといくらになるみたいな計算をさせるっていうやつですね。
そういったのは、多分短いコンテンツであれば現状できるかなというところで、
ここはまだこの恩恵を預かっている人はそんなにはいないかなというところですね。
もう一つのですね、今回の目玉機能でありますマルチモーダル画像対応ですね。
こちらですが、ChatGBT Plusでは現状提供されていません。
なのでですね、ここに関してなんかすごいすごいっていうのは、
まだちょっと早いぞっていうのはですね、ありますよというところですね。
ちなみにこれ具体的にどういう内容だったかというと、
画像の文脈を把握して質問に答えるというもので、
デモの中ではリスが写真撮っている画像に対して、
なんでこれが面白いのかみたいなのをそういう文脈を踏まえて答えるっていう内容だったりしましたね。
デモですげえなというふうに皆さん思ったと思いますが、
GPT-4の実用性と課題
手書きのウォークアップの画像を認識してですね、
ウェブページのHTMLコードを生成しますよと。
さらにはですね、ここになんかジョークのコンテンツ書いてるみたいな、
手書きの雑なメモだったんですけども、その内容を把握してですね、
ちゃんとコンテンツを自動生成して埋めてくれてるみたいなですね、
そういった超高度なことをやってるってやつでした。
これなかなかすげえなと思ったんですが、
当然この画像対応してないんで、
まだ多分これを試せてる人は本当に少ないんじゃないかなと思います。
そういう意味ではですね、この画像のところ見てすごいって今言ってる人がそんなにいないということですね。
じゃあ実際何がすごいすごいってやっぱりみんな言ってたのかなっていうところは、
ちょっとこれやっぱり実際使ってみないとですね、
ちょっとわかんないなというところでですね、
私はちょっとGPDプラスにちょっと契約してみたっていう感じです。
で、使ってみた感触なんですが、
たぶん他の方も言われてることではありますが、
改めてですね、書いておくとね、
先ほどもありましたが、基本やっぱ性能アップなんですね。
3.5でも同じようなことできてたんですけれどもですね、
普通に性能上がってんなっていうのがですね、非常に感じてましてですね、
3.5がですね、まあまあ正しいこと言うんだけどもですね、
ちょっと気付けないとあんま信じられないこと言うっていうですね、
結構嘘つきな存在だったところがですね、
なんかだいたい信じてもいいかなっていうですね、
そういう存在でGPT-4だとですね、
なっているのかなという風な印象をいただいています。
たとえ、ちょっとすいません、野球わかんない人あれですが、
野球で言うとですね、2割前後のボーンようなバッターが
3割バッターになったぐらいのですね、ちょっとインパクトでですね、
本当に変わったのは1割ぐらいなんですよね。
ただこの1割って結構そのやっぱり本当に実用的かつですね、
非常にですね、強力っていう風なところのですね、
変化につながってくるかと思います。
そういったですね、性能の変化っていう風に捉えていただくと
いいかと思います。
このGPT-4ですね、これちょっとなんかキャラクターみたいな感じで
捉えるとですね、そのGPT-4のですね、
どう扱えばいいのかってところが見えてくるかなというところで、
GPT-4の特徴と今後
ちょっとですね、すいません、野球に続いてたとえて、
続いて申し訳ないんですけれどもですね、
このGPT-4をちょっと人としてですね、捉えてみるとですね、
2022年の8月に訓練終わっているということなので、
少なくとも去年の8月までの知識しか持ってはいませんが、
ただそれまでのネットなど公開されているほぼあらゆるテキストデータ、
マルチモデル対応するとさらに画像データも入ってくるかと思いますが、
そういうあらゆるテキストデータを学習済みの
超頭の良い人類の誰よりも知識を持っているよと
そういった人物だけれども、
ただ言われたことしかやんないよっていう、
そういった存在、ある意味そういった部下みたいなもんだと思ってください。
なので彼彼女にですね、仕事をしてもらうためにはですね、
ちゃんとその指示、プロンプトですね、それを出す必要がありますと。
なので彼彼女がですね、本当に効率的にですね、働いてくれたらですね、
我々がやるよりも何倍も早く仕事がはかどります。
ただその指示がですね、うまくいってないとですね、
仕事がうまく回らないという、そういった感じですね。
なので今後はですね、この超知識を持っているこの部下をですね、
いかに働かせるかっていうですね、この上司としての役割ですね。
それが多分今後ホワイトカラーの人たちの仕事のやり方になってくるんだろうなと
いうふうに思います。
それによって本当に仕事の効率も大きく変わってくると思います。
で、その効率がどのくらい変わるのという話なんですけれどもですね、
個人的に肌感覚でいうと、その仕事の内容ですね、
GPT-4の仕事効率化への影響
その人によって仕事内容が違うんで、このGPT-4のですね、
恩恵を受けられる、受けられないというのがですね、結構あるかと思いますが、
ここはデスクワーク系のですね、仕事である前提ではありますが、
その中ではですね、多分1.2倍からですね、2倍程度ですね、
仕事が効率化するんじゃないかなというふうに感じています。
なのでですね、人を増やして仕事の効率を上げようというよりはですね、
このプロンプト力をですね、高めてですね、仕事効率を上げたほうがいいぞというのがですね、
基本だと。
さらにはですね、このマイクロソフトのOffice 365というサブスクのやつありますが、
あそこにもですね、GPT-4がですね、導入されますよというところで、
マイクロソフトが一応エンジンを出してですね、
オープンAIに投資している本丸の機能がですね、ここに出てくるという話になりますと。
なのでですね、メールを出す、文章を書く、PowerPointの資料を作るみたいなですね、
そういったデスクワークの職種の人はですね、
もう基本全員影響を受けるというふうに考えていただいたほうがいいかと思います。
そういうですね、オフィス系のですね、コンテンツ作るっていうところもですね、
このGPT-4をですね、活用してですね、コンテンツの作成だとか、
その修正だとかですね、そういったものをですね、効率的にしていく必要がありますので、
そういったですね、今後はですね、このプロンプト力をですね、
鍛えていくということがですね、仕事の効率につながっていきますので、
これを本当に鍛える必要があるというふうに認識していただくのがいいと思っています。
GPT-4の活用と今後の対応
で、このオフィス365にGPT-4が降りてくるのがですね、
数ヶ月後先っていうところもありますんでですね、
それから鍛えるっていうのもありつやありなんですが、
特にエンジニアの人とかではですね、
このチャットGPTプラスに今すぐ登録してですね、
ゴリゴリですね、それを使い始めるのがですね、本当にいいかなというふうに思います。
早めに慣れておくっていうことによってですね、
本当にこの超知識のある部下をですね、いかに働いてもらうかっていうところですね、
ちょっとその力をつけていくっていうところが重要になってくるというところですね。
はい、ということでですね、ちょっとだらだらといつもより長めにですね、話してしまいましたが、
GPT-4が発表されてですね、改めて何がすごいのかっていうところをですね、
ちょっと私なりにですね、まとめてみました。
本当にもう仕事任せられるなっていうちょっと水準にですね、上がってきているのでですね、
今後はちょっと仕事の仕事から後変わるよっていう認識でですね、
早めに対応するっていうのがいいんじゃないでしょうかね。
はい、以上GPT-4が発表されてから初の週末、
一旦落ち着いてGPT-4の何がすごくて何を脅威に感じているかを微暴露的に語ってみるでした。
15:22

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