レポート３までで、生成ＡＩがどのようにして、回答を作るのかを調べてきました。今回は、これまでのまとめとして、どうすれば生成ＡＩと上手に付き合えるかについてレポートします。（最終回）
ChatGPTと次のような対話をしながら、
[1] デコーダがどのように文脈ベクトルから回答文を作るのか？
[2] 生成ＡＩはすでに学んでいることを基本に回答を作る？
[3] 生成ＡＩはプロンプトと似た文脈を探して回答を作る？
[4] 生成ＡＩの回答が画一的にならないように、多少の揺らぎを手法に取りいれている？
[5] トランスフォーマのモデルでなぜこんなにも自然な回答ができるのか？
[6] 生成ＡＩの有効な使い方と注意点について
生成ＡＩの仕組みを理解した上で、有効な使い方と注意点をまとめます。
【有効な使い方】
- 迅速な情報取得や要約：大量の情報から要点を抽出し、効率的にまとめることが得意なため、調査や要約に役立ちます。
- アイデアのブレインストーミング：多様な視点や表現を提示してくれるため、新しい発想のヒントを得るのに適しています。
- 対話型学習サポート：わかりやすく質問に答えるため、知識を深めたり、学習の補助として活用できます。
- プロトタイプの作成支援：文章や企画書、コードの初期案を素早く生成することで、スムーズに作業を開始できます。
【使う上での注意点】
- 情報の正確性の確認：生成ＡＩは確率に基づいて応答するため、必ずしも正確ではありません。重要な情報には信頼できる情報源で裏付けを取る必要があります。
- バイアスの影響：トレーニングデータに偏りがあると、その影響が出る可能性があります。中立性が必要な内容については特に慎重に使うべきです。
- 個人情報や機密情報の扱い：データは一度入力すると第三者がアクセスするリスクがあるため、個人情報や機密情報の入力には注意が必要です。
- 創造性や批判的思考の欠如：生成ＡＩは過去のデータに基づくため、本質的に新しい知見を見つけ出すことはできません。検証や独自の思考を加えながら活用することが求められます。
使いこなすにはその仕組みを理解した上で注意しながら使うことが大切です。
今後は自分たちで生成ＡＩを更に賢くさせながら、上手に使い、新しい創造的な結果を作り出すことが求められているのです。