突然ですが、時折AIは噓つきです。
あれは数週間前、私がとあるシステムの立ち上げに奮闘していた時のお話です。
「chatGPTさん、このサーバーに、OSを入れたいんだけどどうすればいい？」
『AしてBしてCしてください』
「了解！」
しかし、そう簡単には行きませんでした。
「Bができないです。このエラーが出るけどどうすればいい？」
『では、こうしてみてください』
「…やっぱりうまくいかないなあ。こういうエラーが出てるよ」
『では、こうしてみてください』
（さっきダメだったとわかったことをもう一度やれっていうの…？）
自然言語処理を行うAIには苦手な分野があることは間違いありません。
一方でもちろん、大変お世話になっている分野もあります。
例えば英語の翻訳。
いろいろな論文を読んで探そうと思ったとき、すべての論文の英語を読むのは、たとえそれが概要の数百単語であったとしても、数が増えると疲れてしまいます。
そんな時便利なのが、AI様です。
もちろん100点満点の翻訳をしてくれるわけではないですが、おおむね95点程度の精度では翻訳をしてくれます。
そこまでくれば、あとは自分でおかしいと思った箇所を読むだけです。
とても効率が上がりました。
他にも、論文間のつながりを明らかにしてもらったり、情報を抜き出してもらう点においてはとても心強い味方だと言えます。
こうやってAIとの付き合いの中で、得意不得意を見つけてきたわけなのですが、AIはどう研究に役立つか？を研究した論文が公開されました。
AI and Generative AI for Research Discovery and Summarization
https://arxiv.org/abs/2401.06795
人間であれば、人によって得意不得意が変わるのは当然のことですが、AIはモデル構造によって多少の差異こそあれ、「AIみんなが苦手」「AIみんなが得意」といった領域が定まっています。
ちなみにこちらの論文によれば、例えば文章の内容理解や、人間が知らなかった文献を探してくることに適性があるようです。
研究も仕事も良いインプットが無ければ何も生み出せないことを考えると、とってもいい助手になってくれそうです。
P.S.
求人票が作れちゃうGPTs。
こちらの動画でご紹介しています。
【採用担当者向け ChatGPTで求人票を書く方法】
