AIを使っていると、こう感じることがあります。
かなり賢い答えを出してくるときもあれば、どこかズレた回答をすることもある。
一貫しているようで、どこか不安定です。
この違和感はどこから来るのか。
結論から言うと、AIは「考えている」わけではありません。
この前提を理解すると、AIの見え方と使い方が大きく変わります。
AIは次に来る言葉を予測している
AIは人間のように理解して答えているのではなく、
次に来る言葉を予測しているだけです。
文章を読んで意味を理解しているというよりも、
これまでの膨大なデータの中から「この流れならこう続く」というパターンを選んでいます。
その結果として、
自然で読みやすい文章が出てくる
会話が成立しているように見える
という状態になります。
つまり、AIは理解しているから話しているのではなく、
自然な文章を作る能力が非常に高いだけです。
AIは確率で喋っている
AIは大量の文章データを学習しており、
文脈ごとに「次に来る言葉の確率」を持っています。
例えば、
今日はとても天気がいいので
と入力された場合、
散歩に行きます
外に出かけます
といった続きが高い確率で選ばれます。
これを一語ずつ繰り返して文章を生成しています。
重要なのはここです。
AIは意味を理解しているのではなく、
確率的に最も自然な言葉を並べているだけです。
それでも長い文章になると「理解しているように見える」のは、
この予測精度が非常に高いからです。
よくある誤解
AIは理解している
実際には理解していません。
あくまでパターンの再現です。
だからこそ、少し前提が変わるだけで答えがズレることがあります。
AIは正しいことを言う
AIが優先しているのは正しさではなく、自然さです。
そのため、間違っていても
「もっともらしい文章」であればそのまま出力されます。
これが、自信満々に間違えるように見える理由です。
AIは一貫した思考を持っている
AIには意思や信念がありません。
そのため、入力が変われば簡単に結論も変わります。
これはブレているのではなく、そもそも固定された思考がないためです。
AIの仕組みが使い方に与える影響
ここまでの話を踏まえると、AIの使い方はかなり変わります。
私自身も最初は、AIに答えを出してもらう使い方をしていました。
ただ、この仕組みを理解してからは、使い方を少し変えています。
前提を必ず言語化するようになった
AIは理解しているわけではなく、
与えられた情報から「それっぽい答え」を作ります。
そのため、前提が曖昧だと、出てくる答えも曖昧になります。
例えば投資であれば、
どの期間で考えるのか
どのくらいのリスクを取るのか
どんな銘柄を対象にするのか
といった条件を先に整理してからAIに渡すようにしています。
これをやるだけで、出てくる答えの質が大きく変わりました。
正解を聞くのではなく、自分の考えを渡して精度を上げる
AIは「正解を持っている存在」ではありません。
何も前提を渡さずに質問すると、
一般的で無難な答えになりやすいです。
そのため私は、
自分はどう考えているのか
どこで迷っているのか
何を前提にしているのか
をできるだけ具体的に書いた上で、AIに渡しています。
自分の思考を伝えてあげることで
思考のズレに気づける
思考を拡張してくれる
思考を具体化してくれる
意図通りの出力してくれる可能性も高まりますし、自身の考えも深めることができます。
意図通りの出力をしてもらうためには、コンテキスト長について理解することも重要です。
出力はそのまま使わない
AIの出力は自然ですが、正しいとは限りません。
それっぽいけどズレている
重要な前提が抜けている
ということは普通に起きます。
そのため、
必ず自分で判断する
数字や条件は自分で確認する
という前提で使うようにしています。
AIコーディングの場合は、動くか動かないかなので、あまり気にする必要はないかもしれませんね。
まとめ
AIは考えているわけではありません。
それでも役に立つのは、
それっぽい答えを高速に出せるからです。
そしてこの仕組みを理解すると、
AIに任せる部分と
自分で考える部分
を分けて使うようになります。
私自身も、最初は答えを出してもらうために使っていましたが、
今は自分の考えを整理し、広げるための道具として使うことが増えています。
特に意識しているのは、
自分の考えを具体的に言語化してから渡すことです。
AIはそれをもとに拡張してくれるので、
丸投げするよりも、はるかに精度の高い結果が返ってきます。
AIは魔法ではありませんが、使い方を理解すれば、かなり強力な道具になります。
AIを使って株式投資を試しています。興味がありましたら、ぜひご覧ください。
