自然言語処理の分野において、ChatGPTは非常に高い性能を発揮するAIモデルの1つです。ChatGPTは、文章を生成する際に大量のデータを学習し、自然な文体での文章生成が可能です。
しかしながら、その生成された文章には情報の正確性や信頼性に関する限界が存在します。
本記事では、ChatGPTにおける技術的限界に注目し、特に情報の正確性や信頼性の限界について解説します。
自然言語処理の技術を理解する方やChatGPTの限界について知りたい方にとって、有益な情報を提供することを目指します。
関連としてChatGPTの言語理解能力の限界につい以下の記事で説明しています。
古い情報や偽情報の生成
ChatGPTは、大量のテキストデータを学習して文章を生成することができますが、その過程で古い情報や偽情報を含む文章を生成する可能性があります。
ChatGPTが学習したテキストデータには、古い情報や偽情報も含まれているため、それらの情報をもとに文章を生成すると、正確性や信頼性に欠ける文章を生成してしまうことがあります。また、偽情報を生成する可能性があるため、ChatGPTによる文章生成は、その情報源の信頼性を確認する必要があります。
具体的な例
例えば、ChatGPTが学習したテキストデータが古い場合、最新の情報と異なる回答を生成する可能性があります。例えば、新しい法律や規制が導入されたにも関わらず、古い情報を基にした回答を生成することがあります。
また、学習したテキストデータに偽情報が含まれている場合、ChatGPTが偽情報を生成する可能性があります。例えば、偽ニュースや陰謀論など、虚偽の情報が含まれたテキストデータを学習したChatGPTが、その偽情報を基にした回答を生成することがあります。
さらに、ChatGPTが学習したテキストデータが特定の偏った視点に基づいている場合、その偏った視点を反映した回答を生成する可能性があります。例えば、特定の政治的思想や宗教的信念に基づくテキストデータを学習したChatGPTが、その思想や信念に基づく回答を生成することがあります。
応用における問題点
ChatGPTによる文章生成において、古い情報や偽情報を生成すると、読み手に誤解を与えることがあります。そのため、ChatGPTを利用した文章自動生成システムにおいて、生成された文章の正確性や信頼性を検証することが重要です。また、生成された文章を利用する場合には、情報源の信頼性を確認することが不可欠です。
結論
ChatGPTにおいて、古い情報や偽情報を生成するという問題があります。そのため、文章自動生成システムにおいて、生成された文章の正確性や信頼性を検証し、情報源の信頼性を確認することが重要です。
ChatGPTが嘘をつくことはあるのか？をテーマにした記事もよろしければご覧下さい。
検証不可能な情報の生成
ChatGPTは、大量のテキストデータを学習して文章を生成することができますが、その過程で検証不可能な情報を含む文章を生成する可能性があります。
ChatGPTが学習したテキストデータには、正確性が確認できない情報や、証明ができない情報も含まれています。そのため、ChatGPTによって生成された文章には、検証不可能な情報が含まれることがあります。
具体的な例
ChatGPTが学習したテキストデータには、主観的な判断が含まれている場合があります。例えば、ある人物の評判や性格について、誰が言ったかも分からない情報や、あくまでも個人的な見解や感想を表したものが含まれる場合があります。
また、ChatGPTが学習したテキストデータには、歴史的な出来事や文化的な背景に関する情報が含まれている場合があります。しかし、その情報が真実であるかどうかを確認することが難しい場合もあります。例えば、ある文化的な慣習に関する情報がChatGPTによって生成された場合、それが本当にその文化で広く認知されているものなのか、検証することができない場合があります。
さらに、ChatGPTが生成する情報には、根拠や証拠が必要な情報も含まれることがあります。例えば、科学的な知識や医療に関する情報がChatGPTによって生成された場合、その情報が信頼できるかどうかを確認するためには、根拠や証拠が必要です。しかし、ChatGPTが生成した情報が、そのような根拠や証拠を提供できない場合があります。
応用における問題点
ChatGPTによって生成された文章には、検証不可能な情報が含まれることがあるため、その情報を利用する際には注意が必要です。特に、医療や法律など、検証が必要な分野において、ChatGPTによって生成された情報を鵜呑みにすることは危険です。
結論
ChatGPTにおいて、検証不可能な情報を含む文章を生成するという問題があります。そのため、文章自動生成システムにおいて、生成された文章の情報源を確認することが重要です。特に、検証が必要な分野においては、生成された情報を慎重に検証し、正確性や信頼性を確保することが求められます。
限界を知るシリーズ：ChatGPTで長文を生成する際の限界 もあわせてどうぞ！
ユーザーの意図に反する回答の提供
ChatGPTは、ユーザーからの質問に回答することができますが、その回答がユーザーの意図と異なる場合があります。
ChatGPTは、学習したテキストデータに基づいて回答を生成するため、ユーザーの意図に合わない回答を提供することがあります。また、ユーザーが欲しい情報と異なる情報を提供することもあります。
具体的な例
例えば、ユーザーが「明日の天気を教えてください」という質問をした場合、ChatGPTが「明日はピクニックには最適の天気ですね！」という回答を生成することがあります。この回答は、明日の天気に関する情報を提供していないため、ユーザーの意図に反しています。
応用における問題点
ChatGPTが提供する回答が、ユーザーの意図と異なる場合、ユーザーは不満を感じる可能性があります。そのため、ChatGPTを利用したシステムにおいては、ユーザーが欲しい情報を正確に提供するための仕組みが必要です。
結論
ChatGPTにおいて、ユーザーの意図に反する回答を提供するという問題があります。そのため、ChatGPTを利用したシステムにおいては、ユーザーが欲しい情報を正確に提供するための仕組みが必要です。
専門的な分野に関する知識の限界
ChatGPTは、ある程度の汎用性を持っているものの、専門的な分野に関する知識には限界があります。
ChatGPTは、大量のテキストデータから学習した知識をもとに回答を生成するため、専門的な分野に関する知識が不足している場合、正確な回答を提供することができません。また、専門的な用語や概念を理解していない場合、誤った回答を提供することがあります。
具体的な例
ChatGPTは、専門的な分野に関する知識についても回答を提供することができますが、その正確性や信頼性には限界があります。具体的な例を挙げると、以下のようなものがあります。
例えば、医学や法律などの専門的な分野に関する質問に対して、ChatGPTが不正確な回答を提供する可能性があります。例えば、ユーザーが「風邪薬として市販されている薬は何があるか教えて」という質問をした場合、ChatGPTが「イブプロフェンが含まれる薬とアセトアミノフェンが含まれる薬があります」という回答を提供することがあります。しかし、実際にはイブプロフェンが風邪薬として市販されていることはなく、アセトアミノフェンも風邪の症状にはあまり効果がないことが知られています。
また、専門的な分野に関する知識については、ChatGPTが持っていない場合があります。例えば、ユーザーが「次の株式市場のトレンドはどうなるか教えて」という質問をした場合、ChatGPTが正確な回答を提供することはできません。
応用における問題点
ChatGPTが専門的な分野に関する知識を不十分に持っているため、その分野に関する回答を提供することが難しい場合があります。そのため、ChatGPTを利用した専門的な分野の情報提供システムにおいては、専門家の知識や人手によるチェックが必要となります。
結論
ChatGPTにおいて、専門的な分野に関する知識の限界があるため、正確な回答を提供することが難しい場合があります。そのため、ChatGPTを利用した専門的な分野の情報提供システムにおいては、専門家の知識や人手によるチェックが必要となります。
専門的な例として「ChatGPTで料理レシピ」を生成させることに関する記事も書いていますので興味があればご覧ください。
誤った解釈や文脈の把握による情報の歪曲
ChatGPTは、大量のテキストデータから学習した知識をもとに回答を生成するため、時には誤った解釈や文脈の把握による情報の歪曲が発生することがあります。
例えば、ChatGPTに「美しい風景を見たい」と尋ねると、「美しい風景を見るにはゴミを拾うことが大切です」といった回答が返ってくることがあります。これは、ChatGPTが過去のテキストデータから学習した「環境保全についての知識」をもとに回答を生成したためですが、本来の質問に対する適切な回答とは異なっています。
また、ChatGPTは自動生成のため、回答が常に正確であるとは限りません。時には、文脈によっては回答が不適切であったり、事実に反する内容であったりすることがあります。
具体的な例
例えば、ユーザーが「鉛筆は書けますか？」という質問をした場合、ChatGPTが「鉛筆は書くことができます」という回答を生成するのではなく、「鉛筆は書くための道具です」という回答を生成することがあります。この場合、ChatGPTが「書けますか？」という質問の意図を正しく理解できておらず、誤った回答を生成してしまう可能性が有ります。
また、ユーザーが複数の質問を続けている場合に、ChatGPTがそれらの質問を別々のものとして理解し、意図しない回答を生成することがあります。例えば、ユーザーが「パンを買って、牛乳も買ってくれますか？」という質問をした場合、ChatGPTが「はい、パンを買います。」という回答を生成することがあります。この場合、ChatGPTが「牛乳も買ってくれますか？」という質問を理解できておらず、誤った回答を生成してしまう可能性があると言う事です。
さらに、ChatGPTが情報を歪曲する原因として、文脈の把握に問題があることも挙げられます。例えば、ユーザーが「猫が好きですか？」という質問をした場合、ChatGPTが「猫を食べることができますか？」という回答を生成することがあります。この場合、ChatGPTが「猫が好きですか？」という質問の文脈を誤解し、誤った回答を生成してしまうかもしれません。
勿論これらは簡単な例なので、ほとんどの場合でChatGPTが誤解する可能性は低いです。しかし、より複雑な質問になると同様にして誤解する可能性はあり得ます。
応用における問題点
ChatGPTにおいて、誤った解釈や文脈の把握による情報の歪曲が発生する可能性があるため、そのような回答をそのまま利用することは避けるべきです。特に、医療や法律などの重要な分野においては、正確な情報の提供が求められるため、ChatGPTを利用する場合でも、専門家のチェックや確認が必要となります。
結論
ChatGPTにおいて、誤った解釈や文脈の把握による情報の歪曲が発生する可能性があるため、正確な情報を提供するためには、専門家のチェックや確認が必要となります。
利用者ができる事
ChatGPTにおける情報の正確性や信頼性の限界を理解し、適切な利用方法を心がけることが重要です。
まず、ChatGPTによって生成された情報を利用する際には、情報源を確認することが必要です。情報源が明確であれば、生成された情報が正確で信頼性が高いかどうかを判断することができます。
また、ChatGPTによって生成された情報を利用する際には、他の情報源と照らし合わせることも大切です。複数の情報源から得られた情報を比較し、正確性や信頼性を確認することが求められます。
さらに、ChatGPTを利用したシステムにおいては、利用者が回答を修正することもできます。例えば、生成された回答がユーザーの意図と異なる場合、ユーザーが正しい回答を提供することができます。これにより、生成された回答の正確性や信頼性を向上させることができます。
ChatGPTの技術的な限界を理解し、適切な利用方法を心がけることで、生成された情報の正確性や信頼性を確保することができます。
正確性を追求するには聞き方（プロンプト）も大切です。以下の記事でプロンプトについて例をあげて解説しているので参考にしてみて下さい。
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