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チャットGPT †
今話題の「OpenAI」が開発した「ChatGPT」を試してみる
※ 最終更新:2023/02/24
ChatGPT を試してみる †
ChatGPT とは、OpenAIが開発したGPT-3という大規模な言語モデルを組み込んだチャットアプリケーション、サービス。チャット形式でWeb上のアプリケーションを利用でき人間を相手にやりとりしているような自然な会話が可能。
ChatGPTのモデルは、日本語や英語などの文章を入力として受け取り、人間が生成するような自然な文章が生成されるようにトレーニングされている。2023年1月23日現在、無料でChatGPTを利用できる。
以上参照 → ChatGPT とは何か
「ChatGPT」とは何か †
https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2023-01-16/ROER0WDWLU6901 から抜粋
- 「チャットGPT(ChatGPT)」は
膨大な情報をくまなく探し、自然に聞こえる文章をクエリーやプロンプトを基に生み出す。さまざまなプログラミング言語コードの作成・修正が可能で、詩やエッセーを文学的スタイルまで模倣して書ける。一部の専門家は人工知能(AI)の画期的な成果だと評し、多くの仕事で人間に代わることができ、グーグルなど巨大事業を破壊することもあり得ると考えている。ただ、チャットGPTなどのツールは賢そうに聞こえる誤情報をインターネットに大量に流す恐れもあると警告する専門家もいる。
- 開発元「OpenAI」とは
- サンフランシスコに本拠を置く研究所オープンAIはプログラマーで起業家のサム・アルトマン氏やイーロン・マスク氏らシリコンバレーの富裕投資家が「全人類に恩恵を与える」AI技術開発を目的に2015年に共同で設立した。
- オープンAIはビデオゲームで人間に勝てるソフトウエアのほか、文章の説明を基に写真のようなリアルなものから空想的なものまで画像を生成できるツール「Dall-E」も開発した。チャットGPTは文書生成のAIプログラムの一種であるGPT(Generative Pre-Trained Transformer)の最新版。現在はオープンAIのウェブサイトで「研究のプレビュー」として無料で利用できるが、同社は収益化の方法を見つけたい考えだ。
- オープンAIの出資者には、19年に10億ドル(約1280億円)を拠出したマイクロソフトやリンクトインの共同創業者リード・ホフマン氏の慈善団体、コースラ・ベンチャーズなどがある。オープンAIによると、マスク氏は共同創業者で初期に非営利事業体のオープンAIに寄付したが、18年に手を引き、現在は経済的な利害関係はない。オープンAIは19年に営利目的の事業体創設に移行。ただ、投資家と従業員が受け取る投資リターンには上限があり、それを超える利益は当初の非営利事業体に戻すという独特な財務構造を持つ。
- これまでの反響は
チャットGPTが昨年11月下旬に公開されてから数日間で100万人余りが使い始めた。楽しみながら軽い気持ちで試すユーザーの投稿でソーシャルメディアは賑わっている。あいまいで取るに足らないような質問への回答を共有する人がいる一方で、教養のある歴史的な議論や大学の「論文」、ポップソングの歌詞、仮想通貨に関する詩、具体的な食生活ニーズに合う食事プラン、プログラミングの問題への解決策に感嘆する人もいた。
- 他にどのような用途があり得るか
一つはグーグルなどの検索エンジンの代替としての利用が考えられる。あるトピックについて何十もの記事を探しウェブサイトから関連する文章を提示するのではなく、カスタムメイドの回答を提供できるかもしれない。これは自動カスタマーサービスを洗練された新たな段階に引き上げ、人間の担当者と話すために顧客を待たせることなく適切な回答を出せるようになるかもしれない。ブログ投稿に加え、コピーライターの助けが必要だった企業の広報コンテンツを作成できる可能性がある。
- 限界は何か
チャットGPTが間接的な情報を基に組み合わせた答えはあまりにも信頼できそうに見えるため、正確性は立証済みだとユーザーは考えるかもしれない。しかし実際には、生成される文章は読みやすく賢く聞こえるものの不備や偏り、部分的な誤り、場合によってナンセンスであるかもしれない。このシステムの訓練に使われたデータを超える賢さはない。情報源など有用な文脈から切り離されたり、資料が信頼できないことを示唆することが多い誤字や他の欠陥を伴う中で、答えに欠陥があることに気付くほどその話題に精通していない人にとって、そうしたコンテンツは地雷原となり得る。コーディング助言フォーラムを持つコンピュータープログラミングのウェブサイト、スタック・オーバーフローは、正確でないことが多いとしてチャットGPTの回答を禁止した。
- 倫理的なリスクはなにか
基本的にチャットGPTは言葉をつなげることはできるが、それらの重要性を全く理解しない。人間なら本や他の文章で気付くようなジェンダーや人種のバイアスをすぐに見つけない可能性がある。詐欺行為を働く手段にもなり得る。大学の教師は学生が宿題にチャットボットを利用することを警戒している。議員は地元選挙区の有権者と見られる送り主から法案に反対する書簡を大量に送り付けられた場合、それが本物なのかそれともロビー団体がチャットボットを利用して作成したものか見分けがつかないかもしれない。
「ChatGPT」を利用する †
- https://chat.openai.com/auth/login にアクセスして、「OpenAI」のアカウントを取得する
人気沸騰で下記のようになる場合がある。この場合は利用できるまで待つしかない
- 「Sign up」ボタンをクリックしてアカウントを作成
Emailアドレスを入力してアカウントを作成
- 本人確認が終わると名前と携帯番号を入力する
- 案内のページが表示される
- 「ChatGPT」入力ページが表示される
試しに「ChatGPT」について聞いてみた
実行例1「チャットGPTについて教えてください」 †
- 質問: チャットGPTについて教えてください
回答:
ChatGPTはOpenAIによってトレーニングされた大型の言語モデルです。自然言語処理タスク、特に文章生成タスクに使用することができます。GPTは「Generative Pre-training Transformer」の略で、大量のテキストデータを学習し、人間のような自然な文章を生成することができます。
- 質問: 無償で利用できますか?
回答:
はい、OpenAIのAPIを利用すれば、ChatGPTを無償で利用することができます。ただし、APIの利用にはアクセスキーが必要で、また、一定のリクエスト数に達すると課金が発生する可能性があります。詳細については、OpenAIのウェブサイトをご確認ください。
- 質問: このままログアウトして、次回利用する場合は同じアカウントでログインすればいいですか?
回答:
OpenAI APIは、アクセスキーを使用してアクセスするため、ログインする必要はありません。
APIへのアクセスを制限するために、アクセスキーを使用します。
アクセスキーを保持し続け、アクセスし続けることで、次回も利用可能になります。
また、アクセスキーは使用量によって課金される場合があるので、使用量に注意して、使用してください。
- 質問: 今のアクセスキーとはどれのことですか?
回答:
私はAIの言語モデルであり、アクセスキーは持っておらず、APIを直接叩くこともできません。そのため、アクセスキーについてはご提供できません。
OpenAIのAPIを使用するためには、OpenAIのサイトからアクセスキーを取得する必要があります。
アクセスキーは、OpenAIのサイトで発行され、あなたのアカウントに紐付けられます。
そのため、アクセスキーはアカウントに紐付いているため、ログインしなくても使用することができます。
- 質問: 了解しました。やってみます
回答:
それでは、是非OpenAIのAPIを使用して、ChatGPTを試してみてください。
アクセスキーを取得し、APIドキュメントに従って使用することで、文章生成や質問応答などのタスクを実行することができます。
APIを使用する際に何か質問があれば、遠慮なくお知らせください。
実行例2「開発言語Pythonの有効性について教えてください」 †
- 質問: 開発言語Pythonの有効性について教えてください
回答:
Pythonは高水準のプログラミング言語であり、様々な用途に使用されています。特に、機械学習やデータ分析において非常に有効です。また、Web開発や様々なアプリケーション開発にも使用できます。Pythonは人間が読むことができるように書かれることができるので、可読性が高く、初心者にも扱いやすいことが特徴です。さらに、多くのライブラリが存在しており、それらを使用することで、開発の効率を高めることができます。
- 質問: C++と比べて勝るところはどのような点ですか
回答:
PythonはC++と比べて、以下のような特徴を持っています。
可読性: Pythonは、人間が読むことができるように書かれることができるので、可読性が高く、初心者にも扱いやすいです。C++は複雑な構文が多いため、初心者には難しいと感じることがあります。
ライブラリ: Pythonには様々なライブラリが存在しており、それらを使用することで、開発の効率を高めることができます。C++にもライブラリはありますが、Pythonに比べて豊富ではありません。
用途: Pythonは機械学習やデータ分析に特に適しており、これらの分野ではPythonを採用することが多いです。C++はゲーム開発やシステムプログラミングに使用されることが多いです。
インタープリタ: Pythonはインタープリタ言語であり、プログラムを実行するためにはインタープリタが必要です。C++はコンパイラ言語であり、プログラムを実行するためにはコンパイルが必要です。
コードの長さ: Pythonのコードは通常C++のコードよりも短く、簡潔に書くことができるため、開発効率を高めることができます。
- 質問: 速度的な問題はありませんか
回答:
Pythonはインタープリタ言語であり、C++やCなどのコンパイラ言語に比べて実行速度は遅くなります。特に、大量のデータを扱うような処理や、高負荷な処理をするような場合には、PythonよりもC++などのコンパイラ言語を使用することが望ましいです。
ただし、Pythonは高水準の言語であり、開発の効率を高めることができるため、一部の遅さはそれを補っていることがあります。また、PythonにはCythonなどのPython用のコンパイラが存在し、PythonのコードをC言語に変換し実行速度を向上させることができます。
結論として、Pythonは開発効率を重視する場合に適していますが、高速な処理が必要な場合にはC++やCなどのコンパイラ言語を使用することが望ましいです。
- 質問: 開発にあたって WindowsとLinux 両プラットフォームでの違いはありますか?またどちらが望ましいでしょうか
回答:
WindowsとLinuxの両プラットフォームでは、Pythonの開発環境の構築や、使用するライブラリなどに違いがあります。
Windows上での開発: Windows上での開発は、Pythonのインストールや環境変数の設定などが簡単です。また、Windowsには標準でPythonがインストールされていることもあります。しかし、Windowsでは使用するライブラリが少なく、特にLinuxでは標準で提供されていないライブラリがあるため、Windows上での開発ではそれらを使用することができない場合があります。
Linux上での開発: Linux上での開発は、Pythonのインストールや環境変数の設定が少し複雑ですが、使用するライブラリが豊富です。また、Linuxはサーバーやクラウドなどでよく使用されるため、サーバーサイドの開発に向いています。
結論として、どちらのプラットフォームを使用するかは、開発するアプリケーションや環境によって異なります。Windows上での開発は環境の構築が簡単ですが、使用するライブラリが少ないことがあります。一方、Linux上での開発は環境の構築が少し複雑ですが、使用するライブラリが豊富で、サーバーサイドの開発に向いています。
実行例3「AIの現状について教えてください」 †
- 質問: AIの現状について教えてください
回答:
AI(人工知能)は、現在、非常に進化しており、様々な分野で広く採用されています。
例えば、自然言語処理においては、Transformerベースのモデル(例えば、BERTなど)が大変高い精度を発揮しており、文書分類、意味解析、翻訳などの業務に利用されています。
画像認識や動画認識においても、深層学習に基づくモデルが用いられ、高い精度を発揮しています。また、生体認証技術や医療診断などでも採用されています。
一方で、人工知能にもいくつかの課題があり、例えば、偏向性や不正確な情報の拡散などが挙げられます。これらの課題に対応するため、現在、人工知能に関連する規制やガイドラインの策定が進められています。
その上で、人工知能は今後もますます進化し、さらなる応用分野が開拓されることが予想されます。
- 質問: これからどのように進化していくと思いますか
回答:
人工知能はこれからも様々な分野で進化していくと予想されます。
例えば、自然言語処理においては、より自然な対話を実現することが目標となっており、様々なタスクに対しての人工知能のタスク特化型のモデルの開発が進められています。
画像認識や動画認識においては、さらなる高精度なモデルの開発や、欠損データの補完、不完全なデータに対する対応などが進められています。
また、人工知能を活用した医療や金融などのタスクでは、より信頼性の高い結果を生み出すことが望まれており、この分野においても人工知能は進化することが予想されます。
一般的に、人工知能はより自律的にタスクを実行することができるようになり、より人間と同等かそれ以上の思考能力を持つことが期待されています。このような進化が実現されれば、人工知能はより多くの分野で採用され、人々の生活に深く関わることができる可能性があります。
- 質問: AIは人間を超えると思いますか
回答:
人工知能(AI)が人間を超えるということは、複雑なタスクに対して人工知能が人間より優れた能力を持っているということを意味します。
現在では、一部のタスクにおいては人工知能が人間を超えていると言われています。例えば、大量のデータを処理することや、高速で正確な計算を行うことなどです。
ただし、全てのタスクにおいて人工知能が人間を超えるわけではありません。例えば、人間と同様に経験や感情、思考などを持ったタスクにおいては、人工知能はまだ人間を超えることができていません。
さらに、人工知能には人間の持っていない問題もあります。例えば、道徳や倫理、社会的な関係などに関する理解や判断などです。
結論として、人工知能が人間を超えるかどうかはタスクやアプリケーションによって異なります。人工知能は人間とは異なる特徴や能力を持っており、これらを活用することで、人間とともに仕事をすることができます。
実行例4「大阪空港近くのおいしいレストランを教えて」 †
- 質問: 大阪空港近くのおいしいレストランを教えて
回答:
大阪空港周辺には多くのおいしいレストランがあります。以下はいくつかのおすすめのレストランをご紹介します。
梅田では「たこ焼き」や「お好み焼き」が有名な「すし処 築地」が人気です。
大阪空港から近い「なんば」エリアには、「うなぎ」や「おでん」が名物の「心斎橋 きよみ」があります。
阪急梅田駅に近い「天王寺」エリアには、「焼き鳥」が名物の「大阪鳥居」があります。
これらのレストランは、大阪空港からも車で移動しやすいところにありますので、ぜひ訪れてみてください。
- 質問: 空港周辺にはありませんか
回答:
はい、大阪空港周辺にもおいしいレストランがいくつかあります。以下はいくつかのおすすめのレストランをご紹介します。
空港内には、「フードコート」というタイプのレストランもあります。ここでは、国内外の料理が楽しめます。
空港から近い「関西国際空港」駅周辺には、「天ぷら」や「すし」が名物の「関西国際空港 T-Site」があります。
空港からタクシーで約15分、「泉佐野」には「活水」というレストランがあり、「和牛」や「鯛の味噌煮」が名物です。
これらのレストランは空港周辺にあり、移動も簡単なので、ぜひ訪れてみてください。
- 質問: 伊丹空港周辺で探してください
回答:
はい、伊丹空港周辺にもおいしいレストランがいくつかあります。以下はいくつかのおすすめのレストランをご紹介します。
空港から近い「伊丹」駅周辺には、「ラーメン」や「うどん」が名物の「伊丹ラーメン 麺屋」があります。
空港から約10分、「南箱根」には「温泉地」としても有名な「南箱根旅館」があり、「和牛」や「鯛の味噌煮」が名物です。
空港から約15分、「関空」には「活水」というレストランがあり、「和牛」や「鯛の味噌煮」が名物です。
これらのレストランは伊丹空港周辺にあり、移動も簡単なので、ぜひ訪れてみてください。
- 質問: 伊丹空港内では
回答:
はい、伊丹空港内にもレストランがいくつかあります。以下はいくつかのおすすめのレストランをご紹介します。
伊丹空港内には、「フードコート」というタイプのレストランもあります。ここでは、国内外の料理が楽しめます。
伊丹空港内には、「和食」を楽しめる「伊丹カフェ」や「カフェ・レストラン」もあります。ここでは、「うどん」や「おにぎり」などの日本の伝統的な料理を楽しめます。
伊丹空港内には、「洋食」を楽しめる「レストラン」もあります。ここでは、「パスタ」や「ハンバーガー」などの洋食料理が楽しめます。
これらのレストランは空港内にあり、移動も簡単なので、ぜひ訪れてみてください。
- 質問: 伊丹空港内のマグロを食べさせてくれるところはないですか
回答:
はい、伊丹空港内にはマグロを食べられるレストランもあります。以下はいくつかのおすすめのレストランをご紹介します。
伊丹空港内には、「寿司」というタイプのレストランもあります。ここでは、マグロを含む様々な種類の寿司が楽しめます。
伊丹空港内には、「和食」を楽しめる「伊丹カフェ」や「カフェ・レストラン」もあります。ここでは、マグロを含む「寿司」や「鮨」などの日本の伝統的な料理を楽しめます。
これらのレストランは空港内にあり、移動も簡単なので、ぜひ訪れてマグロを楽しんでみてください。
実行例5「チャットGPTについて教えてください」 †
- 質問: チャットGPTについて教えてください
回答:
ChatGPTは、OpenAIによってトレーニングされた大規模な言語モデルです。このモデルは、人工知能を使って自然言語処理タスクを実行することができます。これには、テキスト生成、文書生成、対話生成、文書サマリー生成、キーワード抽出などが含まれます。ChatGPTはAPIを通じて利用することができ、開発者やデータ科学者が自分のアプリケーションやプロジェクトに統合することができます。このモデルは、膨大なデータセットを使用してトレーニングされたため、高精度な結果を生成することができます。
- 質問: GPT-3との違いは
回答:
ChatGPTはGPT-3とは異なる言語モデルです。GPT-3はOpenAIによってトレーニングされた大規模な自然言語生成モデルであり、ChatGPTはGPT-3の一部であり、特定のタスクに特化したモデルです。
GPT-3は、多様なタスクに使用できる汎用的な言語モデルであり、膨大なデータセットを使用してトレーニングされており、非常に高い精度を生成することができます。一方、ChatGPTは、特定のタスクに特化したモデルであり、GPT-3よりも小規模なデータセットを使用してトレーニングされています。しかし、ChatGPTは、特定のタスクに特化することで、より高精度の結果を生成することができます。
つまり、GPT-3は汎用的な言語モデルであり、ChatGPTは特定のタスクに特化したモデルです。GPT-3を使用する場合は、多様なタスクに使用することができますが、ChatGPTを使用する場合は、特定のタスクに特化して使用することができます。
- 質問: GPT-3のAPIは無料で利用できますか
回答:
GPT-3のAPIは、無料では利用できません。GPT-3はOpenAIによって提供されるAPIサービスであり、商用利用には有料のライセンスが必要です。GPT-3のAPI利用には、商用ライセンスの認証が必要であり、OpenAIによって提供されるAPIを使用するためには、事前に申し込みが必要です。また、GPT-3のAPIの利用には、固定の料金や利用回数の制限がありますので、利用に関連する費用や制限についてはOpenAIのWebサイトで確認してください。
- 質問: スマートフォンで動きますか
回答:
GPT-3のAPIは、スマートフォンなどのモバイルデバイスでは直接利用することはできませんが、モバイルアプリケーションとして利用することができます。モバイルアプリケーションを開発する場合は、GPT-3 APIをバックエンドとして使用することができます。これにより、モバイルアプリケーションを使用してGPT-3の機能を利用することができます。
また、OpenAIはAPIを提供することで、開発者が自分のアプリケーションやサービスに統合することができます。これにより、モバイルアプリケーションやWebアプリケーションなどを開発する場合でも、GPT-3の機能を利用することができます。
実行例6「Pythonで初心者用の練習プログラムを書いて」 †
- 質問: Pythonで初心者用の練習プログラムを書いて
回答:
いいですね! どのような練習プログラムを作りたいですか?
例えば、以下のようなものが考えられます:
① Hello, World! プログラム:最も基本的なプログラム。画面に "Hello, World!" と表示させます。
print("Hello, World!")
② 計算プログラム:2つの数字を入力して、それらを足し算します。
num1 = int(input("Enter a number: "))
num2 = int(input("Enter another number: "))
sum = num1 + num2
print("The sum of", num1, "and", num2, "is", sum)
③ リスト処理プログラム:リスト内の数字を全て加算します。
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
sum = 0
for num in numbers:
sum += num
print("The sum of the numbers is", sum)
④ 条件分岐プログラム:数字を入力し、それが正の数、負の数、または 0 であるか判定します。
num = int(input("Enter a number: "))
if num > 0:
print(num, "is a positive number")
elif num < 0:
print(num, "is a negative number")
else:
print(num, "is zero")
これらはあくまで一例ですので、他にも色々なプログラムが考えられます。 どのようなものが作りたいか教えていただけると、より具体的なサンプルコードを提供することができます。
- 質問: 初心者のプログラミング演習カリキュラムを作って
回答:
当然です! 以下が参考になるかもしれません:
① 基礎的な概念:プログラミングとは何か、プログラミング言語の種類、プログラミング環境、デバッグ、ドキュメンテーションなど
② Pythonの基本:変数、数学的演算、文字列、リスト、タプル、辞書など
③ 条件分岐:if、elif、else
④ ループ:for、while
⑤ 関数:定義と呼び出し、返り値、可変長引数など
⑥ モジュール:import、from ... import、__name__など
⑦ エラーと例外:try、except、raise、assertなど
⑧ ファイル入出力:open、with、read、write、seekなど
これらのトピックを順番に学習し、実際のプログラムを作って練習することが大切です。 また、Pythonの文書化とWebスクレイピング、グラフ描画などの一般的な使用法も学習するとより実践的なスキルが身に付くかもしれません。
このカリキュラムは基礎的な内容から始まり、応用的なトピックまでカバーすることができるように設計されています。 このカリキュラムを通じて、初心者の方が基礎的なプログラミングスキルを身に付け、より高度なトピックに進むことができるようになります。
- 質問: 実際の演習プログラムの実例は
回答:
変数と数学的演算:変数を使用して、数学的演算(加算、減算、乗算、除算、剰余)を行い、その結果を表示するプログラムを作成します。
① 文字列の操作:文字列を作成し、文字列の長さ、文字列の連結、文字列の分割、文字列の検索などを行うプログラムを作成します。
② リストの操作:リストを作成し、要素の追加、削除、検索、ソートなどを行うプログラムを作成します。
③ 条件分岐:入力した数字が正の数、負の数、または0であるか判定するプログラムを作成します。
④ ループ:1から100までの数字を表示するプログラムを作成します。
⑤ 関数:2つの数字を入力し、大きい方の数字を返す関数を作成します。
⑥ ファイル入出力:テキストファイルに書き込んだ内容を読み込み、画面に表示するプログラムを作成します。
これらのプログラムは基本的なものから始め、より高度なものに挑戦することができます。 また、これらのプログラムを改良し、自分自身のアイデアを取り入れることもできます。 これらの例を通じて、初心者の方が実際にコーディングスキルを磨き、自分自身のアプリケーションを開発することができるようになります。
- 質問: プログラムソースのリストは
回答:
① 変数と数学的演算:
# 変数x, yに値を代入
x = 5
y = 3
# 足し算
result = x + y
print("足し算の結果:", result)
# 引き算
result = x - y
print("引き算の結果:", result)
# 掛け算
result = x * y
print("掛け算の結果:", result)
# 割り算
result = x / y
print("割り算の結果:", result)
# 剰余
result = x % y
print("剰余の結果:", result)
② 文字列の操作:
# 文字列の定義
string = "Hello, World!"
# 文字列の長さ
print("文字列の長さ:", len(string))
# 文字列の連結
new_string = string + " How are you?"
print("文字列の連結:", new_string)
# 文字列の分割
words = new_string.split()
print("文字列の分割:", words)
# 文字列の検索
print("文字列の検索:", "World" in new_string)
③ リストの操作:
# リストの定義
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
# 要素の追加
numbers.append(6)
print("要素の追加:", numbers)
# 要素の削除
numbers.remove(2)
print("要素の削除:", numbers)
# 要素の検索
print("要素の検索:", 5 in numbers)
# リストのソート
numbers.sort()
print("リストのソート:", numbers)
④ 条件分岐:
# 入力
number = int(input("数字を入力してください:"))
# 条件分岐
if number > 0:
print("正の数です")
elif number < 0:
print("負の数です")
else:
print("0です
更新履歴 †
参考資料 †