学習

詳しく説明すると

学習とは、AIが大量のデータから言葉や物事のパターンを取り込む工程のことです。ただしこの言葉は、まったく違う二つの場面で使われるため、区別して覚えるのがいちばんの近道です。

ひとつめは、AIが作られるときの学習です。開発元が、本やウェブの膨大な文章を材料にAIを訓練する工程で、完成したAIはこの時点の知識を土台に動きます。あなたが使い始めた後のAIは、会話するたびに賢くなっているわけではありません。昨日教えたことを今日は知っている、という人間の学びとは別物です(会話の中で覚えているように見えるのは、コンテキストの働きです)。

ふたつめは、経営者にとって重要なほうで、「自分たちの入力データが、開発元の次の学習に使われるかどうか」という話です。無料プランでは会話内容がAIの改善、つまり学習に使われる設定になっていることがあり、法人向けプランでは使われない契約になっているのが一般的です。「AIに社内情報を入れて大丈夫か」という不安の正体は、たいていこの論点です。

実務での確認方法ははっきりしています。使っているサービスの設定画面と規約で、入力データの学習利用の有無と、それを断る手続き(オプトアウト)の有無を見る。社外秘を扱うなら、学習に使われない設定またはプランで使う。社内ルールに書くなら「業務利用は学習オフの環境で」の一行です。

業者との会話でも、「学習させる」が工程の話(ファインチューニング)なのか、データ利用の話なのかで意味がまるで違います。どちらの意味で言っていますか、と聞き返してよい言葉です。

関連語: 「オプトアウト」 「情報漏えい」 「ファインチューニング」