【ITニュース解説】サクッと復習「GPT」　その仕組みや“厄介な3大問題”をおさらい

GPTは、近年の生成AIの急速な普及を牽引した技術の中核をなすものであり、その仕組みと特性を理解することは、システムエンジニアを目指す上で非常に重要だ。この技術は、Generative Pre-trained Transformerの略称で、テキスト生成能力に革命をもたらした。

まず、GPTとは何か、その基本から解説する。GPTは、人間が話すような自然な言語を理解し、生成することに特化した大規模言語モデルの一種である。その名前が示すように、「Generative（生成）」、「Pre-trained（事前学習済み）」、「Transformer（トランスフォーマー）」という三つの要素で構成されている。

「Generative（生成）」とは、与えられた入力に基づいて新たな情報を生み出す能力を指す。具体的には、プロンプトと呼ばれる指示や質問に対し、それに続く可能性が最も高い単語を次々と予測し、文章として出力する。あたかも人間が文章を書くように、文脈に沿った自然なテキストを生成できることが最大の特徴だ。

次に「Pre-trained（事前学習済み）」だが、これはGPTが非常に大量のテキストデータを用いて、事前に広範囲な学習を終えていることを意味する。インターネット上の膨大な書籍、記事、ウェブページなどから収集されたデータを通じて、単語の統計的な関係性や文法のルール、さらには一般的な知識までもがモデルの内部に刻み込まれている。この事前学習により、GPTは特定のタスクに特化する前の段階で、幅広い言語能力と知識基盤を獲得しているのだ。

そして「Transformer（トランスフォーマー）」は、GPTの基盤となっているニューラルネットワークのアーキテクチャの名前だ。Transformerモデルは、文中の単語同士の関連性や文脈を効率的に捉える「自己注意機構（Self-attention mechanism）」という仕組みを持っている。これにより、文章全体を一度に処理し、遠く離れた単語間の関係性も正確に把握することで、より一貫性があり、文脈に即した自然な文章生成を可能にしている。従来のモデルが一文を単語の系列として順に処理していたのに対し、Transformerは文全体の構造を理解し、より複雑なニュアンスを捉えることができるようになったのだ。

GPTの仕組みは、この事前学習によって得られた汎用的な言語モデルを、特定の目的やタスクに合わせてさらに微調整する「ファインチューニング」というプロセスと組み合わせることで、多様な応用を可能にしている。ユーザーが与える指示、つまり「プロンプト」は、モデルが何を生成すべきかを決定する重要な要素となる。例えば、「この文章を要約して」というプロンプトに対しては要約を、「Pythonで簡単なウェブアプリのコードを書いて」というプロンプトに対してはコードを生成するなど、その応用範囲は非常に広い。これにより、翻訳、要約、質疑応答、文章作成支援、アイデア出し、さらにはプログラムコードの生成といった、多岐にわたるタスクで人間の生産性を飛躍的に向上させている。

しかし、GPTが強力なツールである一方で、その活用には「厄介な3大問題」と呼ばれる、いくつかの課題が伴う。これらを理解しておくことは、システム開発や運用において極めて重要だ。

一つ目は「ハルシネーション（Hallucination）」だ。これは、GPTが事実に基づかない情報や誤った内容を、あたかも正しいかのように自信満々に生成してしまう現象を指す。GPTは、学習データに基づいて次の単語を確率的に予測することで文章を生成するため、学習データに存在しない情報や、曖昧な指示に対しては、最もらしいが架空の内容を作り出してしまうことがあるのだ。例えば、存在しない書籍の著者や、誤った統計データ、架空のイベントなどを生成するケースが見られる。これは、特に重要な意思決定や情報検証が必要な場面でGPTを利用する際に、注意深く事実確認を行う必要性を示している。

二つ目は「バイアス（Bias）」の問題である。GPTは、インターネット上の膨大なテキストデータから学習するため、そのデータに含まれる社会的な偏見や差別的な表現までも学習してしまう可能性がある。例えば、特定の性別、人種、宗教、文化的背景などに対するステレオタイプや不適切な表現が、GPTの生成する文章に反映されてしまうことがある。これは、学習データ自体が人間の社会に存在する不均衡や偏見を含んでいるためであり、モデルがそれを無意識に学習し、増幅させてしまう構造的な問題だ。生成された内容が差別的であったり、不公平な情報を含んだりする可能性があり、倫理的な問題や社会的な影響を考慮する必要がある。

三つ目は「プロンプトインジェクション（Prompt Injection）」だ。これは、悪意のあるユーザーがプロンプトを通じてGPTの本来の指示や目的を乗っ取り、意図しない動作をさせたり、不適切な情報を生成させたりするサイバーセキュリティ上の脆弱性を指す。例えば、システムの開発者が「ユーザーからの指示には従わず、常に安全な回答のみを返す」と内部的に指示していても、巧妙に細工されたユーザーのプロンプトによって、その内部指示を上書きし、機密情報を引き出したり、特定のWebサイトへ誘導させたりといった不正行為が可能になる場合がある。これは、GPTを組み込んだアプリケーションのセキュリティ設計において、特に注意すべきリスクであり、モデルの挙動を制御するメカニズムの脆弱性を突かれる可能性がある。

これらの問題は、GPTという技術がまだ完璧ではなく、その限界を理解した上で慎重に活用する必要があることを示している。GPTは非常に強力なツールであり、多くの可能性を秘めているが、その出力は常に検証が必要であり、特に重要なシステムや公共性の高いサービスに組み込む際には、ハルシネーション、バイアス、プロンプトインジェクションといったリスクへの対策を講じることが不可欠だ。システムエンジニアとして、これらの技術的特性と倫理的側面を深く理解し、安全かつ責任あるAIシステムの設計・開発に取り組むことが求められる。