【ITニュース解説】What We Really Use ChatGPT For, According To OpenAI

ChatGPTのようなAIツールは、現在多くの人々によって日常的に利用されているが、その実際の使われ方には意外な側面がある。OpenAIが提供するデータによると、何十億ものプロンプトがChatGPTに送られているものの、必ずしも想像されるような高度で創造的なタスクばかりに用いられているわけではない。多くのユーザーは、文章の要約や言い換え、誤字脱字の修正といった基本的なテキスト編集、あるいは特定の情報に関する簡単な質問、アイデア出しの補助、プログラミングコードの生成支援など、比較的実用的な目的でChatGPTを活用しているのが現状だ。これは、ChatGPTが万能のAIではなく、特定のタスクを効率化する強力なアシスタントツールとして機能していることを示している。

このような実態がある一方で、AI技術、特にChatGPTを取り巻く過度な期待や憶測が「バブルな話」として存在している。AIが人間の仕事を完全に奪う、あるいは社会構造を劇的に変革するというような、現実離れした議論が盛んに交わされることがある。AIの進化は目覚ましいものの、その可能性について過度に誇張された予測が飛び交う状況は、冷静な視点を持つ必要がある。システムエンジニアを目指す上で重要なのは、こうした誇張された言説に惑わされず、AIの真の能力と限界を客観的に理解することだ。技術の進歩は段階的であり、社会への影響も時間をかけて変化していくものだ。

そして、AI技術の発展を支える上で見過ごされがちなのが「人間のコスト」である。ChatGPTのような大規模言語モデルは、膨大なデータを学習して初めてその能力を発揮する。この「学習データ」の準備や、AIが生成するコンテンツの品質管理、安全性確保には、実は多くの人間の労働が不可欠だ。例えば、AIが学習するテキストデータには、インターネット上から収集された多様な情報が含まれるが、その中には不適切、不正確、あるいは差別的な内容も含まれる可能性がある。これらがAIに学習されないように選別したり、AIが学習した結果として生成する不適切なコンテンツを修正・削除したりする作業は、人間の手によって行われている。この作業は「データアノテーション」や「コンテンツモデレーション」と呼ばれ、多くの場合、低賃金で働く人々が精神的に負担の大きい膨大な量の情報をチェックし続けている。

さらに、AIの「公正さ」や「倫理」を確保するためにも人間の努力は欠かせない。AIは学習データに含まれる偏見（バイアス）をそのまま学習し、差別的な判断を下す可能性がある。これを防ぐためには、データの選定からモデルの設計、評価、運用に至るまで、開発者が倫理的な視点を持って介入し続ける必要がある。これは技術的な課題であると同時に、社会的な課題でもある。システムエンジニアは、AIを開発・導入する際に、こうした倫理的な側面や社会的な影響を深く考慮しなければならない。単に「動く」システムを作るだけでなく、「公正で安全で、社会に貢献する」システムを作る責任がある。

また、「人間のコスト」には、AIによる既存業務の効率化や代替がもたらす雇用への影響も含まれる。AIが特定の作業を効率化することは生産性向上につながる一方で、その作業を行っていた人々の職務内容が変化したり、場合によっては職を失ったりする可能性もはらんでいる。これは、AI技術の導入を検討する際に、企業や社会全体で慎重に議論し、対策を講じる必要がある重要な側面だ。システムエンジニアは、新しい技術を導入する際に、その技術が人々の働き方や生活にどのような影響を与えるかを予測し、より良いソリューションを設計する役割も担うことになる。

このように、ChatGPTのようなAI技術は「魔法」ではない。その背後には、地道な技術開発、膨大なデータの処理、そして多くの人間の労働と倫理的な配慮が存在する。システムエンジニアを目指す初心者は、AIの華やかな側面だけでなく、その裏側にある現実、すなわち実際の使われ方、過度な期待、そして「人間のコスト」を理解することが極めて重要だ。これにより、AI技術をより現実的に捉え、その真の価値を引き出しつつ、社会的な責任も果たせるような、質の高いシステムを設計・開発できるようになるだろう。AIは強力なツールだが、その力を正しく理解し、適切に導くのは常に人間の役割だ。この理解が、将来のシステムエンジニアとしての成功の鍵となる。