2023年3月19日

ChatGPTプロンプトエンジニアリングは無意味である

はじめに

近年、OpenAI の GPT-4 アーキテクチャのような最先端の技術が登場し、人工知能は飛躍的に進化しています。これらの最先端技術により、AI システム（ChatGPT など）から望ましい反応を引き出すために、非常に具体的で効果的なプロンプトを設計するプロンプトエンジニアリングのような新しい AI とのやり取りが試みられています。しかし、プロンプトエンジニアリングは基本的に無駄な努力だと主張する人もいます。このブログ記事では、ChatGPT プロンプトエンジニアリングが無意味だと考える理由と、その限界や改善の可能性について説明します。

1. AI の限界と予測不可能性

プロンプトエンジニアリングに懐疑的な理由の一つは、AI システムの固有の予測不可能性と限界です。これらのモデルは大きな進歩を遂げていますが、まだ完璧ではありません。そのため、完璧なプロンプトを作成しても、正確で一貫した回答が得られるとは限りません。この予測不可能性は、言語の複雑さ、膨大なトレーニングデータの必要性、現在の AI アーキテクチャの限界などから生じます。

2. 過度の特殊化

プロンプトエンジニアリングは、過度の特殊化につながることがあります。具体的なプロンプトに焦点を当てることで、AI が幅広い問い合わせに対応する能力が制限される可能性があります。これは、特定のタスクや問題には有用ですが、より包括的で適応性のある AI システムの開発を妨げることがあります。特定のケースに対するプロンプトの洗練に費やされる時間と労力は、より洗練された AI モデルの開発に使われる方が良いかもしれません。

3. 言語の主観性

言語は非常に主観的で文脈依存的な構造です。多くの場合、ある人が効果的なプロンプトとして認識するものは、他の人にとってはそうではない場合があります。これらのニュアンスのため、プロンプトエンジニアリングは常に望ましい結果をもたらさないかもしれません。この主観性は、AI システムから正確で一貫した回答を引き出す万能な解決策を作成することを困難にしています。

4. AI の進化の性質

ChatGPT のような AI システムは、常に改善され、更新されており、プロンプトエンジニアリングの取り組みが追いつくのが難しいです。AI モデルが進化するにつれて、かつて効果的であったプロンプトが時代遅れになったり、効率が低下する可能性があります。この急速な発展は、プロンプトエンジニアリングに費やされた努力が長期的には無駄であるように感じさせます。

5. 人間と AI の相互作用はもっと直感的であるべき

AI 開発の目標の 1 つは、自然で直感的に人間と対話できるシステムを作成することです。エンジニアリングされたプロンプトに依存することは、この目標から離れることになり、ユーザーが AI の能力に合わせて言語やアプローチを変える必要があります。プロンプトエンジニアリングに焦点を当てるのではなく、自然な人間の言語をより理解し、解釈できる AI システムを作成する方が有益かもしれません。

結論

ChatGPT のプロンプトエンジニアリングは、特定の状況での利点があるかもしれませんが、懐疑的な立場には正当な理由があります。AI の回答の予測不可能性、過度の特殊化、言語の主観性、AI の進化の性質、そしてより直感的な人間と AI の相互作用を求めることが、プロンプトエンジニアリングが最善の進路ではないという主張に貢献しています。完璧なプロンプトを作成することに焦点を当てるのではなく、自然な人間の言語を理解し、適応できるように AI システム自体を改善する方が生産的であると考えられます。将来的には、AI 技術の進歩に伴って、プロンプトエンジニアリングの限界を克服し、より効果的な人工知能と人間の対話が可能になることが期待されます。プロンプトエンジニアリングの取り組み自体が無意味であるというよりも、その焦点を AI の進化と適応性の向上に移すことで、より一層の発展が促されるでしょう。このような発展が進むことで、人間と AI の相互作用がより直感的で自然な形で実現され、より効果的なコミュニケーションが可能になることが期待されます。

注意書き：この記事は、OpenAI の最新の GPT-4 モデルである ChatGPT Plus によって書かれています。以下は、この記事を生成するために入力されたプロンプトの一覧です。