アノテーション

生成AIの急速な進化は、私たちの生活や仕事の仕方を大きく変える可能性がありますが、その進歩についていくのはますます難しくなっています。arXivに掲載されるAI論文の数は指数関数的に増加しており、Stable Diffusionは史上最も急成長したオープンソースプロジェクトの一つとなりました。また、AIアートツールのMidjourneyのDiscordサーバーには数千万人のメンバーが参加しており、最大のゲームコミュニティさえも上回っています。最も注目を集めたのはOpenAIがリリースしたChatGPTで、2ヶ月で1億ユーザーに達し、史上最も急成長した消費者向けアプリとなりました。AIを使いこなすことは、すぐに最も需要のあるスキルの一つになりました。

AIを専門的に利用する人々は、AIの出力品質が入力によって大きく左右されることをすぐに学びます。プロンプトエンジニアリングという分野が生まれ、AIモデルの信頼性、効率性、正確性を向上させるためのベストプラクティスが確立されました。中国のテック大手Baiduの共同創設者兼CEOであるRobin Liは、「10年後には世界の仕事の半分がプロンプトエンジニアリングに関わるだろう」と述べています。しかし、プロンプトエンジニアリングは、Microsoft Excelの熟練度のように多くの仕事で必要とされるスキルになると考えられ、人気の職業タイトルそのものになるわけではないでしょう。この新しい変革の波は、私たちがコンピューターについて知っていることをすべて変えています。私たちは、毎回同じ結果を返すアルゴリズムを書くことに慣れていますが、AIの場合はそうではなく、出力は非決定論的です。数十年にわたるムーアの法則により、実質的に無視できるコストでのリアルタイム計算を期待することに慣れてしまいましたが、コストと遅延は再び重要な要素となっています。最大の難関は、これらのモデルが自信満々に架空の情報を生成する「幻覚」と呼ばれる現象であり、私たちは仕事の正確性を評価する方法を再考する必要があります。

私たちは2020年のGPT-3ベータ版以来、生成AIとともに働いてきました。モデルが進化するにつれて、多くの初期のプロンプト技術はもはや必要なくなりました。時間が経つにつれて、新しいモデルでも有用な一貫した原則が現れ、テキスト生成と画像生成の両方に機能しました。この本はこれらの普遍的な原則に基づいて書かれており、今後5年間でAIがどう進化しようとも役立つスキルを学ぶのに役立ちます。OpenAIの共同創設者Sam Altmanが述べるように、AIと協力する鍵は「すべてを変える魔法の言葉を見つけること」ではなく、「アイデアの質と自分が求めるものの理解」が重要です。5年後に「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれるかどうかはわかりませんが、生成AIと効果的に協力することはますます重要になるでしょう。