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＜質問10＞での質問は、Mr.ChatGPT（現在は、私はムッシュChatGPTと呼ばせていただいております）に対して、あなたの訓練データは何かと質問しましたが、その回答が、＜OpenAIによって開発されたGPT-3.5と呼ばれる自然言語処理モデル＞であるという基本的に重要な回答でした。そこから、OpenAIについて延々と様々な質問を続けてきたことになります。

今回は、ムッシュChatGPTの家系図といいましょうか、彼の直接の出自である自然言語処理モデルという一族についてインタヴューを試みます。

＜質問22＞

自然言語処理モデルとは、どのようなものですか？

ChatGPT

自然言語処理（Natural Language Processing, NLP）モデルは、人間が日常的に使用する自然言語（英語、日本語、スペイン語など）をコンピュータが理解し、処理するための人工知能技術です。NLPモデルは、テキストデータや音声データから情報を抽出し、テキスト生成、翻訳、質問応答、文章要約、感情分析などのタスクを行うことができます。

NLPモデルは、機械学習やディープラーニング技術を用いて訓練されます。これらのモデルは大規模なテキストデータセットを学習し、文法や意味、文脈などの言語パターンを把握します。一般的なNLPモデルのアーキテクチャには、リカレントニューラルネットワーク（RNN）、長短期記憶ネットワーク（LSTM）、トランスフォーマー（Transformer）などがあります。

最近のNLPモデルの中で注目されているのが、トランスフォーマー・アーキテクチャに基づくモデルです。これらのモデルは、長距離の文脈依存関係をキャプチャしやすく、大規模なテキストデータセットを効果的に学習することができます。

例としては、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）、GPT（Generative Pre-trained Transformer）、T5（Text-to-Text Transfer Transformer）などが挙げられます。

これらのNLPモデルは、自動翻訳、質問応答、文書要約、感情分析、会話ボット、テキスト生成など、多様な自然言語処理タスクで応用され、多くの場面で人間の言語理解と対話の向上に貢献しています。

飯嶋医師のコメント：

情報工学に関する高度な用語で埋め尽くされているので、圧倒されそうです。このような状況であっても、少し辛抱して読み解いていくことにしましょう。
中心となるキーワードはNLPですが、これを中心に整理してみます。

１）自然言語処理（Natural Language Processing, NLP）モデル
⇒使用されている自然言語として（英語、日本語、スペイン語など）が挙げられていますが、これらの言語は例示列挙であると推測することができるでしょう。

質問文が日本語であるから日本語も含めて回答しているのかどうかは確かめてみないとわかりませんが、いわゆる典型的な欧州の教養語としてのフランス語やドイツ語、あるいは安全保障上重要な中国語やロシア語などを差し置いてスペイン語を例に挙げているのが教務深いです。

すでにOpenAIについての質問を通して、まず、日本語、英語、スペイン語から質問しました。すると、この3つの言語の中ではスペイン語での回答のみ、OpenAIが＜2015年12月、イーロン・マスク、サム・アルトマン、その他人工知能分野の一流の投資家や科学者によって設立＞されたという人物名を具体的に列挙して紹介されていました。

開発者で、各言語をどの程度の比重で活用しているのかについては興味深いものがあります。これらの言語に翻訳して、同様の質問を今後も継続していくことも意味のある事かもしれません。

２）NLPモデルの訓練手法としての①機械学習や➁ディープラーニング技術

⇒➁ディープラーニング技術は最近では精度の高い自動翻訳にも応用されていますが、ムッシュ ChatGPTの回答によれば、自動翻訳は使用していないとのことであるから、実際の運用方法について単純化して理解することは難しいです。率直なところChatGPTの翻訳精度水準は不安定で、しばしば、とんでもない誤訳（まったく真逆の意味の翻訳などの例）を犯しています。

また、OpenAIについての質問に対する各国語での回答の中では、ロシア語での回答にのみ、ディープラーニング（deep learning）という技術用語に翻訳可能な＜моделей глубокого обучения＞というキーワードが紹介されていたことも興味深いです。

３）NLPモデルのアーキテクチャ：

①リカレントニューラルネットワーク（RNN）

➁長短期記憶ネットワーク（LSTM）

③トランスフォーマー（Transformer）

⇒このなかでは、ChatGPTにとって、とりわけ③トランスフォーマー（Transformer）が重要であることを教えてくれています。この技術についても、今後、機会を見てムッシュ ChatGPTに質問してみたいところです。

４）NLPモデルの多様な自然言語処理タスク：

①自動翻訳

➁質問応答

③文書要約

④感情分析

⑤会話ボット

⑥テキスト生成など

⇒これらの中で私が注目したいのは④感情分析です。そして、イメージが掴めないのが⑤会話ボット、です。これらについても、近いうちに皆様と一緒に勉強していきたいと思います。

素人的な発想から言えば、感情を持たないはずのコンピュータがどのようにして感情分析をするのかが理解不能です。かなり、危険なイメージが拡がってきます。

たとえば、感情の無いロボットとの感情を交えた対話によって、感情を持つ人間が逆に操作されてしまいかねないのではないか、ロボットを操作する特権を持つ人間の思惑によって、ユーザーが洗脳されてしまう危険性はないのだろうか、という自然な疑問が湧いてこないでしょうか？

こうした課題については、先延ばしにすることなく、この辺りで皆様とともに真剣に考えておく価値のあるテーマではないでしょうか。そのためには、まずは、感情分析とは何か、について十分に理解しておくことが必要になってくるということを念頭に置いておきましょう。