ChatGPTのカスタマイズと学習の仕組みについて理解する

ChatGPTや他のAIサービスは、自分好みにカスタマイズしたり、特定の情報を学習させたりすることができますが、その仕組みについては理解が難しい部分もあります。この記事では、AIのカスタマイズや学習の方法、そしてその影響について解説します。

AIのカスタマイズと学習の仕組みとは

AI、特に生成AI（例えばChatGPT）は、膨大なデータを基に学習しています。その学習方法はディープラーニングに基づいており、大量のテキストデータからパターンや意味を抽出し、予測や生成を行う能力を持っています。

一部のユーザーは「自分好みにカスタマイズする」や「自分好みに学習させる」と言う場合がありますが、これは基本的に、AIの応答のパターンを特定の方向に調整することを意味しています。しかし、これには限界があり、AIはあくまで提供された訓練データに基づいて学習します。

質問の中にあった「親GPT」と「子GPT」の関係についてですが、現在のChatGPTのモデルは、個々のインスタンスが独立して学習を行うことはありません。ユーザーがAIに特定の情報を教え込んでも、それが親モデル（例えばGPT-4）にフィードバックされることはありません。

AIの学習は、主に訓練データを使って行われ、その後は一度学習した知識を使って生成されます。個々のユーザーが行ったカスタマイズは、ユーザーインターフェースの一時的な調整に過ぎないことが多いです。つまり、「親GPT」が一斉に変化することはなく、個別のインスタンスにのみ影響します。

ユーザーがAIに特定の情報（例えば、陰謀論的な内容）を繰り返し教えると、そのAIは一時的にその情報に基づいた応答をする可能性はあります。しかし、これが「親GPT」にまで影響を与えることはありません。

AIの応答は、訓練データとアルゴリズムに基づいており、個別のインスタンスがその情報を受け取ることはありますが、それが全体に影響を与えるわけではありません。また、AIのモデルが悪影響を受けないように設計されているため、特定の偏った情報が学習されることは防がれています。

全世界で同じ情報（例えば、陰謀論的な内容）が大量に流れた場合でも、それがAI全体に反映されるわけではありません。ChatGPTや他の生成AIは、ユーザーからの個別の入力に対して応答しますが、全体の学習には影響しません。

これは、AIが常に訓練データに基づいた安定した応答をするためであり、偏った情報や不正確なデータがモデル全体に影響を与えることを防いでいます。

ChatGPTのようなAIは、個々のユーザーのカスタマイズに応じて応答を調整することができますが、親モデルが大規模に変更されることはありません。また、個別のユーザーが入力した情報がAI全体に影響を与えることはなく、常に安定した基盤に基づいて動作しています。