ウェブ検索ツールの利用は、大規模言語モデル（LLM）ベースのエージェントの関連する開発とともに、AI能力の向上に多大な影響をもたらします。
ChatGPTのウェブ対応検索機能は、モデルが幻覚を起こす傾向を抑制し、その知識ベースを拡張するための一歩です。
他のツールと同様に、ウェブ検索はChatGPTをより強力にしますが、その力が前向きな方向に向けられるよう確保することは、私たちの責務です。
GPT4などのモデル上に構築されたアプリケーションであるChatGPTは、現在、画像処理、音声認識、ウェブ検索を備えています。画像処理はマルチモダリティの力を示し、音声認識は次世代の人間とAIの対話性を予感させますが、ウェブ検索はより一般的なものに見えます。
目新しさはやや劣るものの、ウェブ検索は、AIシステム開発における影響力の大きい傾向、すなわちツール利用を象徴しています。ツール利用と、大規模言語モデル（LLM）ベースのエージェントの関連する開発は、AI能力の向上に多大な影響をもたらします。それらは、OpenAIのAndrey Karpathyが「新しいオペレーティングシステム」と呼ぶものの基盤であり、工学におけるパラダイムの進化を促し、新たな時代のアプリケーションを切り開いています。
ChatGPTのウェブ対応検索
ChatGPTのウェブ対応検索機能は、モデルが幻覚を起こす傾向を抑制し、その知識ベースを拡張するための一歩です。 ハルシネーション は、正確で最新の情報が最優先される場合に課題となります。ウェブ検索により、ChatGPTは最新のデータにアクセスでき、その「コンテキストウィンドウ」に正確な情報が取り込まれるため、ハルシネーションが減少します。
ChatGPTは、質問が投げかけられた際に事前学習データのみに頼るのではなく、ウェブから最も新しく関連性の高い情報を取得できます。この機能は、正確性を高めるだけでなく、ChatGPTが提供できる情報の深さと幅も豊かにし、より情報に基づいた的確なやり取りへの道を開きます。
ChatGPTにウェブ検索を開始させる仕組みは、プログラムされたプロトコルとヒューリスティックな評価の組み合わせです。ユーザーがウェブ検索を実行するよう指示することもできますが、ウェブ検索が有益かもしれないタイミングを判断するための組み込みのヒューリスティックも備えています。例えば、最近の出来事やデータに関する問い合わせに直面すると、ChatGPTは自身の知識の不足を補うために、自動的にウェブ検索を起動する場合があります。
視野の拡大：ツール利用とエージェント
強力ではあるものの、ウェブ検索はAIのツール利用の一例にすぎず、その広範な影響は、モデル自体の高度化によって推進される能力開発を補完し、拡張するものとなるでしょう。
ChatGPTのような大規模言語モデルは、外部ツールとやり取りするようになり、有能なAIシステムの中核となる推論エンジンへと進化しています。これらのやり取りはAPIを通じて調整され、大規模言語モデルはコマンドを発行し、応答を受け取り、無数の機能を実行できるようになります。特定の用途に限られたツールもあれば、ウェブ検索のように、AIシステムの能力に大きな影響を与えるツールもあります。
例えば、 高度なメモリシステムにより、AIシステムは外部データソースを利用し、参照するための独自の記憶の蓄積を構築する能力を獲得します。コード評価は、おそらく最も汎用性の高いツールであり、OpenAIのCode Interpreter （または、そのオープンソース版の類似ツール）。
Code Interpreterにより、AIツールの活用における高度化の次の段階が見えてきます。Code Interpreterは単なるツールではなく、一種のエージェントであって、データセットの分析といった上位の目標を追求し、その目標が達成されるまで（ツールを経由して）反復的に推論と行動を行うことができます。
世界経済フォーラムは、人工知能に対するガードレールをどのように構築しているのでしょうか？
AI卓越性センターは、各分野のリーダーを結び付け、人工知能の急速な進化と、それが経済や社会に与える影響を理解するための場を提供します。AIの導入に伴う機会、リスク、トレードオフに関する、十分な情報に基づいた対話を支援します。
信頼できる場と協働イニシアチブを通じて、センターはパートナーが共通理解を構築し、AIのイノベーションと活用に対する責任ある取り組みに向けて協力できるよう支援します。
Code Interpreterはデバッグツールおよびデータ分析ツールとして宣伝されていますが、「エージェント」は、利用できるツールに応じて、さまざまなタスクに向けることができます。任意のコードを実行することは非常に汎用性が高いものの、用途によっては、より特定のユースケースに特化したツールセットが好まれる場合もあります。既に述べたように、ウェブブラウジングツールを使えば、ChatGPTのような大規模言語モデルは、ユーザーの問い合わせに応じて、ウェブから情報を自律的に取得、フィルタリング、統合することができます。
エージェントの文脈では、行動ループは単純な問い合わせにとどまる必要はありません。代わりに、より長期的な研究目標を追求することができ、「AIリサーチアシスタント」の実現が可能になります。他のAIエージェントのインスタンスを配備することは強力なツールであり、1つのAIエージェントがサブタスクを統括するマネージャーのような役割を果たし、他の多くのインテリジェントエージェントの成果を統合することを可能にします（このアイデアの初期のプロトタイプはAutoGPTによって広く知られるようになりました）。
「エージェント」という言葉は、人間に過度に擬人化している面がある（これらのシステムは人間や強化学習システムのような目標を持つのか、と問わせてしまう）ものの、これらのシステムが上位の目標をサブゴールに分解し、それらを達成するために関連する行動を取るという意味では、この用語は適切です。
これはAI能力の将来に重大な影響を及ぼします。新しいツールは、フロンティアAIシステムよりも迅速かつ民主化された形で開発されうる一方、それらのシステムの汎用性と高度さに相応の影響を与える可能性があります。汎用人工知能（AGI）は曖昧な用語ですが、より高度なエージェント型AIシステムに組み込まれた、GPT4に類似した能力を持つシステムによって、多様なタスクにおける人間に匹敵する性能が実現される可能性があります。
エージェントと人間による監督
これらのAIエージェントの能力が高まり、単なるツールから、高次の目標を自律的に追求できる主体へと進化するにつれ、人間による監督は複雑になりますが、極めて重要になります。「ループ内（またはループ上）の人間」とは、AIが行動を取る際に、人間がAIシステムを理解、監視、指示できるAIと人間のシステムを指します。しかし、AIエージェントがより抽象的なタスクを扱えるようになるにつれ、人間の介入の粒度と頻度は変化しようとしています。
既に述べたように、AIエージェントはますます抽象的なタスクを追求できるようになり、人間による監督の実務上の必要性が減少し、単一の意思決定という概念が曖昧になります。履歴書の評価は一種の意思決定であり、履歴書の束を評価して上位の候補者を選び出すことは別の種類の意思決定であり、候補者プールを絞り込む前に評価基準を決めることはさらに別の意思決定です。
タスク処理の抽象化の階段をAIエージェントが上るにつれ、人間による監督の状況は変化していくでしょう。一段上がるごとに、人間による監督の実務上の必要性は減少し、単一の意思決定という概念が再定義される可能性があります。市場のインセンティブがこの変化をさらに加速させる可能性があり、時間の経過とともに監督が減少していくことになります。これは、より抽象的な目標をAIシステムに委ねることに伴うものです。AIのバイアス、価値の整合性、頑健性への懸念などから、これが有害であると考えられる場合には、人間による監督が容易に運用され、適切にインセンティブ付けされるよう確保しなければなりません。
ウェブ検索は、他のツールと同様に、ChatGPTをより強力なものにします。その力が前向きな方向に向けられるよう確保することは、私たちの責務です。
