最近、言語処理人工知能分野は衝撃に包まれている。アルファ碁が李世ドル（イ・セドル）に勝った事件と同じくらいの盛り上がりぶりだ。米国非営利人工知能研究所「オープンＡＩ（ＯｐｅｎＡＩ）」が開発し、公開した「ＧＰＴ－３」文章生成人工知能のためだ。まだ聞いたことも、見たこともないのなら、記憶しておくに値する。人工知能の歴史に重要なマイルストーンを立てた技術として記憶されるためだ。
ＧＰＴ－３は人が書いたものと区別できない水準の文章を書く。「新型コロナウイルス（新型肺炎）によって最も大きく影響を受ける事業分野が何か？」と尋ねると、ＧＰＴ－３は「人々が直接相互作用をする事業だ。これは食堂、小売店、他の多くのサービス基盤産業を含む」と答える。常識的な質問に対して正確に答える。「動物の足はいくつか」と尋ねると、「動物は足が４本です」と答え、「どうして足が３本の動物はいないのか」と聞くと、「足が３本なら倒れるから」と答える。ＧＰＴ－３は文章を書くことができるだけでなく、簡単なコンピュータプログラムも組むこともできる。日程管理アプリを作れと指示すればソースコードを出力する。法律分野のような専門的領域にも活用することができる。一般人が書いた文章を入力すると、まるで弁護士が作成したような文章に変換して出力することもできるし、反対に難しい法律用語で書かれた契約書を簡単に解釈したものに変換することもできる。
ＧＰＴ－３を使ってみたニューヨーク・タイムズのコラムニストは「恐ろしいほど」文章がうまいと説明した。今まで人工知能がコラムニストの職業を代えるのはとても遠い未来のことだと考えられていたが、もう目前まで近づいたかのように感じられると危機感を表わした。人工知能はすでに数年前からスポーツや株式関連の記事とともに、事実伝達中心の文章を書く分野で使われてきたが、今や論説文のように複雑な文章まで生成することができる新しい境地に到達した。
この技術が衝撃的なのはその性能のためだけではない。ＧＰＴ－３開発者は新たな人工ニューラルネットワーク構造や学習方法を考案して出したわけではない。ただ人工ニューラルネットワークの大きさを大きくしただけだ。それもとても大きく、だ。ＧＰＴ－３は従来の言語処理人工ニューラルネットワークより１００倍以上を大きくして今の性能を手にするに至った。それでもＧＰＴ－３の人工ニューラルネットワークの大きさはまだ人間の脳の０．２％にもならない。今後、人工ニューラルネットワークの大きさがもっと大きくなればどこまで発展することができるのか予想することすら難しい。
このように大きな人工ニューラルネットワークを学習させるには多くの資源が必要だ。ＧＰＴ－３を学習させるために数十万個の中央処理装置（ＣＰＵ）コアを持つスーパーコンピュータが使われた。人工ニューラルネットワークを一度学習させるために５０億ウォン（約４億４７００万円）以上の費用を要したという。人工ニューラルネットワーク一つを学習させるためにこの程度の予算を簡単に投じて使えるところは珍しい。そのため今や人工知能技術競争が大学の研究室やスタートアップ水準で処理できる段階を超えたと評価されたりもする。莫大な資金力と豊富な資源を持つ大規模な研究所や世界的技術企業が人工知能技術分野を主導することになる公算が大きい。
われわれもＧＰＴ－３の性能に次ぐ韓国語人工知能を作る必要がある。特に英語と韓国語は言語体系が違うため、外国で開発した技術をそのまま持ってきて使うことはできない。ところがＧＰＴ－３のような「超大型」人工ニューラルネットワークを作るには莫大な資源と予算が必要だ。したがって国内で個別の民間企業がこれに次ぐ技術を構築することを期待するのは容易ではない。したがって、政府が前に出て大規模人工ニューラルネットワークを構築し、優秀な韓国語人工知能を作らなければならない。政府の投資を通じて韓国語人工知能モデルをしっかり学習させてその結果を公開すれば、韓国社会の構成員全員がその恩恵を享受することができる。韓国語人工知能技術は経済学でいう公共財の性格を持つようになり、韓国人工知能生態系を大きく発展させることができる基盤になることができる。
すでに科学技術情報通信部が先導的に事業を進めてはいる。２０１３年から国家戦略プロジェクトとして「エクソブレイン（Ｅｘｏｂｒａｉｎ）」という韓国語人工知能を開発して素晴らしい成果を出している。韓国電子通信研究所（ＥＴＲＩ）とさまざまな民間企業が参加している重要な事業だ。しかし急変する人工知能環境に歩調をそろえ、エクソブレインプロジェクトもさらにアップグレードする必要がある。ＧＰＴ－３に次ぐ優秀な韓国語人工知能が近い将来登場することを期待したい。
キム・ビョンピル／ＫＡＩＳＴ（韓国科学技術院）技術経営学部教授全球予報システム （ＧＦＳ）
ＧＰＴ－３は人が書いたものと区別できない水準の文章を書く。「新型コロナウイルス（新型肺炎）によって最も大きく影響を受ける事業分野が何か？」と尋ねると、ＧＰＴ－３は「人々が直接相互作用をする事業だ。これは食堂、小売店、他の多くのサービス基盤産業を含む」と答える。常識的な質問に対して正確に答える。「動物の足はいくつか」と尋ねると、「動物は足が４本です」と答え、「どうして足が３本の動物はいないのか」と聞くと、「足が３本なら倒れるから」と答える。ＧＰＴ－３は文章を書くことができるだけでなく、簡単なコンピュータプログラムも組むこともできる。日程管理アプリを作れと指示すればソースコードを出力する。法律分野のような専門的領域にも活用することができる。一般人が書いた文章を入力すると、まるで弁護士が作成したような文章に変換して出力することもできるし、反対に難しい法律用語で書かれた契約書を簡単に解釈したものに変換することもできる。
ＧＰＴ－３を使ってみたニューヨーク・タイムズのコラムニストは「恐ろしいほど」文章がうまいと説明した。今まで人工知能がコラムニストの職業を代えるのはとても遠い未来のことだと考えられていたが、もう目前まで近づいたかのように感じられると危機感を表わした。人工知能はすでに数年前からスポーツや株式関連の記事とともに、事実伝達中心の文章を書く分野で使われてきたが、今や論説文のように複雑な文章まで生成することができる新しい境地に到達した。
この技術が衝撃的なのはその性能のためだけではない。ＧＰＴ－３開発者は新たな人工ニューラルネットワーク構造や学習方法を考案して出したわけではない。ただ人工ニューラルネットワークの大きさを大きくしただけだ。それもとても大きく、だ。ＧＰＴ－３は従来の言語処理人工ニューラルネットワークより１００倍以上を大きくして今の性能を手にするに至った。それでもＧＰＴ－３の人工ニューラルネットワークの大きさはまだ人間の脳の０．２％にもならない。今後、人工ニューラルネットワークの大きさがもっと大きくなればどこまで発展することができるのか予想することすら難しい。
このように大きな人工ニューラルネットワークを学習させるには多くの資源が必要だ。ＧＰＴ－３を学習させるために数十万個の中央処理装置（ＣＰＵ）コアを持つスーパーコンピュータが使われた。人工ニューラルネットワークを一度学習させるために５０億ウォン（約４億４７００万円）以上の費用を要したという。人工ニューラルネットワーク一つを学習させるためにこの程度の予算を簡単に投じて使えるところは珍しい。そのため今や人工知能技術競争が大学の研究室やスタートアップ水準で処理できる段階を超えたと評価されたりもする。莫大な資金力と豊富な資源を持つ大規模な研究所や世界的技術企業が人工知能技術分野を主導することになる公算が大きい。
われわれもＧＰＴ－３の性能に次ぐ韓国語人工知能を作る必要がある。特に英語と韓国語は言語体系が違うため、外国で開発した技術をそのまま持ってきて使うことはできない。ところがＧＰＴ－３のような「超大型」人工ニューラルネットワークを作るには莫大な資源と予算が必要だ。したがって国内で個別の民間企業がこれに次ぐ技術を構築することを期待するのは容易ではない。したがって、政府が前に出て大規模人工ニューラルネットワークを構築し、優秀な韓国語人工知能を作らなければならない。政府の投資を通じて韓国語人工知能モデルをしっかり学習させてその結果を公開すれば、韓国社会の構成員全員がその恩恵を享受することができる。韓国語人工知能技術は経済学でいう公共財の性格を持つようになり、韓国人工知能生態系を大きく発展させることができる基盤になることができる。
すでに科学技術情報通信部が先導的に事業を進めてはいる。２０１３年から国家戦略プロジェクトとして「エクソブレイン（Ｅｘｏｂｒａｉｎ）」という韓国語人工知能を開発して素晴らしい成果を出している。韓国電子通信研究所（ＥＴＲＩ）とさまざまな民間企業が参加している重要な事業だ。しかし急変する人工知能環境に歩調をそろえ、エクソブレインプロジェクトもさらにアップグレードする必要がある。ＧＰＴ－３に次ぐ優秀な韓国語人工知能が近い将来登場することを期待したい。
キム・ビョンピル／ＫＡＩＳＴ（韓国科学技術院）技術経営学部教授全球予報システム （ＧＦＳ）
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