ChatGPTはマーケティングの生産性を高めます
ChatGPTは、執筆タスクをより迅速かつ適切に完成させるのに役立ちますが、それは事実が重要でない場合に限られます。
ChatGPTのようなツールを利用することで、マーケティング担当者、アナリスト、マネージャーはテキストをより迅速に作成できるだけでなく、作成する内容の品質も向上すると「サイエンス」誌に発表された研究結果が示しています。しかし、その結果は簡単に一般化することはできません。
「ChatGPTは特定の文書コンテンツの作成に非常に優れているため、チャットボットを使って文書作成プロセスの一部を自動化することで、大幅な時間節約が可能になるかもしれません」と、この研究の著者の一人であるShakked Noy氏は述べています。「その結果、多くの従業員がこのツールを使うことになり、将来的には仕事の構造に変化が生じるでしょう。」MITの経済学者であるノイ氏とその同僚のホイットニー・チャン氏は、研究のために大学教育を受けた専門家453人を集め、彼らにプレスリリース、短報、分析、電子メールの執筆を依頼しました。タスクが完了するたびに、参加者はある程度の金額を受け取りました。作業の生産性は「1分あたりの収益」で測定されました。
参加者が質よりも速度を重視する傾向があるかどうかを調査するため、経済学者たちは、特に優れたテキストには、質が低くとも迅速に提供されたテキストよりも高い報酬を与える2つの追加の報酬制度を導入しました。
ChatGPTを使用して、より迅速かつ適切にテキストを作成します。
最初のタスクを完了した後、参加者の約半数にChatGPTへの登録を促し、それを用いて第2のテキスト作成を行うよう指示されました。チャットボットを利用したグループは、第2のタスクを大幅に早く完了し、所要時間は平均で40%短縮されました。同時に、専門家による採点で測定されたテキストの品質は、平均で18%向上しました。予想通り、この両方の効果は、ツールを使用しなかった被験者で最も顕著でした。著者たちは、ChatGPTがパフォーマンスレベルの一種の均等化をもたらすと述べています。経済学者たちは、この結果が類似の研究と一致していることに喜んでいます。例えば、アンドレス・カンペロらは2022年に、GPT-3を介してソフトウェア開発者の生産性が27パーセント向上したと報告しました。
2人のMIT学生の研究は、人工知能が職場で仮想アシスタントとして機能し、有用である可能性を示唆しています。これについて、カーネギーメロン大学の研究者である陸川陸氏(この調査には関与していない)は、「これは、特定のタスクで人間とAIのコラボレーションがどのようにうまく機能するかを示す興味深い結果です。人間が人工知能を用いてアウトプットを洗練させることで、より優れたコンテンツを作成できるようになります」と述べています。
ChatGPTの出力には注意が必要です。
しかし、著者たちは、この研究には2つの大きな欠点があることも認めています。まず、タスクは「短く自己完結型のプロンプトで」説明できるよう設定されていますが、実際の仕事では典型的なタスクがもっと「あいまい」で、「目標と指示」を正確に理解する必要があるという点です。
さらに、ノイとチャンは実験において、出力が事実として正確かどうかは重視していませんでした。ChatGPTのような大規模言語モデルには依然として大きな課題が存在します。実際、結果を検証するために時間がかかることから、生産性の向上は「おそらく多少低い」と著者たちは述べていますが、ChatGPTによる時間の節約は「多くの場合、依然として有益です」。たとえば、アメリカの検察官スティーブン・シュワルツ氏は今回投資しませんでした。彼は先月、ChatGPTを使用して虚偽の法的見解を含む文書を作成したとして、裁判官により5000ドルの罰金を課せられました。ケビン・カステル判事は判決文で、「技術の進歩は普通のことであり、信頼できる人工知能ツールの使用に何の問題もない」と述べ、「しかし、現行の規制のもとでは、弁護士は提出文書の正確性を保証する必要がある」と指摘しました。
雇用への影響について、ノイとチャンは生産性の向上が必ずしも雇用喪失につながるわけではないと主張していますが、この理論が全ての経済学者に受け入れられているわけではありません。一方で、生産性の向上は特定の製品の価格を下げ、それによって需要が増加し、結果として労働者の需要が高まる可能性があります。もう一方で、生成AIの結果を慎重に検証する必要があるため、その作業を正確に実行できる経験豊かなプログラマーの需要が高まる可能性があります。
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変圧器ネットワークについて ChatGPTは、OpenAIが2020年に開発したGPT-3という言語モデルを基にしています。GPT-3は、ほぼ完璧な英語でさまざまなスタイルのテキストを生成する能力を持っています。このニューラルネットワークは、いわゆる事前学習を通じてインターネットからのテラバイト単位のテキストデータを学習しました。これが名前に「P」が含まれる理由です。また、生成するテキストがトレーニングデータ(名前の「G」)とできるだけ近くなるように学習しています。