あくまでも不定期にではあるが（おそらく毎日更新するほどのネタはないだろう）日進月歩の生成AI関連のトピックをまとめることにした。なお情報収集には生成AIではなくGoogleアラートを使っている。Googleがクロールしてくるニュースのうちキーワードに合致したものを見繕ってくれるサービスである。この情報はメールとして受け取ってもいいしRSSにしてFeedlyなどで表示させることもできる。
本来ならGeminiに「生成AI関連のニュースをまとめて記事を作って」と指示したいところだが、まだそこまでにはなっていない。ChatGTPも最新で取ってくることができる情報が極めて限られている。最新情報をフィードするためのパートナー探しにやや苦戦しているようである。
OpenAIはこれまでに、米Associated Press、独Axel Springer、仏Le Monde、スペインPrisa Media、日本経済新聞社傘下の英Financial Times Group、米Stack Exchangeなどと同様の契約を結んでいる。
本日のテーマは「生成AIは暴走するのか？」「生成AIにスプレッドシート分析機能」「生成AIを使うならどれがいいの？」である。
OpenAIのSuperintelligenceチームが経営陣と離反
第一のニュースは生成AIの暴走に関するもの。生成AIが人間の知性を超えてくると人間が制御できなくなるかもしれない。これをどう防止すべきかの議論は半ば神学論争化しておりアルトマンCEO放逐（のちに復帰）の一因にもなった。
今回、危険対策チームのトップが退社しており今後性能向上に歯止めが効かなくなる可能性もある。人間より賢いAIをSuperintelligenceと呼ぶ。現在は最も賢い人間とほぼ同じレベルのAGI（Artificial General Intelligence；汎用人工知能）まで進化しているものと考えられているそうだ。
ChatGPTでスプレッドシート分析が可能に
次のニュースはスプレッドシート分析について。これまではデータシートをRなどの解析ソフトに入れて分析するのが一般的だったが、ChatGPTの企業ユーザー向けにスプレッドシートを直接読み込んで作業する機能が提供される。
例えばRの場合は専用のプログラミング言語を覚える必要があったがこの作業から徐々に解放されることになる。Googleにも似た仕組みがあり「実験的な機能」として実装されている。Gmailの要約などは難なくこなせる印象だがスプレッドシート分析となると動作がかなり不安定になる。拡張機能なしだとPythonなどを使ってデータフィードの仕組みを実装する必要があるようだ。
習うより慣れろだ
日本では「いったいどの生成AIを覚えたらいいのか？」という記事が多く書かれている。専門家（テレビでお馴染みの三上洋さん）のおすすめは「とにかくなんでもいいから使ってみること」だそうだ。
有料と言っても１アカウントにつき数千円程度なので、企業であれば十分に導入できそうだ。逆に生産性を向上させなければ企業の生産性に大きく差がつきそうだ。
通常のワークフローにどのように生成AIを馴染ませることができるのかを研究しない企業は急速に生産性競争から置いてゆかれるだろう。
一方で法的にはかなりグレーな部分も大きいところから（情報ソースの法的権利クリアなどに問題がある）リスクを理解した上で導入しなければならない。おそらく経営企画部門と情報システム部門に熟知した専門家チームによる分析が必要になる。
日本では林官房長官が政府議論を加速させると約束している。つまり議論がほとんど行われていないため政府規制の最新情報などを睨みながら社内のユースケースを整理するひつようもありそうだ。
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