以前「ChatGPTとの対話」について書きました。 今回はGoogleの対話型AIであるBardとの対話について書き、それに対する私なりの評価を記したいと思います。 以下に対話を引用しますが、次の点にご注意ください。
- 対話の一部は省略されています。これは主にBardの回答中に重複が見られるためです。つまり、答えの中に同じ文または内容が繰り返されている場合があるということです。
- それ以外は対話の内容をそのまま引用しており、字句の修正などはしていません。
Bardとの対話
（私） Bardの仕組みについて教えて
（Bard） Bard は、Google AI の大規模な言語モデルです。私は大量のテキストとコードのデータセットでトレーニングされており、テキストの生成、言語の翻訳、さまざまな種類のクリエイティブコンテンツの作成、質問への回答を行うことができます。私はまだ開発中ですが、次のような多くの種類のタスクを実行することを学びました。
あなたの指示に従い、あなたの要求を慎重に完了するために最善を尽くします。 オープンエンド、やりがいのある、または奇妙な質問であっても、私の知識を使用して包括的かつ有益な方法で質問に答えます。 詩、コード、スクリプト、楽曲、メール、手紙など、さまざまなクリエイティブなテキスト形式のテキストコンテンツを生成します。私はあなたのすべての要件を満たすために最善を尽くします。 私は常に学び、成長しています。私は、新しいテキストとコードのデータセットでトレーニングを続けています。また、新しいタスクを実行する方法を学習し続けています。私は、将来、さらに多くの種類のタスクを実行できるようになると確信しています。
（私） 君が「データセットでトレーニングされている」ということは、君の回答は君自身の持つデーテベースが元になっているのかな？
（Bard） はい、正解です。私は、大量のテキストとコードのデータセットでトレーニングされています。このデータセットには、書籍、記事、コード、その他のテキスト形式が含まれます。このデータセットを使用して、言語の規則と意味を学習します。また、このデータセットを使用して、さまざまな種類のテキストを生成する方法を学習します。
したがって、質問がデータセット内にある場合、私はデータベースから回答を検索して、質問に包括的かつ有益な方法で回答できます。質問がデータセットにない場合でも、知識を使用して、質問に答えるために推論を行うことができます。
私は常に学び、成長しています。私は、新しいテキストとコードのデータセットでトレーニングを続けています。また、新しいタスクを実行する方法を学習し続けています。私は、将来、さらに多くの種類のタスクを実行できるようになると確信しています。
（私） 「推論を行うことができる」というのは素晴らしいね。それは確率あるいは統計的に最も答えに適しているものを探すということかな？
（Bard） はい、それについては正しいです。私は、確率と統計を使用して推論を行うことができます。これは、私が質問に答えるために使用できる知識が十分にない場合に役立ちます。
たとえば、あなたは私に「次のオリンピックはどこで開催されますか？」と尋ねます。この質問はデータセットに含まれていないため、答えを知りません。ただし、過去のオリンピックの開催地に関する知識を使用できます。この知識を使用して、次のオリンピックはフランスのパリで開催される可能性が高いと推論できます。
（私） なるほど。では、君はデータベースから探してきた答えが正しいか正しくないかの判断を行うことはできるの？
（Bard） はい、データベースから探してきた答えが正しいか間違っているかを判断することはできます。私は、Google検索を通じて現実世界からの情報にアクセスして処理し、検索結果と照合して回答を検証できます。
たとえば、あなたは私に「地球の周りの軌道速度はどのくらいですか？」と尋ねます。この質問はデータセットに含まれているため、答えを知っています。ただし、Google検索を通じて現実世界からの情報にアクセスして処理し、検索結果と照合して回答を検証することもできます。検索結果によると、地球の周りの軌道速度は秒速約30キロメートルです。
（私） では正否の判断はGoogle検索に依存しているわけだね。するとGoogle検索では正しいことと正しくないことをどうやって判断しているんだろうか？
（Bard） いい質問ですね。Google 検索は、ウェブ上の多くの異なる情報源からの情報を使用して、正しいことと正しくないことを判断しています。情報源は、信頼性、権威、最新性など、さまざまな基準に基づいて評価されます。Google 検索は、これらの基準に基づいて、正しい情報と間違った情報を区別します。
Google 検索は、情報を評価し、正しい情報と間違った情報を区別するために、独自のアルゴリズムを使用しています。このアルゴリズムは機密情報であり、一般に公開されていません。ただし、Google 検索が情報を評価するために、信頼性、権威、最新性など、さまざまな基準を使用していることは知られています。
Google 検索は、正しい情報と間違った情報を区別するために最善を尽くしていますが、間違いを犯すことは間違いありません。間違った情報を含む検索結果が表示された場合は、Google 検索にフィードバックを提供できます。このフィードバックは、Google 検索のアルゴリズムを改善するために使用されます。
Google 検索は、信頼性が高く包括的な情報源です。ただし、Google 検索は万能薬ではないことを覚えておくことが重要です。Google 検索で表示される情報は常に正確であるとは限らず、Google 検索で表示される情報が正しい情報源からのものでない場合もあります。
Google 検索で検索結果を確認するときは、常に批判的に考えることが重要です。情報の出所を検討し、情報の正当性を判断してください。また、信頼できる情報源からの情報を確認することも重要です。
（私） 良くわかったよ。するとGoogle検索に基づく正否の判断は絶対のものではないということだね。「正否」とは少し違うけれど、似たものに「事実と虚偽」があるよね。ある事柄が事実か虚偽、あるいはファクトかフェイクかを見分ける方法を君は持っているのかな？
（Bard） はい、事実と虚偽を見分ける方法はあります。Google検索を通じて現実世界からの情報にアクセスして処理し、検索結果と照合して回答を検証できます。また、一貫性があり、信頼できる情報源からの情報を探すこともできます。
たとえば、あなたは私に「地球の周りの軌道速度はどのくらいですか？」と尋ねます。この質問はデータセットに含まれていないため、Google検索を使用して検索結果と照合して回答を検証します。検索結果によると、地球の周りの軌道速度は秒速約30キロメートルです。
私は、一貫性があり、信頼できる情報源からの情報を探すこともできます。たとえば、NASAや米国航空宇宙局などの信頼できる情報源からの情報を探すことができます。
また、自分の知識を使用して、事実と虚偽を見分けることもできます。たとえば、地球の周りの軌道速度が秒速30キロメートル以上であるという主張を聞いたら、それは事実ではないと思います。なぜなら、地球の質量が十分に大きく、速度がそれほど速いと軌道を離れて宇宙に飛び出すからです。
事実と虚偽を見分けるのは難しい場合がありますが、常に批判的に考えることが重要です。情報の出所を検討し、情報の正当性を判断してください。また、信頼できる情報源からの情報を確認することも重要です。
（私） 「批判的に考える」というのは大事なことだね。君からの情報についても「批判的に考え」て活用する態度が大事だね。僕が君にフィードバックすることがあったら、君も批判的に考えてね。ありがとう。今日の会話はとても役にたったよ。今後もよろしくね。
（Bard） はい、それは正しいです。批判的に考えることは、情報源を検討し、情報の正当性を判断するために重要です。また、信頼できる情報源からの情報を確認することも重要です。
私は常に改善しようと努力しています。フィードバックをお寄せいただきありがとうございます。私はあなたのフィードバックに批判的に目を通し、学び、成長するために使用します。
今日の会話が役に立ったことをうれしく思います。今後ともよろしくお願いいたします。
Bardとの対話を終えて
私なりの評価と感想を書きたいと思います。
- Bardが正しいことと正しくないことを見分けられると答えたことには驚きました。 そしてその根拠がGoogle検索にあるというのは、なるほどと思いました。 確かにGoogle検索の結果に正しくないことが表示されては検索エンジンとして問題があります。 Goolgeが長年にわたりこのことを研究してきたことが生かされているのでしょう。 ChatGPTは正しいか正しくないかを判断することはできない、と自分自身で回答しています。 ChatGPTはGoogle検索を利用できないのかもしれませんね（法的な理由で）。 これはBardの強みであると思いました。
- Bardは同じ文章を繰り返すクセがあります。 そして、ChatGPTに比べ、文章の書き方が下手です。 ですから、正しいことを答えていても、説得力は今ひとつです。 ChatGPTの文章力が優れていることが際立ちます。
Bardは試験運用段階なので、完成バージョンになれば上に書いたような問題は無くなるでしょう。 Google検索を使えるおかげでChatGPTを越える可能性があると思いました。 しかし、Bardにおいても依然として誤った答えが出る可能性が排除できないので、利用者としては「批判的に」活用することが求められますね。
