ChatGPTはどのように学習したのか？AIがデータで学ぶ過程を分かりやすく説明
ChatGPTはどうしてこんなに賢くなったの？AIが学習する過程を分かりやすく解説します。原理を知ればもっとうまく使えます！
こんにちは！
ChatGPTに「あなたはどうしてこんなに賢くなったの？」と聞いたことありますか？
AIは答えてくれますが、なんだか難しい用語ばかりですよね...
今日はAIがどのように訓練されるのかを小学生でも理解できるように説明します！
AIはデータを食べて育つ
人間は本を読んで、経験をしながら学びますよね？
AIも似ています。
ただデータを食べて育ちます！
💡 データとは？
- テキスト（ニュース記事、ブログ、Wikipediaなど）
- 画像（猫の写真、風景写真など）
- 音声（人々の会話録音）
- 映像（YouTube動画）
AIはこのようなデータを数十億個見ながらパターンを見つけ出します！
ChatGPTはどのように学習したのか？
1段階: インターネットテキストを読む
1. 📚 膨大な量の文章を読む
ChatGPTはインターネットにある膨大な量の文章を読みました:
- Wikipedia全体
- ニュース記事数百万個
- ブログ、フォーラムの投稿
- 本、論文、コード
これをすべて読みながら「このような質問の後には普通このような答えが来る」というパターンを覚えました！
2段階: 人間のフィードバックを受ける
2. 👍 フィードバックで改善
でも単純にデータだけを見ると変な答えをすることもあります。
それで人々がこれは良い答え/これは悪い答えと評価してくれます。
AIはこのフィードバックを見て継続的に改善されます！
3段階: テストして修正
3. 🔄 反復テスト
何万回ものテストを経て変な回答を減らし、有用な回答を増やします。
まるで試験問題を続けて解きながら実力を磨くのと同じです！
画像AIはどのように訓練されるのか？
DALL-EやMidjourneyのような画像生成AIも原理は似ています！
💡 画像AI学習過程
1段階: 数億枚の画像とその画像を説明するテキストを見る
- 写真: 🐱
- テキスト: 「オレンジ色の猫がソファに座っている」
2段階: 「オレンジ色の猫」という単語と実際の猫の形の関係を学ぶ
3段階: 初めて見る要求にも組み合わせて絵を描く
- 「宇宙服を着た猫」→ 見たことはないが組み合わせ可能！
AIがたくさん学ぶほど良い？
データが多いと良い点
- ✅ より多様な状況に対応可能
- ✅ 精度が高まる
- ✅ 創造的な組み合わせ能力向上
例えば、ChatGPTはインターネットにあるテキストを非常に多く読んだので、様々な質問に答えられます。
でも問題もあります
1. 悪いデータも一緒に学びます
インターネットには良い情報も多いですが、間違った情報や偏った内容も多いです。
AIはそれを区別できずすべて学ぶので、たまに変な回答をすることもあります。
2. 個人情報の問題
学習データに個人情報が含まれると問題になることがあります。
それで最近は個人情報を削除したデータだけで学習させます。
3. 膨大なコンピューティングリソースが必要
AI学習には数千台の高性能コンピューターが数ヶ月動かなければなりません。
電気代だけで数百億円かかることもあります！
💡 GPT-3学習費用
GPT-3を一度学習させるのに**約460万ドル（50億円）**かかったそうです！
人間のフィードバックが重要な理由
AIはデータだけでは不十分です。人間のフィードバックが必須です！
強化学習（Reinforcement Learning）
AIが回答すると、人間が評価してくれます:
- 👍 「この回答は良い」→ AIがこのように答えるように学習
- 👎 「この回答はイマイチ」→ AIがこのような回答を避けるように学習
この過程を何万回も繰り返すとAIがだんだん賢くなります！
RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）
ChatGPTが特にうまくできる理由がまさにこれです。
過程:
- AIが様々な回答を生成
- 人間が「どの回答がより良いか」順位を付ける
- AIが高順位を受けた回答スタイルを学ぶ
- 繰り返し！
このようにすればAIが人間が好む回答をするようになります。
継続的に学習しますか？
ChatGPTのようなAIは学習が終わった状態です。
学習 vs 使用
学習段階（Training）:
- 膨大なデータを見ながらパターンを学ぶ
- 数ヶ月かかる
- 膨大な費用
使用段階（Inference）:
- 学習が終わったAIを私たちが使うこと
- 新しいことは学ばない
- 既に学んだことをもとに回答のみする
💡 ChatGPTは会話内容を覚えますが、学習はしません！
あなたが会話した内容は「セッション中のみ」覚えるだけで、AI自体がそれで学習はしません。
アップデートはどうやって？
OpenAIのような会社が新しいバージョンを作ります。
- GPT-3 → GPT-3.5 → GPT-4 → GPT-4o
各バージョンは新しいデータで最初から再学習したものです！
AI学習の3つの方式
1. 教師あり学習（Supervised Learning）
正解があるデータで学習
例: 猫の写真1000枚に「猫」というラベルを付けて学習
使用例:
- メールスパムフィルター（スパムだ/ではない）
- 翻訳（英語→日本語の正解ペア）
- 音声認識（音→テキスト）
2. 教師なし学習（Unsupervised Learning）
正解なしでパターンだけ見つける
例: 顧客データを見て自動的にグループ分類
使用例:
- 推薦システム（似た映画を見つける）
- 異常取引検知（普段と異なるパターンを見つける）
3. 強化学習（Reinforcement Learning）
試行錯誤を通じて学習
例: ゲームで勝てば報酬、負ければペナルティ
使用例:
- ゲームAI（AlphaGo、チェスAI）
- 自動運転（安全に運転すれば報酬）
- ChatGPTの会話品質改善
データ品質がもっと重要
「ゴミを入れればゴミが出る」（Garbage In, Garbage Out）
どんなに多いデータでも品質が悪ければAIも悪くなります。
良いデータの条件
-
正確でなければなりません
- 間違った情報が混ざればAIも間違えます
-
多様でなければなりません
- 日本語データだけ見れば英語はできません
-
偏っていてはいけません
- 特定の観点だけが含まれたデータは偏ったAIを作ります
-
最新でなければなりません
- 古いデータだけで学習すれば最新情報を知りません
実際の学習過程を覗く
ChatGPTがどのように作られたか段階別に見てみましょう。
1段階: Pre-training（事前学習）
- データ: インターネットテキスト数千億単語
- 目標: 言語の基本パターンを学ぶ
- 期間: 数ヶ月
- 費用: 数十億円
この段階でAIは「次に来る単語を予測する」を数え切れないほど練習します。
例:
入力: 「今日の天気は本当に」
AI予測: 「良いですね」（70%）、「悪いですね」（20%）、「変ですね」（10%）
2段階: Supervised Fine-tuning（教師あり微調整）
- データ: 人間が作成した高品質な会話例数万個
- 目標: 役立つ回答スタイルを学ぶ
- 期間: 数週間
この段階でAIは「良い回答とは何か」を学びます。
3段階: RLHF（人間フィードバック強化学習）
- データ: 人間の評価数十万個
- 目標: 人間が好む回答を生成
- 期間: 数週間
この段階でAIは「人々がどんな回答を好むか」を学びます。
倫理的問題
AI学習には倫理的な悩みも多いです。
1. 著作権問題
AIがインターネットの文章を学習したのは、著作権侵害でしょうか？
まだ議論中です。
2. 偏見問題
学習データに偏見があればAIも偏ります。
例: 特定の性別・人種に対する固定観念
3. 環境問題
AI学習に膨大な電力が使われます。
環境に影響を与えるという懸念があります。
まとめ
AIがどのように学習するのか、今少し感覚が分かりましたか？
核心整理:
- AIは膨大なデータを見てパターンを学びます
- 人間のフィードバックで継続的に改善されます
- 学習には膨大な費用と時間がかかります
- データ品質がAI品質を決定します
次の記事では 「AIが得意なことと苦手なこと」を明確に区分します！
AIを適切に活用するには限界を知る必要がありますから。
次回予告: 📌 AIの長所と限界 – 期待と現実、きちんと知って使おう