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OpenAIが活用するLLM(大規模言語モデル)が与える影響の評価基準【中編】
2023/07/12 ブログ, PAIoneer PRO, The Insight 
by kohei 

OpenAIが活用するLLM(大規模言語モデル)が与える影響の評価基準

 

今週のテーマ:作業効率化

大規模言語モデル(LLM)がアメリカ労働市場へ与える影響を研究したOpenAIのレポート「GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models」を3回に分けて読み解く中編の今回は、OpenAIがどのようにLLMによる労働市場への影響を研究したのか、評価基準を解説し実際の研究結果を紹介します。労働市場への影響、所得、職業のレベル、そして、スキルへの影響を解説します。

💡 この記事から得られる3つのナレッジ
・LLMの評価基準
・LLMが与える影響の評価方法
・LLMが与える影響の結果

 

論文データ:今回のディスカッション対象の論文をご紹介します。

タイトル:GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models
著者:Tyna Eloundou, Sam Manning, Pamela Mishkin, and Daniel Rock
掲載サイト:arxiv.org
発行日:March 27, 2023
URL:https://arxiv.org/pdf/2303.10130.pdf

目次

LLMが与える影響の評価方法

LLMが与える影響の研究結果


LLMが与える影響の評価方法

この研究で研究者たちは、Generative Pre-trained Transformers(GPTs)のような大規模言語モデル(LLMs)の潜在的な影響について調査しました。彼らは新しい評価基準を用いて、LLMの能力との整合性に基づいて職業を評価し、人間の専門知識とGPT-4の分類を統合しました。

研究者は、GPTによって各職業が受けること影響を評価するため、それらの影響をExposure(露出)と呼び、評価基準として使用しました。

Exposure(露出)は、GPTまたはGPTを搭載したシステムにより人間が行うタスク(DWA:Detailed Work Activity)の時間が短縮するか、またはタスクを完了するために必要な時間を少なくとも50パーセント短縮するかどうかの尺度とされ、Exposure(露出)は3つのレベルに分類されました。

(画像引用:https://arxiv.org/pdf/2303.10130.pdf)

LLMが与える影響の研究結果

GPTによる影響をExposure(露出)とした評価基準をもとに様々な研究が行われた結果の中から、労働市場への影響がわかる結果を4つ抜粋し解説します。

https://www.paloaltoinsight.com/membership-checkout/?level=4
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石角友愛
<CEO 石角友愛(いしずみともえ)>

2010年にハーバードビジネススクールでMBAを取得したのち、シリコンバレーのグーグル本社で多数のAI関連プロジェクトをシニアストラテジストとしてリード。その後HRテック・流通系AIベンチャーを経てパロアルトインサイトをシリコンバレーで起業。データサイエンティストのネットワークを構築し、日本企業に対して最新のAI戦略提案からAI開発まで一貫したAI支援を提供。東急ホテルズ&リゾーツ株式会社が擁する3名のDXアドバイザーの一員として中長期DX戦略について助言を行う。

AI人材育成のためのコンテンツ開発なども手掛け、順天堂大学大学院医学研究科データサイエンス学科客員教授(AI企業戦略)及び東京大学工学部アドバイザリー・ボードをはじめとして、京都府アート&テクノロジー・ヴィレッジ事業クリエイターを務めるなど幅広く活動している。

毎日新聞、日経xTREND、ITmediaなど大手メディアでの連載を持ち、 DXの重要性を伝える毎週配信ポッドキャスト「Level 5」のMCや、NHKラジオ第1「マイあさ!」内「マイ!Biz」コーナーにレギュラー出演中。「報道ステーション」「NHKクローズアップ現代+」などTV出演も多数。

著書に『いまこそ知りたいDX戦略』『いまこそ知りたいAIビジネス』(ディスカヴァー・トゥエンティワン)、『経験ゼロから始めるAI時代の新キャリアデザイン』(KADOKAWA)、『才能の見つけ方 天才の育て方』(文藝春秋)など多数。

※石角友愛の著書一覧

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