chatGPTの回答は誰が答えてる？返答の仕組みと作った人を解説！

chatGPTの回答は誰が答えてる？

「中の人」がいると思ってしまう理由

そもそも、なぜ私たちはchatGPTの回答に「人間味」を感じてしまうのだろうか。これは単なる錯覚ではなく、人間の認知の仕組みに根ざした、とても自然な反応である。

私たちは日常のなかで「言葉を使ってコミュニケーションする相手＝人間」という前提で生きている。電話の向こう、メールの送り主、LINEの相手——言葉が返ってくれば、そこに意思を持った「誰か」がいると無意識に想定するのは、人間にとってごく当たり前の反応だ。

chatGPTのように、画面上でリアルタイムにテキストが一文字ずつ表示される体験は、まるで相手が「今まさに考えながら打っている」ように見えるため、AIについてよくわからない人たちにとっては余計にその印象が強くなる。失礼な表現ではあるが、原始人がテレビを見たときに箱の中に人間がいるような感覚を持つのと同じだろう。

実は、chatGPTの返答が人間っぽく感じられるのは、開発者が意図的にそう設計しているからでもある。ぶっきらぼうな回答ではなく、丁寧に、共感を交えて、文脈を踏まえて返す。それは「中の人がいる」のではなく、「中の人がいるかのように振る舞うよう訓練されている」ということなのだ。

これは考えてみると面白い話である。人間の感情を揺さぶるのに、必ずしも人間である必要はない。映画で泣いたり、小説の登場人物に怒りを覚えたりしたことのある人なら、だれでもそれを経験しているはずだ。chatGPTに「わかってくれてありがとう」と感じる瞬間があるとすれば、それは私たちが言葉に対していかに敏感な生き物であるかを示しているのかもしれない。

chatGPTの返答の仕組み

それでは、chatGPTは具体的にどうやって返答を生成しているのだろうか。専門的に言えば「大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）」と呼ばれる技術が使われているが、ここでは噛み砕いて説明していく。大きく分けて、３つのステップで返答が作られている。

ステップ１ 大量のテキストから「言葉のパターン」を学ぶ

第１に、chatGPTは膨大な量のテキストデータを使って「言葉の並び方のパターン」を学習している。ウェブサイト、書籍、論文、ニュース記事など、インターネット上に存在するさまざまな文章を読み込み、「この言葉のあとには、こういう言葉が来やすい」という確率的なパターンを身につけているわけだ。

たとえば、「今日の天気は」という文に続く言葉として、「晴れ」「雨」の確率は高いけれど、「フライパン」が来る確率は極めて低い。chatGPTはこのような言語の統計的なパターンを、人間には想像もつかない規模で学習している。その学習に使われるデータ量は数千億語にのぼるとも言われており、一人の人間が一生かかっても読みきれない量の文章を、短期間で処理している。

ただし、この段階ではまだ「賢いオウム」のような存在に近い。言葉のつながりは上手だけれど、人間の質問に対して的確に、かつ安全に回答できるかどうかは、別の話だ。

ステップ２ 人間の指示に従うように調整される

第２に、ただ言葉のパターンを覚えただけでは「使える」AIにはならない。そこで、OpenAIの開発チームは「人間がこう聞いたら、こう答えるのが望ましい」というお手本のデータを使って、モデルをさらに訓練している。

これを「ファインチューニング」と呼ぶ。いわば、言葉の天才だけど社会性がゼロの子どもに、「質問されたらこう答えると相手が助かるよ」と丁寧に教え込む作業だ。たとえば、「東京タワーの高さは？」と聞かれたときに、関連する雑学を延々と語り始めるのではなく、「333メートル」と端的に答えられるように調整される。この段階を経ることで、chatGPTは人間の意図をくみ取り、適切な形式で回答を返せるようになる。

さらに、有害な回答や差別的な表現を避けるためのルールも、このプロセスで組み込まれている。chatGPTが「その質問にはお答えできません」と返すことがあるのは、こうした安全対策が機能している証拠だ。

ステップ３ 人間のフィードバックで磨かれる

第３に、chatGPTの回答品質をさらに高めるために、「RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）」という手法が使われている。日本語にすると「人間のフィードバックによる強化学習」だ。

具体的には、chatGPTが生成した複数の回答候補を人間の評価者が比較して、「こっちの回答のほうが正確だ」「こちらのほうがわかりやすい」と順位をつける。この評価データを使って、モデルは「人間にとってより望ましい回答」を出せるように自分自身を調整していくのである。

この仕組みが面白いのは、chatGPTの回答品質が「プログラマーのコード」だけでなく、「人間の好み」によっても形作られているという点だ。つまり、chatGPTの回答の背後には「リアルタイムで答えている人間」はいないが、「過去に回答の品質を評価した大勢の人間」の判断が積み重なっている。だれかが答えているわけではないけれど、だれの手も経ていないわけでもない。この微妙な構造が、chatGPTという存在の面白さだと思う。

chatGPTを作った人たち

chatGPTの仕組みが見えてきたところで、次に「じゃあ、これを作ったのは誰なの？」という話に進もう。chatGPTを開発しているのは、アメリカのサンフランシスコに本社を置くOpenAI（オープンエーアイ）という企業だ。

OpenAIの設立と理念

OpenAIは2015年に「人類全体に利益をもたらす安全なAIを開発する」という理念のもとに設立された。設立当初は非営利団体としてスタートしており、「AIの恩恵を特定の企業や国が独占するのではなく、広く人類に届ける」という志を掲げていたのが特徴的だ。

創設メンバーには、テスラやSpaceXで知られるイーロン・マスク氏と、現在のCEOであるサム・アルトマン氏の名前がある。設立時にはマスク氏とアルトマン氏がそれぞれ共同議長を務めていたが、マスク氏は運営方針の違いから2018年に取締役を退任した。その後もOpenAIの方向性について公に批判を行うなど、両者の関係は複雑な経緯をたどっている。

非営利団体として始まったOpenAIだが、AI開発に必要な莫大な計算資源を確保するため、2019年に「利益上限付き営利法人」という独自の組織構造に移行した。Microsoftから数十億ドル規模の出資を受け入れたのも、この時期である。理念と現実の間で揺れながらも成長を続けているという意味では、OpenAI自体がひとつのドラマのような組織と言えるかもしれない。

主要な人物

現在のOpenAIを語るうえで欠かせない人物を紹介する。

サム・アルトマン（CEO）——シリコンバレーの著名スタートアップアクセラレーター「Y Combinator」の元社長で、chatGPTの一般公開を主導した人物だ。「AIを一部の技術者だけのものにしない」という信念のもと、だれでも使えるインターフェースとしてchatGPTを世に出した。2023年末には取締役会によって一度解任されるも、社員の大多数が復帰を求める異例の事態を経て数日で復帰。この騒動自体が、AI業界がいかに激動のなかにあるかを物語っている。

グレッグ・ブロックマン（共同創業者・元社長）——OpenAIの技術基盤を築いた人物で、初期の開発チームの採用から組織設計まで、エンジニアリング組織の土台を作った立役者だ。「良い研究者を集めれば、良いAIができる」という人材重視の方針を体現した人物でもある。

イルヤ・サツキヴァー（元チーフサイエンティスト）——Google出身のAI研究者で、GPTシリーズの技術的な土台を設計した。ディープラーニングの世界的権威であるジェフリー・ヒントン氏の教え子でもあり、理論と実装の両方を高いレベルで兼ね備えた人物として知られている。2024年にOpenAIを離れ、自身の研究組織を設立した。

こうした名前を見ると、chatGPTは天才的な少数の個人が作ったように思えるかもしれない。

しかし実際には、数百人規模のエンジニアや研究者、そしてステップ３で触れたような回答を評価する大勢の人々の労力が結集して、はじめてあの自然な回答が実現している。表舞台に立つ人たちの裏側に、名前の知られていない無数の貢献者がいる。それは、どんなプロダクトにも言えることだ。

「答えている」のはだれでもあり、だれでもない

「chatGPTの回答は誰が答えてるの？」という問いに対して、「プログラムだ」と答えるのは正確である。しかしながら、その一言で片付けてしまうのも惜しい気がする。

というのも、chatGPTが返すテキストのなかには、学習データとして読み込まれた無数の人々の文章が溶け込んでいる。ファインチューニングで手本を示した人間がいて、RLHFで「この回答のほうがいい」と判断した評価者がいる。

サム・アルトマンが公開を決断し、名もなきエンジニアたちがバグを直し、世界中のユーザーが使い続けることでサービスが改善されていく。だれか一人が答えているわけではないけれど、数えきれないほど多くの人間の知恵と判断が、一つひとつの回答に折り重なっている。

それはちょうど、辞書のようなものかもしれない。辞書を引いたとき、私たちは「誰が答えてくれたの？」とは聞かない。でも、その一つの定義文の裏側には、数十年にわたる編纂者たちの議論と推敲が積み重なっている。chatGPTの回答も、形は違えど、同じように多くの人間の営みの上に成り立っているのだ。

どんな「モノ」にだって、その背景には必ず「人間」がいる。このことに気づいたとき、私たちは「有機」と「無機」といった区別を超えて、存在を大切にできるようになるのかもしれない。