サンジェイ・クマー博士は、AI・データサイエンス製品リーダーとして、AI、MLOps、クラウド分析の分野で15年以上の経験を持ち、企業のイノベーションを推進している。
生成AIシステムが進化し、私たちの日常生活にさらに浸透するにつれて、それらの性能をどのように測定するかを理解することがこれまで以上に重要になっています。これらの機械は、私たちの選択に影響を与え、意見を形成し、ビジネス成果を推進するコンテンツを生成します。例えば、ChatGPTはメール作成を支援し、DALL-Eはマーケティングキャンペーン用の画像をデザインできます。
しかし、強力な評価指標がなければ、私たちは手探り状態です。本当に機能するシステムと、単に上手く見せかけているだけのシステムを区別することができず、それらのモデルが重要な方法で失敗し始めるタイミングも分かりません。
現在の評価指標の問題点
生成AIを測定する際の問題は、機械に対して、これまでとは全く異なることを実行するよう求めていることです。イエス・ノーの質問（例：「このメールはスパムですか？」）に対して唯一の正解がある場合、精度や適合率などの従来のAI指標は十分に機能します。
しかし、生成AIは自由な創造の領域に存在し、そこでは任意の入力に対して複数の回答が存在する可能性があります。バイアスなしに、詩が「良い」とか、ビジネスレポートが「有用」であるかをどうやって判断できるでしょうか？この曖昧さが、モデルの性能のさまざまな側面を測定しようとする多様な評価方法につながっています。これらの指標を理解することは単なる学術的な演習ではなく、生成AIシステムを使用、購入、または依存する人々にとって必要不可欠です。
評価の中核的次元
一貫性と品質は最も基本的な指標です。テキスト生成の場合、これには人間が書いたテキストに対してモデルがどれだけ「驚く」かを測定する複雑度スコアが含まれます。スコアが低いほど良いとされます。また、生成されたテキストを参照出力と比較するBLEUやROUGEスコアも含まれます。画像の場合、Inception Scoreなどの指標が使用されます。しかし、これらの自動化された指標は、人間がすぐに気づく詳細を見逃すことがよくあります。これには、ぎこちない表現、微妙なエラー、文化的配慮の欠如などが含まれます。
事実の正確性は、生成AIが重要な分野で使用されるようになるにつれて、おそらく最も重要な問題となっています。自信を持って虚偽の情報（「ハルシネーション」）を作成するモデルは、医療、法律、ジャーナリズムの分野で深刻なリスクをもたらします。評価フレームワークには現在、知識ベースに対して主張を検証するファクトチェックシステムが含まれていますが、このプロセスはまだ完璧ではありません。
安全性とアライメントの指標は、モデルが有害、不公平、または不適切なコンテンツを生成していないかをチェックします。これは、ヘイトスピーチを使用しないこと、特定の人種や性別に対する偏見がないこと、そしてモデルが倫理的規則に従っていることを意味します。研究者はしばしば、意図的にモデルを破壊しようとするレッドチーミングテストを実施します。「安全」と見なされるものは文化や状況によって変わるため、グローバルなルールを作ることは難しいです。
関連性と有用性は、作成されたコンテンツがユーザーのニーズを満たしているかどうかを評価します。チャットボットは文法的に正しい回答を提供しても、核心的な問題に対応していない場合があります。コーディングアシスタントの提案がコンパイルされ、現在の問題を解決するかどうかなどのタスク固有のベンチマークは、一般的な品質スコアよりも有用な情報を提供します。
人間を評価プロセスに組み込む課題
生成AIのテストから得られる重要な点の一つは、指標だけでは、それらが自動化できるとしても、十分ではないということです。何かを測定する最良の方法は、依然として人間を通じて行うことですが、それは時間がかかり、高価で、主観的です。
複数の評価者は「良い」ものに対して異なる考えを持ち、彼らの選択は情報の提示方法、疲労状態、または個人的な意見によって左右される可能性があります。これにより、自動化された事前スクリーニングと、焦点を絞った人間による評価を組み合わせたハイブリッド手法が生まれました。AnthropicのConstitutional AIなどのシステムは、個人からのフィードバックを使用して、出力を評価できる報酬モデルをトレーニングします。他のシステムは、重要な領域を評価するために専門家パネルを使用し、全体的なコンテンツ品質を評価するためにクラウドソーシングによる評価を活用しています。
特定業界向けの指標
さまざまなアプリケーションには、それらを判断するための異なる方法が必要です。医療の場合、生成AIシステムは正確さだけでなく、医療ガイドラインの遵守、プライバシーの確保、不確実性の適切な反映能力についてもテストする必要があります。
クリエイティブ産業では、独自性と革新性が最も重要です。企業向けアプリケーションでは、一貫性、制御可能性、監査のしやすさが重視されます。これは、一般的な指標が一般的な観点でモデルを比較するのに役立つものの、特定のユースケースに最も有益なものには及ばないことが多いという専門化です。生成AIを使用する企業は、自社のニーズとリスクプロファイルに特化した独自のテストスイートを構築する傾向が高まっています。
今後の展望
生成AIが進化するにつれて、その測定方法も進化しなければなりません。新たな指標には、敵対的テスト、長期的なインタラクションにわたる一貫性の追跡、モデルが間違っているときを判断するのに役立つメタ学習アプローチなどが含まれます。
また、透明性の向上も見られるようになっています。ユーザーは、オープンソースのベンチマーク、公開リーダーボード、標準テストプロトコルを使用して賢明な選択ができます。しかし、モデルが非常に速く作成されているため、ベンチマークはすぐに飽和する可能性があり、評価設計は常に新しいままでなければなりません。
評価を正しく行うことは、技術的なパフォーマンス以上に重要です。不適切な指標は、展開されるまで大きな問題を隠し、高価な失敗や、さらに悪いことにユーザーへの害につながる可能性があります。一方、厳しすぎる指標は、有用な技術が必要とする人々に届くのを妨げる可能性があります。
最終的な考察
生成AIを使用する際、評価指標は未知の領域を案内するコンパスのようなものです。それらは、モデルが機能しているかどうかだけでなく、目的の用途に対して安全に、公平に、効果的に機能しているかどうかを教えてくれます。これらのツールがより高度になり、私たちの存在に深く組み込まれるにつれて、強力で多面的な評価は技術的要件だけでなく、倫理的義務でもあります。
今日、強力な評価フレームワークに投資する人々は、明日の責任あるAIの基盤を構築しています。生成AIを開発、展開、または単に使用しているかどうかにかかわらず、それらが何ができるか、そしてより重要なことに何ができないかを知りたいなら、そのようなシステムがどのように測定されているかを学ぶことが不可欠です。
