プロンプトエンジニアリングはAIの進歩を妨げる「流行」なのでしょうか？
Google DeepMindの主任科学者は、プロンプトが生成AIにとって間違ったユーザーインターフェースであり、AI研究者にとっても悪影響を及ぼすと考えています。その理由は以下の通りです。
プロンプトエンジニアリングの技術と科学、生成AIのための指示の洗練は、良いことなのか悪いことなのか？驚くべきことに、普遍的な合意はありません。
プロンプトエンジニアリングは、2022年と2023年のChatGPTの大成功を受けて、2024年までにますます重要なユーザーインターフェースツールとして登場しました。大規模言語モデルや関連技術のための指示を形作り、作成することで、より良い結果や悪い結果を得られるという認識が、プロンプトエンジニアリングを活気ある探求の独自の分野にしました。
「よく作られたプロンプトはLLMから正確で関連性のある出力を得るために不可欠である」という信念に動機づけられた攻撃的なAIユーザー、例えばライドシェアサービスのウーバーは、このトピックに関する全く新しい分野を創造しました。
それでも、プロンプトは専門家を含むほとんどの生成AIユーザーにとって間違ったインターフェースであるという理にかなった議論が存在します。
「プロンプトは生成AIシステムにとって不十分なユーザーインターフェースであり、できるだけ早く廃止されるべきだというのが私の専門的な意見です」と、GoogleのDeepMind研究ユニットの人間- AIインタラクションの主任科学者であるメリディス・リンゲル・モリスは、コンピュータサイエンスジャーナル『ACMのコミュニケーション』の12月号に書いています。
モリスは、プロンプトは本当に「自然言語インターフェース」ではないと指摘しています。それらは「擬似」自然言語であり、機能するための多くの要素が不自然であるという点でそうです。
「人間の対話者には無関係なプロンプトの変化（例えば、同義語の入れ替え、軽微な言い回しの変更、スペース、句読点、または綴りの変更）がモデルの動作に大きな変化をもたらすという事実は、私たち全員に警鐘を鳴らすべきです」とモリスは書いています。「そして、プロンプトはまだ自然言語インターフェースからはかなり遠いことを再確認させるものです。」
彼女が指摘するには、その変化は平均的なユーザーにとって混乱を招くものであり、特定のフレーズから得られるものに頼ることができません。
モリスは、人間同士の自然言語には、プロンプトには決して入らない要素があると指摘しています。「人々が互いに会話をする際、彼らは協力してコミュニケーションを行い、言葉だけでなく、パラ言語的およびその他の文脈的手がかり、心の理論的能力に基づいて、会話相手のコミュニケーション意図のメンタルモデルを形成し、必要に応じて明確化を求めます。」
対照的に、「秘教的なプロンプトは、平易な言語のものよりも良い結果を生む傾向がある」と彼女は言い、「プロンプトと真の自然言語インタラクションの微妙な違いが、AIシステムの典型的なエンドユーザーに混乱をもたらす」と書き、「その結果、特別に訓練された『プロンプトエンジニア』やPromptBaseのようなプロンプトマーケットプレイスが必要になる」と述べています。モリスは、プロンプトエンジニアリングでも一貫性のない信頼性の低い結果が生じることがあると付け加えています。
平均的なユーザーだけがプロンプトの欠点に苦しんでいるわけではありません。プロンプトの使用はAI研究を毒しています。各新しいブレークスルーを誇る研究論文は、結果を達成するために使用したプロンプトの数を信頼性を持って報告しておらず、モリスはこれを「プロンプトハッキング」と呼んでいます。
例えば、プロンプトハッキングは、新しいAIモデルのベンチマークテストが、一貫性がなく、したがって無効であることを意味するかもしれません。
「モデルは表面的には同じベンチマークセットでテストを行っているように見えます」とモリスは書いています。「実際には、各組織がベンチマークを運用する方法の違いにより、これらの指標は比較できない可能性があります。つまり、モデルにテストを提示するために使用されるプロンプトの形式です。」
モリスは、促す代わりにさまざまなアプローチを提案しています。これには、平均的なユーザーに予測可能な結果を提供するための、馴染みのあるボタンを備えたより制約のあるユーザーインターフェースや、「真の」自然言語インターフェース、または「ジェスチャーインターフェース」、「感情的インターフェース（つまり、感情状態によって媒介される）」、「直接操作インターフェース（つまり、画面上、混合現実、または物理的な世界でコンテンツを直接操作する）」などのさまざまな「高帯域幅」アプローチが含まれます。
モリスは、すべてのアプローチはプロンプトの秘訣ではなく、AIとのインタラクションのより簡単な方法であると主張しています。「なぜなら、それらは学習曲線を必要とせず、非常に表現力豊かだからです。」
AIは「重要な岐路にある」と彼女は書いています。「自然なインターフェースの『十分良い』シミュラクラムとしてのプロンプトの受け入れが進歩を妨げています。」
「私は、生成AIモデルへのプロンプトベースのインターフェースを2020年代初頭の流行として振り返ることになると期待しています。これは、ますます強力なAIシステムとのより自然なインタラクションへの進化の中での一瞬の出来事です。」