今回のテーマはChatGPTについて。
彼は有料版を使っていて、下手な税理士を雇うよりもChatGPTにやってもらった方が良いからはるかに安いと言っていた。
ただ、ChatGPTはすごいけど、使いこなしているつもりが、使われてしまうような怖さを感じると言う。
知らぬ間にAIに操作されてしまうのではないかというのである。
そこで無料版のChatGPTに次の質問をしてみた。
これが面白かったので、記録しておく。
ちゃんとChatGPTの答えを監視している人がいるのだということがわかった。
あなたがChatGPTに質問した内容は、OpenAIのモデル改善のために使用されることがありますが、これはプライバシーと安全性を重視した形で行われます。
具体的には以下のような点があります:
🔒 プライバシーに関するポイント
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ユーザー情報は匿名化され、誰が質問したか分からないようにされています。
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ChatGPTの有料版(ChatGPT Plus/Pro)で「カスタマイズ」や「チャット履歴」をオフにすると、その会話内容はモデルのトレーニングに使われません。
⚙️ 質問内容が使われる場合とは?
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モデルの品質向上のため、一部の会話が安全にレビューされることがあります。
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このプロセスは、不適切な出力やエラーを減らし、ユーザー体験をよくするために使われます。
🔧 利用制限を自分で設定するには?
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ChatGPT画面左下の自分の名前(または「設定」)をクリック。
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「設定」→「データ管理」へ。
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「チャット履歴とトレーニング」をオフにすると、その後の会話は学習に使用されません。
質問内容が気になる場合は、チャット履歴をオフにしたり、個人情報や機密データを含めないようにすると安心です。他にも不安なことがあれば遠慮なく聞いてください。
ご質問ありがとうございます。「モデルの品質向上のため、一部の会話が安全にレビューされることがあります」というのは、OpenAIのスタッフ(または契約したレビュアー)が、ランダムに選ばれた一部の会話を人の目で確認する場合があるという意味です。
以下に、より具体的に説明します:
✅ 目的:なぜ人が会話を確認するのか?
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モデルが不正確な情報を出していないか確認するため。
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差別的・暴力的・違法な応答が発生していないかチェックするため。
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ユーザーの意図を正しく理解しているか確認するため。
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特定の誤りやバグのパターンを把握して修正するため。
🔍 どんな会話が見られるのか?
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基本的にはごく一部の会話だけがランダムに選ばれます。
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個人情報(名前、住所、電話番号など)はできる限り自動的にマスキング・匿名化されるように処理されています。
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会話が**「チャット履歴オフ」になっていれば、OpenAIはその会話をトレーニングやレビューに使用しません**。
🧑💻 誰が見るのか?
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OpenAIの厳選されたスタッフまたは信頼された契約レビュアーが確認します。
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彼らは守秘義務を負っており、情報を外部に漏らすことは許されていません。
🔒 安全対策は?
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ユーザーIDなどの個人を特定できる情報は非表示化。
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会話ログは安全な環境でのみ取り扱われる。
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データはトレーニング以外の目的(広告・販売など)には使用されません。
💡 履歴オフにしたい場合は?
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左下のアカウント名 →「設定」→「データ管理」へ。
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「チャット履歴とトレーニング」をオフにする。
必要であれば、「レビュー対象になる会話の例」や「チャット履歴の無効化方法」の図解もできますので、気軽にお申し付けください。
あなた:
トレーニングやレビューに使用するとは?具体的に説明して
とても大切な点ですね。「トレーニングやレビューに使用する」という言葉の意味を、具体的に以下のように分けて説明します:
① トレーニングに使用するとは?
ChatGPTのようなAIは、大量のテキストデータを使って学習(トレーニング)されます。
🔁 会話を使って学習させる目的:
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ユーザーがよくする質問のパターンを学ぶ。
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より自然な言葉づかいや、分かりやすい説明の仕方を学ぶ。
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過去の会話の中で正しい回答や、誤った回答のフィードバックを取り込み、将来の回答の質を上げる。
🧠 どうやって学習するのか(例):
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あなたが「月の満ち欠けの仕組みを教えて」と質問したとします。
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モデルが「太陽と月と地球の位置関係によって…」と答えた。
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その会話がトレーニングデータとして使われると、モデルは「このような質問には、こう答えると良い」というパターンを学習します。
🔒 注意:これはすぐに反映されるわけではなく、将来のモデルを改善するために使われることがあります(例:GPT-4 → GPT-4.5)。
② レビューに使用するとは?
「レビュー」は、人間(レビュアー)が実際の会話を見て評価するプロセスです。トレーニングの前段階とも言えます。
👀 何を見ているのか?
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モデルの出力が正確だったか。
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危険な発言や不適切な応答がなかったか。
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より良い回答が可能だったかどうか。
🧪 レビューの使われ方(例):
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モデルが「放射線は安全」と回答した場合。
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レビュアーがそれを見て「不適切な簡略化だ」と判断。
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その会話が「改善が必要な例」としてタグ付けされ、トレーニングチームに送られる。
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モデルは次の学習時に、「より適切な表現を使うように」改善される。
まとめ:違いとつながり
もしご希望であれば、実際のトレーニングプロセスのフローチャートや、人間のフィードバックがどう使われるかの図解もお見せできますよ。ご興味ありますか?
あなた: