OpenAI API リリース

OpenAIは、GPT-3ファミリーのAIモデルにアクセスできる汎用APIをリリースしました。このリリースは、ほぼあらゆる英語タスクに適用できる「テキストイン、テキストアウト」インターフェースを提供する方向への転換を示し、AI搭載製品の作成のハードルを下げています。

汎用機能とインターフェース

OpenAI APIは、ユーザーがテキストプロンプトを提供し、APIが提供されたパターンに一致するテキスト補完を返す柔軟なインターフェースを提供します。この汎用的なアプローチは、単一のユースケース向けに設計された従来のAIシステムとは異なります。

主な機能的能力には以下が含まれます:

Few-Shot Programming: ユーザーはプロンプト内に望むタスクのいくつかの例を提供することで、モデルを「プログラム」できます。
Fine-Tuning: 提供された例のデータセットでモデルをトレーニングを行うことで、特定のタスクでのパフォーマンスを向上させることができます。データセットのサイズは問いません。
Human Feedback: システムはラベラーやユーザーから提供されるフィードバックから学習できます。

現在、APIはGPT-3ファミリーのモデルの重みを使用し、スループットと速度の改善が組み込まれています。OpenAIは、個人ユーザーにとってシンプルでありながら、プロフェッショナルな機械学習チームが分散システムインフラストラクチャではなく研究に集中できるほど柔軟なシステムを設計しました。

生成AIの潜在的な応用は予測不可能であるため、OpenAIはAPIをプライベートベータでリリースしています。組織は悪用を防ぐためいくつかの安全対策を実施しています:

Production Review Process: アプリケーションが本番公開前に、リスクレベル、アプリケーションの開放度、潜在的な悪用への対応計画を評価する必須レビューを受けます。
Access Termination: ハラスメント、スパム、過激化、アストロターフィング、または身体的、感情的、心理的害をもたらすその他の原因を含むユースケースについては、アクセスが終了されます。
Constraint Implementation: リスクを低減するため、OpenAIは人間-in-the-loopシステム、コンテンツフィルタリング、入出力長制限、トピック制限などの制約を推奨しています。
Academic Research: アカデミックアクセスプログラムを通じて、OpenAIはMiddlebury Institute、University of Washington、Allen Institute for AIなどの機関の第三者研究者と協力し、潜在的な悪用の研究を行っています。

OpenAIは、APIモデルが生成されたテキストに反映されるバイアスがあることを認めています。これらの影響を軽減するため、ラボは以下の手順を踏んでいます:

OpenAIは、モデルをオープンソース化する代わりにAPI経由で技術をリリースすることを、以下の3つの主要な理由で選択しました:

Funding: テクノロジーの商業化により、継続的なAI研究、安全、ポリシー活動のコストを賄う収益が得られます。
Accessibility: 基盤となるモデルは大規模で実行コストが高く、導入には専門知識が必要です。APIにより、大企業のインフラストラクチャを持たない中小企業や組織でもこれらの強力なシステムを利用できます。
Control: APIにより、OpenAIは時間とともにアクセスを調整することで悪用に効果的に対応できます。これは、アクセスを取り消すことができないオープンソースリリースでは不可能です。