Promptの説明

現在の機会と課題を踏まえ、画像認識におけるChatGPTの今後の発展は、以下の方向に焦点を当てるべきである。 技術性能の継続的な最適化：モデルアーキテクチャの改良（例：より効率的なモダリティ融合）、より高品質で多様なトレーニングデータの使用、および人間からのフィードバックによる強化学習（RLHF）の導入により、精度、堅牢性を向上させ、「ハルシネーション」を低減する。 セキュリティとプライバシー保護の強化：メーカーは、画像内の機密情報（例：顔、ナンバープレート）をデフォルトでぼかす、地理位置情報などの高リスクなリクエストに対して段階的な管理または必須の承認を実装する、不適切なリクエストを拒否するモデルのインテリジェンスを向上させるなど、より厳格な組み込みセキュリティ境界を構築する必要がある。同時に、デジタルセキュリティに関する一般の認識を高めるために、ユーザー教育を強化する。 ドメイン特化と信頼性向上：「汎用基盤モデル＋ドメイン専門家モデル」のハイブリッドアーキテクチャを検討する。一般的な能力に加えて、医療や産業品質検査などの高リスク分野では、厳密に検証された専門知識ベースまたは診断モデルに接続し、専門家の判断を置き換えるのではなく、補助的な位置付けを明確に示す。 倫理的および規制的枠組みの改善：学界、産業界、規制機関は、マルチモーダルAIに関する倫理ガイドライン、業界標準、および法律と規制の確立を共同で推進し、データ使用権、モデル監査要件、および説明責任メカニズムを明確にし、技術開発が人間の価値観に沿って進むようにする必要がある。