GPT-3の登場で見えてきた「AIによるコード生成」の可能性：AIによるソフトウェア開発【前編】

OpenAIの「GPT-3」は自然言語処理分野に大きな驚きをもたらした。GPT-3が持つ文章生成能力は、プログラムのコーディングにも応用できるのではないか。そう考えた人々による取り組みも始まっている。

[Cliff Saran，Computer Weekly]

プログラミングをデータ中心に変えるAI

iStock.com/ibreakstock

　ソフトウェアを支える基本モデルはデータの重要性を反映する方向へとシフトしている。アプリケーションアーキテクチャでは、このようなデータ駆動型モデルの頂点を表すのがAIだ。AIはサンプルデータを使ってモデルをトレーニングすることで「プログラミング」される。その後、実社会のデータを使ってモデル自体の決定を下すことができる。トレーニングデータが適切であるほど、トレーニングデータに含まれていないデータセットが提示されても正しい決定を下す可能性が高くなる。

　ソフトウェア開発におけるAIの役割に目を向けると、Webで多くの話題を集めていたのがOpenAIの「GPT-3」だった。GPT-3は自然言語処理の新しいAIだ。GPT-3のデザイナーによると、GPT-3は「テキストを入力して、結果をテキストで出力する」汎用（はんよう）のインタフェースを提供するため、どんな仕事でも英語を使って行うことができるという。2020年6月、OpenAIはGPT-3用のAPIをリリースした。OpenAIはそのアルゴリズムを説明するブログ投稿に次のように記載している。「任意のテキストプロンプトが与えられると、APIは利用者が指定したパターンに一致させようと試み、テキストを補完して返す。利用者は行いたいことの例をほんの少し提示することで『プログラミング』を行うことができる。成功するかどうかは、タスクの複雑さによって異なるのが一般的だ。このAPIにより、利用者が提示した例のデータセット（小規模または大規模）でトレーニングを行うか、ユーザーやラベル付けツールが提示する人間のフィードバックから学習を行うことで、特定のタスクのパフォーマンスを利用者が向上させられるようになる」

　実際には、GPT-3のプログラミングでは幾つか例を示す必要がある。その後はあらゆることをGPT-3が判断する。

　Twilioでソフトウェア開発者を務めるミゲル・グリンバーグ氏は最近、GPT-3の使用方法を示す例をアップロードした。この例では、GPT-3とPythonの「Flask」フレームワーク（訳注）を使ってTwilioのチャットbotを構築している。このアプリケーションの興味深い点は、同氏が記述するステップによって実在する中で最も強力なAIエンジンの一つが呼び出され、ランダムな質問に人間のように答えることだ。同氏が記述するステップに必要なのは幾つかのかなり基本的なPythonコードだけだ。

訳注：原文は「Flack」だが、Flaskの誤りと判断した。FlaskはPython用のWebアプリケーションフレームワーク。

　GPT-3を使ってプログラムを作成しているWebのコメンテーターもいる。CrowdboticsもGPT-3はソフトウェア開発にとって革新的なものと見ている企業だ。同社は最新のブログ投稿に次のように記載している。

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