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{/* 生成AIの急速な進化は私たちの生活や仕事の在り方を大きく変えようとしていますが、その進化のスピードに追いつくのはますます困難になっています。arXivに発表されるAI論文の数は指数関数的に増加しており、Stable Diffusionは史上最も急成長したオープンソースプロジェクトの一つとなっています。AIアートツールMidjourneyのDiscordサーバーは数千万のメンバーを擁し、最大のゲームコミュニティをも超えています。最も注目を集めたのはOpenAIが発表したChatGPTで、わずか2ヶ月で1億ユーザーに達し、史上最速で成長した消費者向けアプリとなりました。AIと共に働くことを学ぶことは、急速に需要の高いスキルの一つとなっています。

AIを専門的に使用する人々はすぐに、出力の品質が入力に大きく依存することを学びます。プロンプトエンジニアリングという分野が、AIモデルの信頼性、効率性、正確性を向上させるためのベストプラクティスとして生まれました。中国のテクノロジー大手Baiduの共同創設者兼CEOであるRobin Liは、「10年後には世界の仕事の半分がプロンプトエンジニアリングに関わるだろう」と述べています。しかし、プロンプトエンジニアリングはMicrosoft Excelの熟練度に似た、多くの仕事で必要とされるスキルになると予想されており、それ自体が人気のある職業タイトルになることはないでしょう。この新しい変革の波は、私たちがコンピュータについて知っていたことをすべて変えています。私たちは毎回同じ結果を返すアルゴリズムを作成することに慣れていましたが、AIはそうではありません。AIの応答は決定論的ではなく、非決定論的です。数十年間にわたってムーアの法則のおかげで、リアルタイム計算をほとんど無視できるコストで期待するようになり、コストとレイテンシが再び重要な要素となっています。これらのモデルが自信を持って誤った情報を生成する傾向があることが最大の障害であり、これを幻覚と呼びますが、このために私たちは自分の仕事の正確性を評価する方法を再考する必要があります。

私たちは2020年のGPT-3ベータ版から生成AIと共に仕事をしてきましたが、モデルが進化するにつれて、多くの初期のプロンプトのトリックやハックはもはや必要なくなりました。時間が経つにつれて、新しいモデルでも役立つ一貫した原則が現れ、テキスト生成や画像生成の両方に適用されました。私たちはこれらの時代を超えた原則に基づいてこの本を書き、今後5年間でAIに何が起こっても役立つスキルを学ぶ手助けをします。AIと共に働く鍵は、「すべてを変える魔法のような言葉を最後に追加する方法を見つけること」ではなく、OpenAIの共同創設者Sam Altmanが述べるように、「アイデアの質と、自分が何を求めているかの理解」にあります。5年後に「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれるかどうかはわかりませんが、生成AIと効果的に働くことはますます重要になります。 */}

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