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「量量転化、量質転化、質量転化、質質転化」というタイトルの記事を以前に書きました。

スキルの習得と活用について、以下の4つの段階に分け、それぞれの段階で必要とされること、可能になることを要約したものです。

◯段階1: 量量転化
量をこなすことで、より量をこなせるようになる

◯段階2: 量質転化
量をこなすことで、質が向上する

◯段階3: 質量転化
質の向上が、量という成果になる

◯段階4: 質質転化
質的な変容が、他者や組織に影響を与える

量量転化、量質転化、質量転化、質質転化
https://forum.pc5bai.com/tips/longshot/245538d3-d7db-487c-8fbe-030e0b270e92/

段階1の「量量転化」、段階2の「量質転化」は、学習のフェーズ。
段階3の「質量転化」、段階4の「質質転化」は、活用のフェーズです。


段階1の「量量転化」、段階2の「量質転化」ともに、「量」という言葉からはじまっていることに注目してください。
一方で、段階3の「質量転化」、段階4の「質質転化」は、「質」という言葉からはじまっています。

学習のフェーズでともあれ必要なのは、「量」です。
学習段階でこなした「量」によって、提供できることの「質」が向上します。


第2段階「量質転化」から段階4の「質質転化」まで一気に駆け抜けた事例があります。

「ChatGPT」のような大規模言語モデル(LLM)です。

AI自体は昔からありました。
「ChatGPT」のような大規模言語モデル(LLM)が取り組んだことは、「膨大な量の学習」です。

GPT-3モデルが事前に学習したテキストデータの量は約570GBであり、パラメータ数は約1750億個と言われています。GPT-3は、それまでのAIに比して、約10倍の情報を学習したとされています。

これにより急激に能力が向上し、まるで知性を有しているかのような振る舞いをするようになりました。
人間のような自然な会話を行うことが可能になり、大量の情報をリアルタイムで処理し、人々の質問に瞬時に応答することができるようになりました。


「量をこなすことで、質が向上する」という、まさに、「量質転化」の事例です。

これにより、「活用のフェーズ」でも一気に変容を遂げました。

この質の向上により、以前は数時間かかっていたユーザーの質問への応答が、ほぼリアルタイムで可能になりました。
これは、第3段階の「質量転化」です。

そして、今となっては、その存在そのものが社会に影響を与えています。
これは、第4段階の「質質転化」です。


ここで大事なのは、大きな変容が「量をこなすこと」によって得られたということです。

学習のフェーズでともあれ必要なのは、「量」です。
学習段階でこなした「量」によって、提供できることの「質」が向上します。