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自分のAIレプリカ「LLM Twin」から学ぶ、人とAIの新しい関係


Paul Iusztinらが公開した「LLM Twin: Building Your Production-Ready AI Replica」と題したweb記事をベースに、自分そっくりに振る舞うAIレプリカ「LLM Twin」の仕組みと可能性について解説する。LLM Twinは、自分のSNSへの投稿やブログ記事などのデジタルデータを学習することで、まるで自分の分身のように振る舞うAIだ。これまでAIは人間とは異なる存在として捉えられてきたが、LLM Twinは、AIを自分の「分身」として扱う新しい発想をもたらす。自分の代わりに仕事をこなしたり、自分の知識を共有したりと、LLM Twinが示唆するのは、人間とAIが協力し合える未来の可能性だ。本記事では、LLM Twinの仕組みを解説すると共に、それが切り拓く人とAIの新しい関係性について探っていく。


 

この記事でわかること


・LLM Twinの概要と仕組みがわかる

自分のデジタルデータを学習し、自分のAIレプリカを作り出すフレームワークであるLLM Twinの基本的な概念と技術的な仕組みについて説明されている。


・LLM Twinを支える「3パイプラインアーキテクチャ」の役割がわかる

LLM Twinを構築する上で用いられる「特徴量パイプライン」「学習パイプライン」「推論パイプライン」の3つのパイプラインの役割と、それらが連携することでシステムの柔軟性と拡張性を高める仕組みが解説されている。


・LLM Twinのシステム設計の詳細がわかる

データ収集、特徴量抽出、学習、推論の4つのマイクロサービスから成るLLM Twinのシステム設計について、各サービスの役割と連携の方法が具体的に説明されている。


・LLM Twinが示唆する人間とAIの新しい関係性がわかる

LLM Twinは、AIを人間の「分身」として扱う新しい発想をもたらし、人間とAIが協力し合える未来の可能性を示唆していることが述べられている。


・LLM Twin実現のための課題がわかる

LLM Twinを実現するためには、技術的な課題の解決に加えて、倫理的・法的な議論も深めていく必要があることが指摘されている。


 

目次







 

1.LLMを用いたAIレプリカ構築が注目を集める理由とは?


近年、人工知能(AI)技術の発展は目覚ましく、特に大規模言語モデル(LLM)を用いたアプリケーションが注目を集めている。LLMとは、大量のテキストデータを学習して言語の特徴を捉えたAIモデルのことだ。このLLMを活用し、個人のデジタルデータを学習させることで、その人物のAIレプリカを作り出す試みが増えてきているのだ。


例えば、SNSに投稿した文章や、ブログに書いた記事など、個人がネット上に残したデータをLLMに学習させると、その人の文章の特徴を捉えたAIモデルができあがる。このモデルを使えば、まるでその人が書いたかのような文章を自動生成できるようになるのだ。


こうしたAIレプリカ構築の試みが注目を集めている理由は、大きく分けて2つある。


1つ目は、個人の知識やノウハウを活用できる点だ。AIレプリカは、その人物の専門知識を学習しているため、質問に対して的確な回答を返すことができる。これにより、専門家でなくても、その分野の知識を持つAIと対話することで、問題解決のヒントを得られるようになる。


2つ目は、エンターテインメント性だ。有名人のAIレプリカを作れば、ファンはいつでもその人とコミュニケーションを取ることができる。故人のAIレプリカを作ることで、その人の知識や人格を後世に残すことも可能だ。


こうした可能性から、LLMを用いたAIレプリカ構築は大きな注目を集めているのだ。


その一方で、AIレプリカ構築には課題も残されている。学習に使うデータの収集や管理、AIモデルの開発など、技術的なハードルは高い。また、個人情報の取り扱いや、AIレプリカの利用範囲など、倫理的な問題もクリアしなければならない。


こうした課題をどのように解決し、AIレプリカ構築を実用化していくのか。そのヒントとなるのが、Paul Iusztinらが公開している「LLM Twin: Building Your Production-Ready AI Replica」と題したコースのWeb記事に詳しく書かれている。ここでは、LLMを用いて本人のAIレプリカを構築するためのフレームワークが詳細に解説されている。


次章では、「LLM Twin」と呼ばれるAIレプリカ構築のフレームワークについて、詳しく見ていくことにしよう。


 

2.LLM Twinとは?自分のコピーを作り出すAIレプリカの正体


前章で紹介した通り、LLMを用いて個人のAIレプリカを作り出す試みが注目を集めている。その中の一つの方法として取り上げるフレームワークが「LLM Twin」だ。


LLM Twinとは、その名の通り、LLMを用いて自分のツインとなるようなAIキャラクターを創り出すことを目的としたフレームワークである。単にChatGPTのような汎用的なAIを使うのではなく、自分のデジタルデータを学習させることで、より自分らしさを再現したAIレプリカを構築できるのが特徴だ。


例えば、SNSであるLinkedInの投稿やMediumの記事、Substackのブログ、GitHubのコードなど、ネット上に点在する自分の発信データを集めて、それをLLMに学習させるのだ。そうすることで、単に知識を詰め込んだだけのAIではなく、自分の文章の特徴や考え方、パーソナリティを備えた「分身」のようなAIを創ることができるというわけだ。


こうしたLLM Twinを作り出せば、様々な活用方法が考えられる。例えば、自分の分身AIに仕事を任せることで、作業の効率化を図ることができるかもしれない。あるいは、自分が引退した後も、LLM Twinを使って自分の知識やノウハウを後進に伝えていくことも可能だろう。


ちなみに、LLM Twinは単なるコンセプトではなく、実際に構築可能なフレームワークとして提案されている。LinkedInやMediumなどからデータを収集し、そのデータを自然言語処理技術を用いて加工し、LLMに学習させるという一連の工程が、プログラムとして実装されているのだ。



とはいえ、LLM Twinを実際に構築するには、データ収集や機械学習モデルの開発など、高度な技術力が必要とされる。また、学習データとなる個人情報を適切に管理することも重要だ。LLM Twinの実用化には、技術面での課題をクリアすると同時に、倫理面での配慮も欠かせない。


次章では、こうした課題にどのように取り組むべきなのか。LLM Twinの構築を支える「3パイプラインアーキテクチャ」と呼ばれる設計手法について解説していこう。


 

3.LLM Twinを支える「3パイプラインアーキテクチャ」とは?


前章で紹介したLLM Twinは、自分のデジタルデータを学習させることで、自分のAIレプリカを作り出すフレームワークだ。しかし、実際にLLM Twinを構築するには、大量のデータを収集・加工し、機械学習モデルを開発・運用するための複雑な工程が必要となる。こうした課題を解決するために提案されているのが、「3パイプラインアーキテクチャ」と呼ばれる設計手法である。



3パイプラインアーキテクチャは、機械学習システムを「特徴量パイプライン」「学習パイプライン」「推論パイプライン」の3つに分割するアプローチだ。それぞれのパイプラインが独立して機能することで、システム全体の柔軟性と拡張性を高めることができる。


まず、特徴量パイプラインでは、収集したデータを加工し、機械学習モデルに入力できる形式に変換する。例えば、LinkedInの投稿やMediumの記事など、ネット上の様々な場所に点在するデータを収集し、自然言語処理技術を用いてテキストを分かち書きしたり、重要なキーワードを抽出したりといった処理を行うのだ。


次に、学習パイプラインでは、特徴量パイプラインが出力したデータを使って、機械学習モデルを学習させる。LLM Twinの場合は、事前学習済みのLLMをベースとして、自分のデータを追加学習させることで、自分らしさを再現したモデルを作り出す。


最後に、推論パイプラインでは、学習済みのモデルを使って、ユーザーからの入力に対して適切な出力を返す。例えば、ユーザーが「今日のおすすめの記事は?」と質問すれば、LLM Twinが自分の過去の記事の中から最適なものを選んで提示する、といった具合だ。


こうした3つのパイプラインを独立して設計・運用することで、機械学習システムの開発と改良を効率化できる。例えば、特徴量パイプラインの処理を改善したい場合、他のパイプラインに影響を与えることなく、特徴量パイプラインだけを修正すればよい。また、学習パイプラインと推論パイプラインを分離することで、モデルの学習と運用を並行して行うこともできる。


ちなみに、2022年の調査では、機械学習モデルの内、実際に本番環境で運用されているのはわずか54%だったという。3パイプラインアーキテクチャは、こうした「作ったモデルが使われない問題」の解決策の1つとして注目されている。


とはいえ、3パイプラインアーキテクチャはあくまで設計手法の1つに過ぎない。実際にLLM Twinを構築するには、より具体的なシステム設計が必要だ。次章では、LLM Twinのシステム構成について、さらに詳しく見ていくことにしよう。


 

4.LLM Twinのシステム設計を徹底解剖!4つのマイクロサービスの役割とは?


前章で紹介した「3パイプラインアーキテクチャ」は、機械学習システムを3つの要素に分割することで、開発と運用の効率化を図る設計手法だ。しかし、実際にLLM Twinを構築するには、より具体的なシステム設計が必要となる。


LLM Twinのシステムは、大きく分けて4つのマイクロサービスから成り立っている。すなわち、データ収集パイプライン、特徴量パイプライン、学習パイプライン、推論パイプラインの4つだ。これらのマイクロサービスが連携することで、自分のデジタルデータからAIレプリカを生み出すことができる。


まず、データ収集パイプラインの役割は、LinkedInやMedium、Substack、GitHubなどのプラットフォームから、自分の投稿やコードなどのデータを収集することだ。集めたデータはクリーニングや正規化が行われた後、MongoDBというデータベースに保存される。


次に、特徴量パイプラインでは、データ収集パイプラインが保存したデータを加工し、機械学習モデルに入力できる形式に変換する。例えば、自然言語処理技術を使って、文章をトークンに分割したり、埋め込みベクトルに変換したりといった処理が行われる。加工されたデータは、Qdrantというベクター型データベースに格納される。


続いて、学習パイプラインでは、特徴量パイプラインが出力したデータを使って、LLMを学習させる。LLM TwinではQLoRAという手法を用いて、事前学習済みのLLMに自分のデータを追加学習させることで、自分らしさを再現したモデルを作り出す。学習の進捗状況や結果は、Comet MLという実験管理ツールで記録・管理される。


最後に、推論パイプラインでは、学習済みのLLMをAPIとして公開し、ユーザーからの入力に対して適切な出力を返す。例えば、ユーザーが「LLMについての1000文字の記事を書いて」とリクエストすれば、LLM Twinが自分の知識や文章力を駆使して、要求に沿った記事を生成するわけだ。また、推論時にはQdrantに格納された埋め込みベクトルを用いて、文脈に合った情報を検索・利用することで、より精度の高い出力を実現している。


以上が、LLM Twinのシステム構成の概要だ。4つのマイクロサービスを連携させることで、自分のデジタルデータからAIレプリカを生み出すことができる。ただし、これはあくまで設計の一例であり、実際のシステムではさらに細かな工夫や調整が必要となるだろう。


次章では、こうしたLLM Twinの設計思想を踏まえつつ、私たちがどのようにAIと付き合っていくべきなのか、その未来像について考えてみたい。


 

5.LLM Twinが示す、AIとの新しい付き合い方


これまで見てきたように、LLM Twinは自分のデジタルデータを学習させることで、自分のAIレプリカを作り出すフレームワークだ。一見すると、単なる技術的な仕組みのように思えるかもしれない。しかし、LLM Twinが示唆しているのは、AIとの新しい付き合い方の可能性である。


従来、AIといえば、人間とは別の存在として捉えられることが多かった。チェスや囲碁で人間に勝ったり、人間のような会話ができたりと、AIは人間を超える存在として描かれてきたのだ。しかし、LLM Twinは、AIを「人間の分身」として捉える発想の転換を促している。


LLM Twinは、自分のデータを学習することで、自分の知識やスキル、パーソナリティを身につけたAIを作り出す。つまり、LLM Twinは、AIを自分の「分身」として扱うことを可能にするのだ。自分の分身としてのAIは、自分の代わりに仕事をしたり、自分の知識を共有したりと、様々な場面で活躍することができるだろう。


こうしたAIとの新しい付き合い方は、私たちの生活や社会に大きな変化をもたらす可能性がある。例えば、自分の分身AIを活用することで、一人ひとりが複数の仕事を同時にこなせるようになるかもしれない。また、故人の分身AIを作ることで、その人の知恵を後世に伝えることもできるだろう。


ただし、こうしたAIとの付き合い方には、倫理的な課題もつきまとう。自分の分身AIが悪用された場合、誰が責任を負うのか。AIが生成したコンテンツの著作権は誰に帰属するのか。こうした問いに答えを出すことは容易ではない。


LLM Twinは、AIとの新しい付き合い方の可能性を示してくれた。しかし、その実現のためには、技術的な課題の解決に加えて、倫理的・法的な議論も深めていく必要がある。AIと人間が共生する社会を実現するには、私たち一人ひとりが、AIとどう向き合うべきかを真剣に考えなければならないのだ。


LLM Twinは、まだ発展途上の技術だ。しかし、その先にある未来は、AIと人間が協力し合える世界かもしれない。LLM Twinが示してくれた可能性を、私たちはどのように育てていくべきだろうか。技術の進歩と、社会の成熟の両輪が求められている。




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