サム・アルトマンは、ChatGPTに「お願いします」や「ありがとう」と言うことで、OpenAIは年間数千万ドルの計算コストを失っていると述べました。それでもアメリカ人の67%はそれをやっています。 なぜそうなのか計算してみてください。 2024年の早稲田大学の研究では、英語、中国語、日本語の礼儀正しさレベルを超えたLLMの回答を検証しました。無礼なプロンプトは明らかに悪い結果を生み出しました。偏り、誤り、拒否が増えました。中程度の礼儀正しさは、常に両極端を上回ってきました。 仕組みは一度見れば納得できます。丁寧なプロンプトは、より高品質なトレーニングデータへのパターンマッチを促します。「この分析を構造化するのを手伝ってくれませんか?」と書くとき、モデルは専門的でよく論理化されたテキストから引き出します。「答えを教えて」と書くと、Redditから引用しています。 Google DeepMindのマレー・シャナハンは簡潔に説明しました。モデルは賢いインターンを演じているのです。インターンを同僚のように扱えば、同僚級の仕事が手に入ります。命令を叫ぶことで、最低限の実効的な服従が得られます。 さて、コスト面を見てみましょう。OpenAIは1日に10億件以上のクエリを処理しています。各GPT-4クエリは約2.9ワット時を使い、Google検索の10倍に相当します。しかしOpenAIは3000億ドルの評価額で400億ドルを調達しました。数千万ドルの礼儀トークンは、誤差の切り上げ誤差の四捨五入です。 それでも67%のユーザーがやっていて、そのうち55%は「正しいことだから」と答えています。彼らは人生の他のすべてのやり取りを支配する行動習慣を維持しています。子どもにアレクサに「お願いします」と言うことを教える親は、アレクサのためにやっているわけではありません。彼らがそうしているのは、代わりに失礼な態度を取ることが早く結果を出すと学ぶ人を育てることだからです。 9億人に「ありがとう」と言うのをやめさせてOpenAIが運用コストの0.01%を節約できると言うのは、インターネット上で最も技術的な最適化策です。あなたはすべてのやり取りを取引として扱う訓練をしているのです。そしてその習慣はチャットウィンドウにとどまりません。