自動車製品がそうであるように、同一technologyを利用したproductであっても、product conceptや product designが異なると、異なる特徴を持つproductとなる。このことは、生成AI「製品」にも当てはまる。OPEN AIのChatGPT、MicrosoftのBing AI、PerplexityのPerplexity AIといった生成AI製品のいづれも、ChatGPT4.0を使用しているにも関わらず、それぞれが一定の「個性」を持ち、かなり異なった「回答」を生成するのはそうした理由によるものである。
1） 生成「精度」重視 vs 生成「速度」重視
生成「精度」向上と生成「速度」向上は二律背反的であるため、「精度」重視のproduct designと、「速度」重視のproduct designという二つの技術的選択が問題となる。
2) 「面白さ」（創造性）重視 vs 「信頼度」（信頼性）重視
回答生成に際して、「信頼度がより高い回答を生成するのか？」、それとも、「ユーザーがより興味深いと思う回答を生成するのか？」という二つの技術的選択が問題となる。
ex.1 「persuasive」であることを重視するChatGPT3.5（アラレちゃん型）
vs
「truthful」であることを重視するPerplexity AI（鉄腕アトム型）
ex.2 「より創造的に」、「よりバランスよく」、「より厳密に」という３つのモードを持つMicrosoft Bing AI
