生成AI：ChatGPTのようなチャットボットを支える技術について知っておくべきことすべて

気づいているかどうかに関わらず、人工知能はどこにでもあります。これは、オンラインで会話するチャットボット、ストリーミングするプレイリスト、スクロールすると表示されるパーソナライズされた広告の背後にあります。今、彼はより公的な人物として描かれています。 Facebook、Messenger、WhatsApp などのアプリに現在組み込まれている Meta AI について考えてみましょう。あるいは、Google のプラットフォーム全体でバックグラウンドで実行される Gemini。あるいは、現在 iPhone 全体に展開されている Apple Intelligence など。

人工知能には長い歴史があり、1956年にダートマス大学で開催された会議で初めて AI がモノとして議論されたことに遡ります。これまでのマイルストーンとしては、1964年にMITのコンピューター科学者ジョセフ・ワイゼンバウムによって開発された実質的に最初のチャットボットであるELIZAや、それからさらに40年遡って2004年にデビューしたGoogleのオートコンプリート機能などがある。

そして2022年、ChatGPTが注目を集めるようになった。それ以来、生成型AIの開発と製品の発売は急速に加速しており、Google Bard（現在はGemini）、Microsoft Copilot、IBM Watsonx.ai 、 MetaのオープンソースLlamaモデルなどが挙げられる。

生成型人工知能とは何か、それが「通常の」人工知能とどう違うのか、そして生成型AIが期待通りの性能を発揮できるのかどうかを分析してみましょう。

生成AIとは

生成 AI とは基本的に、学習したパターンとデータに基づいて新しいコンテンツを生成するように設計された AI システムを指します。これらのシステムは、単に数字を計算したりトレンドを予測したりするのではなく、テキスト、画像、音楽、ビデオ、ソフトウェアコードなどのクリエイティブな出力を生成します。

市場で最も人気のある生成 AI ツールには次のようなものがあります。

生成 AI の最も注目すべき機能の 1 つである ChatGPT は、いくつかの簡単なプロンプトに基づいて人間のような会話や記事を作成できます。 Dall-E と Midjourney が短い説明から詳細なアートワークを作成するのに対し、Adobe Firefly は画像の編集とデザインに重点を置いています。

非生成型AI：高度な分析と予測

すべての AI が生成的というわけではありません。生成 AI (Gen AI) は新しいコンテンツの作成に重点を置いていますが、従来の AI はデータの分析と予測に優れています。これには、画像認識や予測テキストなどのテクノロジが含まれます。また、次のような分野における革新的なソリューションにも使用されています。

科学
医療診断
天気予報
不正行為検出
予測と報告のための財務分析

チェスや囲碁で人間のチャンピオンを打ち負かした人工知能は、生成型人工知能ではなかった。

これらのシステムは生成 AI ほど派手ではないかもしれませんが、従来の AI は私たちが日常的に頼りにしているテクノロジーの大部分を占めています。

生成 AI はどのように機能しますか?

生成 AI の魔法の背後には、大規模な言語モデルと高度な機械学習技術があります。これらのシステムは、膨大な量の書籍、数百万枚の画像、何年にもわたる録音音楽、インターネットから収集されたデータなど、膨大な量のデータに基づいてトレーニングされます。

テクノロジー大手からスタートアップ企業まで、AI 開発者は AI の品質は AI に入力されるデータの質によって決まることをよく知っています。質の悪いデータを入力すると、AI は偏った結果を生成する可能性があります。これは、Google など、この分野の最大手企業でさえも逃れられない問題です。

AI はトレーニング中にこのデータ内のパターン、関係、構造を学習します。そして、促されたら、その知識を応用して何か新しいものを生み出します。たとえば、生成 AI ツールに海についての詩を書くように依頼した場合、そのツールはデータベースからあらかじめ書かれた詩を引き出すだけではありません。その代わりに、彼は詩、文脈、言語の構造について学んだことを活用して、完全にオリジナルの作品を作り上げています。

素晴らしい技術ではあるが、完璧ではない。結果がやや不正確に感じられることもある。AIがあなたの要求を誤解したり、予想もしなかったような形で過剰に創造的になったりすることもある。全くの虚偽情報を自信満々に提示することもあり、事実を確認するのはあなたの責任だ。こうした特異な挙動は、しばしば「幻覚」と呼ばれ、生成型AIを魅力的であると同時に苛立たしいものにしている要素の一つである。

生成 AI の機能は成長しています。機械学習、自然言語処理、コンピュータービジョンなどのテクノロジーを組み合わせることで、複数の種類のデータを理解できるようになりました。その結果、さまざまなテキスト、画像、ビデオ、音声を単一のフレームワークに統合し、より正確で状況に応じた応答を提供できる、いわゆるマルチモーダル AI が誕生しました。 ChatGPT の高度な音声モードや、Google の Astra プロジェクトなどがその一例です。

生成型人工知能の課題

生成型AIツールは数多く存在し、それぞれ独自のアプローチを採用している。これらのツールはイノベーションを促進してきた一方で、偏見や誤解といった多くの疑問も生み出してきた。例えば、AIが生成したコンテンツの権利は誰が所有するのか？AI企業が言語モデルの学習に利用できる素材と禁止されている素材は何か？（ニューヨーク・タイムズ対OpenAIおよびマイクロソフトの訴訟を参照）。知的財産権に関するこうした法的問題は、AIモデルの学習におけるデータ利用の未来を形作っている。

その他の懸念事項（決して小さな問題ではありません）としては、AIにおけるプライバシーと説明責任、AIによって生成されるディープフェイクとそれが雇用に及ぼす潜在的な影響などがあります。

「文章作成、アニメーション制作、写真撮影、イラスト制作、グラフィックデザインなど、AIツールは今や驚くほど簡単にこれらすべてをこなせるようになりました」と、ノートルダム大学の教授であり、ACM Transactions on Probabilistic Machine Learningの共同編集者でもあるファン・リウ氏は述べています。「しかし、だからといってこれらの役割がなくなるわけではありません。単に、クリエイターが自身のスキルを向上させ、これらのツールを活用して作品をさらに発展させる必要がある、ということでしょう。」

「また、明確なビジョンを持ちながら絵を描くことができない人など、スキルが不足している人にも、この技術は活用できる手段を提供します。ですから、クリエイティブ業界に混乱をもたらすとは思いません。願わくば、代替ではなく、共創や拡張といった形で実現できればと思っています。」

もう一つの問題は環境への影響です。大規模なAIモデルのトレーニングには膨大なエネルギーが消費され、結果として大きな二酸化炭素排出量が発生します。過去2年間における生成型AIの急速な発展は、AI全般のリスクに対する懸念を加速させています。各国政府は、責任ある倫理的な開発を確保するためにAI規制を強化しており、中でもEUのAI法は特に注目に値します。

生成型人工知能の受容

多くの人がカスタマーサービスでチャットボットとやり取りしたり、Siri、Alexa、Google アシスタントなどの仮想アシスタントを使用したりしてきました。これらは現在、生成 AI の強力なツールになりつつあります。これらすべてに加え、ChatGPT、クラウド、その他の新しいツールにより、AI を簡単に利用できるようになります。生成AIに対する一般の反応は複雑です。多くのユーザーは、特に文章作成支援、画像作成、宿題サポート、生産性などの面で、その利便性と創造性を高く評価しています。

一方、マッキンゼーの2024年グローバルAI調査では、回答者の65%が自社で生成型AIを日常的に利用していると回答しており、これはわずか10ヶ月前の調査結果のほぼ2倍にあたる。医療や金融などの業界では、生成型AIを活用して業務プロセスを効率化し、定型業務を自動化している。

前述の通り、倫理、透明性、雇用喪失、個人データの悪用の可能性などに関して明確な懸念が存在する。これらは、生成型AIの導入に対する抵抗の主な批判点である。

生成 AI ツールを使用する人も、ほとんどの場合、結果がまだ十分ではないことに気付くでしょう。技術の進歩にもかかわらず、ほとんどの人は、記事、画像、音楽など、コンテンツが生成 AI を使用して作成されたかどうかを認識できます。

AIは私がこれまでずっと使ってきた特定の言い回しを流用しているため、文章がAI生成のように聞こえることがあり、しばしば自己修正を余儀なくされます。AIが書いた記事の多くには、「ある時代に」といった表現や、「すべてが～の証である」「～の構造である」といった表現が含まれています。AIには、人間であること、人生を生きることから生まれる感情や経験が欠けています。Quoraのあるアーティストが説明したように、「AIが生み出すものは、人間の脳内のアイデアから生まれる芸術とは異なり」、「人間の心に存在する情熱から生まれるものではない」のです。

生成AI：日常生活

生成 AI は技術者やクリエイターだけのものではありません。指示を与える技術を習得すると、さまざまな日常の作業で多くの雑用をこなせるようになります。

旅行を計画しているとしましょう。検索結果ページをスクロールする代わりに、チャットボットに旅程の計画を依頼することができます。数秒以内に、あなたの好みに合わせた詳細なプランを受け取ることができます。（これは理想的ですが、提供される情報は必ず再確認してください。）

マーケティングキャンペーンを必要としているものの、デザインチームを持たない中小企業の経営者は、生成 AI を使用して魅力的な画像を作成し、広告コピーを提案してもらうこともできます。生成 AI は、マーケティングキャンペーンの創造的なアイデアを生み出すのに役立ちます。

生成 AI がその実力を証明しようとしています。

インターネット、そしてその後の iPhone の登場以来、テクノロジーの世界ではこれほどの進歩は見られませんでした。生成 AI が直面する課題にもかかわらず、それは否定できない変革を表しています。創造性を容易にし、企業のワークフローを合理化し、まったく新しい考え方や問題解決の方法を刺激します。

しかし、おそらく最も興味深いのは、その巨大な可能性であり、私たちはこれらのツールで何ができるのかを探り始めたばかりです。生成 AI はイノベーションの未来です。

よくある質問（FAQ）

生成 AI の例は何ですか?

ChatGPT はおそらく、生成 AI の最も人気のある例です。プロンプトを与えると、テキストと画像が生成されます。コードを書く。質問に答えます。テキストの要約。電子メールの下書き;その他にも多数あります。 ChatGPT は、自然言語処理とコンテンツ作成の高度な機能を提供する、生成型人工知能の分野をリードするプラットフォームです。

人工知能と生成型人工知能の違いは何ですか?

生成 AI はテキスト、画像、音楽などの新しいコンテンツを作成し、従来の AI はデータを分析し、パターンや画像を認識し、予測を行います (たとえば、医療、科学、金融など)。生成 AI は創造的なコンテンツの作成に重点を置いた定性的な開発であり、従来の AI は利用可能なデータに基づく分析と予測に重点を置いています。