生成 AI とは何か、2023 年にはどのように活用できるか

人工知能 (AI) テクノロジーの領域は、前例のない速度で拡大しています。 かつては SF の世界のものと考えられていたものは、今では私たちの日常生活の不可欠な部分になりつつあります。 音声アシスタントや推奨アルゴリズムからサイバーセキュリティや高度な医療診断に至るまで、生成 AI は私たちが知っている世界を再構築しています。

この急速な進歩を把握する 1 つの方法は、この分野で行われている膨大な量の研究を見ることです。

「年間 500,000 件の新しい AI 研究論文が発表されています。」
Joelle Pineau 氏、Meta AI 研究担当副社長

このテクノロジーに対するオールインの考え方は、学界、民間業界、政府全体にわたる AI への強い関心と投資を示しています。 しかし、あなたはどうでしょうか？ Gen AI をビジネス、趣味、私生活にどのように活用できますか? AI が日常生活にどのような直接的な影響を与えるかを簡単に理解できるように、生成 AI 製品のさまざまなカテゴリに関する優れた記事をすべて集めました。

まず、ジェネレーティブ AI とは何でしょうか?

ジェネレーティブ AI とは何ですか?

生成 AI は、トレーニング データとニューラル ネットワークに基づいて独自のコンテンツを作成することに焦点を当てた人工知能の分野です。 これは、テキスト コンテンツの作成から画像、音楽、ビデオに至るまで多岐にわたります。

生成 AI を理解するには、まず AI とは何かを理解することが役立ちます。 人工知能 (AI) は、人間の知能を模倣する機械またはソフトウェアを指す広義の用語です。 それは、知識を理解し、学習し、適用し、新しい状況に対処し、通常は人間の知性を必要とするタスクを実行できるシステムを作成することです。 AI は人間の知能と同等ではありませんが、できることは驚異的です。

生成 AI は AI をさらに一歩進めます。 それは単に人間の知性を模倣するだけではありません。 それは人間の力のように創造します。 これは機械学習モデルを使用して行われます。 これらは、練習やトレーニングを通じて時間の経過とともに改善されるルールのようなものです。 これらのモデルが認識するデータとトレーニングが増えるほど、高品質で関連性の高いコンテンツの作成が向上します。

生成AIの開発

生成 AI は、これまでの AI の進歩に基づいてゆっくりと発展しました。 それは機械学習から始まりました。 この種の AI を使用すると、システムは特定のプログラミングを行わずに経験から学習し、改善することができます。

機械学習技術が進化するにつれて、人間の脳から大まかにインスピレーションを得たコンピューティング システムであるニューラル ネットワークの開発が見られました。 これらのネットワークは膨大な量のデータから学習できるため、画像認識、自然言語処理、コンテンツ生成などのタスクに非常に強力なツールになります。

画像提供: Pro_Vector /shutterstock.com

生成 AI は、敵対的生成ネットワーク (GAN) の出現により大きく進歩しました。 GAN は、ジェネレーターとディスクリミネーターという 2 つの競合する部分で構成されています。 これら 2 つの部分が連携して、非常にリアルな「合成データ」を作成します。

ジェネレーターの仕事は、新しい出力を作成することです。 弁別器の仕事は、出力を訓練されたデータと比較し、不合格とすることを試みることです。 ディスクリミネーターが承認しない場合、ジェネレーターは再試行する必要があります。 どちらの部分も、承認された出力が得られるまでこれを維持します。 このプロセスは、ジェネレーターが学習し、それ自体を改良するのに役立ちます。 時間が経つにつれて、トレーニング データによく似たデータの作成が向上します。

これらすべてが内部で機能することで、AI は平均的な人のいくつかのタイプのユースケースに忍び込むことができました。 このテクノロジーを最大限に活用するために、GAN プログラミングの専門家である必要はありません。

生成AIの応用

生成 AI は多くのデジタル ツールに浸透し、日常業務に実用的なソリューションを提供しています。

「12 か月後、つまり来年の今頃 (2024 年半ば)、すべての企業、すべてのマーケティング チーム、すべての営業チームが、この生成および予測 AI が使用するすべてのツールの中核部分になると私は本当に考えています。 来年のテクノロジーがこの機能を組み込んでいないとは考えられません。」
Joyce Kim 最高マーケティング責任者、Twilio 取締役

ジョイスの指摘が正しければ、(まだ使っていない場合は) 気づかないうちに、これらのツールを職業生活で使用することになるでしょう。

生成 AI が大きな影響を与えている主要な領域のいくつかを見てみましょう。

言語処理とライティング

生成 AI は、言語処理と記述の分野に革命をもたらしています。 ChatGPT (GPT-3 モデルに基づく) や Copy.ai などの AI ツールは、コンテンツの作成、タスクの効率化、メールの下書き、記事の執筆、質問への回答に不可欠なものになりつつあります。 これらのツールは生産性を劇的に向上させ、創造性を高めます。

AI ライティングと自然言語処理 (NLP) の現状に関する調査を通じて、これらのテキストベースの AI モデルを活用する最良のツールをいくつか発見しました。 これらには次のものが含まれます。

• AI ライティング ツールとソフトウェア
• AI 書き換えおよび言い換えツール
• 顧客サービスなどのための AI チャットボット
• AI コンテンツと盗作検出器
• AIコーディングアシスタント
• AI ウェブサイトビルダー
• AI SEO ツール
• AIマーケティングツール

ご覧のとおり、自然言語処理 (NPL) と言語ベースの AI モデルは、企業によって最も急速に導入されています。 そのユースケースは、さまざまな種類のタスクやツールに及びます。 しかし、生成 AI ができるのは言語だけではありません。

ビジュアルアートと強化

生成 AI は、視覚的な創造性と強化の状況を再構築しています。 Stable Diffusion のような基礎モデルを使用すると、製品はテキスト プロンプトを使用して独自の画像やアートを生成できます。 AI は現在、素晴らしいアートワークを作成し、リアルなビデオを作成し、写真編集を支援しています。 Midjourney や Photoshop などのツールが、このタイプの AI への道を切り開いています。 私たちはビジュアル作成に最適な AI ツールについて詳しく書いてきました。 これらには次のものが含まれます。

• AI設計ツール
• AIアートジェネレーター
• AIビデオジェネレーター
• AIフォトエンハンサー
• AI 画像アップスケーラー

音声生成と音声処理

生成 AI は聴覚の世界も変革しています。 特定のスタイルの音楽を生成できます。 または、書かれたテキストを話し言葉に変換するテキスト読み上げツールとして使用することもできます。 これにより、視覚障害のあるユーザーにとってコンテンツがよりアクセスしやすくなります。 一方、Speech-to-Text ツールは音声ファイルを文字に起こし、検索しやすく、分析しやすくします。 最高のオーディオ中心の AI ツールには次のようなものがあります。

• AI音声生成ツール
• AIミュージッククリエイター
• AI テキスト読み上げツール

責任を持って生成 AI を使用する方法

人間のようなコンテンツを作成できる生成 AI は、多くの機会を提供します。 ただし、このテクノロジーの力により、さまざまな倫理的考慮事項や悪用の可能性も生じます。 被害を最小限に抑えながら生成 AI の可能性を最大限に活用するには、これらの課題に責任を持って対処することが重要です。 消費者レベルの AI ツールを使用している場合でも、より広範な AI モデルに基づいて開発している場合でも、独自の AI モデルを作成している場合でも、私たちには責任を持って AI を使用する上でそれぞれの役割があります。

AI が何を引き起こす可能性があるかについての空からの予測は別として、AI の使用には、具体的だがとらえどころのないリスクが伴います。

生成 AI の使用に内在するリスクと批判

他の強力なテクノロジーと同様に、生成 AI には独自の一連の課題と潜在的な落とし穴が伴います。 主な懸念の 1 つは、生成 AI モデルが生成する情報を本質的にファクトチェックしないことです。 不正確または誤解を招くデータに基づいてコンテンツを作成し、虚偽の情報の伝播につながる可能性があります。 さらに悪いことに、彼らが間違いを犯したとき、それが明らかではない、または常にそれを理解するのが簡単ではないことです。

これは、情報の正確さが最重要視されるジャーナリズムや学術界などの分野では特に懸念されます。 カジュアルな文章であっても、AI は「幻覚」を示したり、事実をでっちあげたりします (特に出力を終えるのが難しい場合)。

もう 1 つの潜在的なリスクは、コンテンツの信頼性の領域にあります。 AI によって生成されたコンテンツが普及するにつれて、そのようなコンテンツを検出してフラグを立てるための AI 検出ツールが開発されています。 AI ホールセールを使用するパブリッシャーまたは個人は、特に AI 生成コンテンツにそのように明確にラベル付けされていない場合、大きな風評被害を被る可能性があります。

Gen AI のリスクについて専門家が言っていること

LLM トレーニング データには、著作権で保護された素材、Web サイトの TOS に反して追加されたコンテンツ、有害で中傷的な可能性のある情報が含まれていることは疑いの余地がありません。

画像提供: designium / shutterstock.com

AI の使用が法的にどのような影響を与えるかはまだわかりません。 モデルを開発している場合でも、自社のビジネスでモデルをサービスとして使用している場合でも。

「著作権、TOS違反、風評被害の問題を含む素材を含むトレーニングデータの使用に関しては、深刻な法的問題が存在します。」
Regina Sam Penti 氏、Ropes and Gray パートナー

(あらゆる種類の) バイアスは、生成される AI トレーニング データの一部です。 データの収集、クリーニング、維持は、将来の生成 AI システムにとって最大の仕事となります。

「データは人間が生成したデータに基づいてトレーニングされているため、バイアスは継続的な問題になります…ガードレールは引き続き改良する必要があります。」
Eric Boyd 氏、Microsoft AI プラットフォーム担当 CVP

消費者としても、私たちが使用する製品に存在するリスクを知ることは重要です。 これは、これらのツールを使用すべきではないという意味ではありません。これらのツールに供給する情報と、最終的にツールに何を期待するかについて注意する必要があるというだけです。

ここからどこにいきますか？

私たちはデジタル イノベーションの新時代の瀬戸際に立っているが、生成 AI の可能性はまだ認識され始めたばかりである。 それはテクノロジーそのものだけではありません。 また、人々や企業が日常の仕事やクリエイティブな仕事を変えるためにそれをどのように活用できるかについても重要です。

AI チャットボットを使用してカスタマー サービスの問い合わせを処理し、即時応答とサポートを提供することを想像してください。 または、AI を使用して音声を書き起こし、より幅広い視聴者がコンテンツにアクセスできるようにします。 生成 AI は、電子メールの返信や履歴書の草案から、魅力的なマーケティング コピーの作成まで、執筆作業も支援します。 そして延々と。

このトピックについてさらに詳しく知りたい場合は、現在利用可能な最高の AI ツールに関する包括的な投稿をご覧ください。 さまざまなカテゴリにわたる主要な AI ツールの詳細な概要を提供し、ニーズに合った適切なツールを選択するのに役立ちます。

生成 AI は単なる技術の進歩ではありません。 それは創造性、効率性、革新のためのツールです。 その可能性を探ると、1 つのことが明らかになります。生成 AI は単に私たちの未来を形作るだけではありません。 それは今ここにあります。

生成 AI に関するよくある質問

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