生成AIとは何ですか? 包括的なガイド

人工知能はどこにでもあるようです。 その将来についての興奮、恐怖、憶測が見出しを占めており、私たちの多くはすでに個人的な活動や仕事の活動に AI を使用しています。

最新の AI ツールについて人々が話題にするのは、もちろん生成型人工知能です。 生成 AI の革新により、人間からの簡単なクエリに基づいて、機械がエッセイ、歌、またはオリジナルの芸術作品を迅速に作成することが可能になります。

では、生成 AI とは何でしょうか? どのように機能するのでしょうか? そして最も重要なことは、それがあなたの個人的および職業上の努力にどのように役立つでしょうか?

このガイドでは、生成 AI の世界を詳しく説明します。 さまざまな生成 AI モデル、一般的で便利な AI ツール、使用例、現在の AI ツールの利点と制限について説明します。 最後に、生成 AI の将来、テクノロジーがどこへ向かうのか、そして責任ある AI イノベーションの重要性について考えます。

目次

• 生成AIとは何ですか?
• 生成 AI の仕組み
• 生成 AI モデル
• 生成 AI ツール
• 生成 AI のユースケース
• 利点と利点
• 欠点と制限
• 生成AIの未来
• 結論

生成AIとは何ですか?

生成 AI は、テキスト、画像、その他の種類のコンテンツなど、オリジナルの出力を作成するために大量の生データでモデルをトレーニングする機械学習の特定の分野を指します。

AI、つまり機械学習とは、履歴データに基づいて統計的に可能性の高い予測を行うことです。 たとえば、従来の機械学習技術は、「堅苦しい」や「面白い」など、考えられるトーンのリストから文章のトーンを予測するために使用される可能性があります。 これらの手法では、多くの例に基づいてテキストのトーン特性のモデルを構築し、そのモデルを使用して新しい入力を評価します。

これは例えです。誰かがあなたに 100 万件のフォーマルなメールの例を見せ、その後新しいメールを見せたとしたら、そのメールがフォーマルな雰囲気を持っているかどうかを判断できるかもしれません。 思考を処理するのにかかる時間の中で、あなたの脳はその電子メールの特定の特徴 (件名、長さ、丁寧な語彙など) を認識し、それらがあなたの「形式的」とはどのようなものであるかについてのモデルに適合していることに気づきます。 非常に高いレベルでは、従来の機械学習はほぼ同じように機能します。

しかし、議員に新しい正式な電子メールを書きたい場合はどうすればよいでしょうか? これは生成 AI の領域です。 他の形式の機械学習と同様に、生成 AI は世界のモデルを構築するための例に基づいてトレーニングされており、新しい入力についての予測を行うことができます。 ただし、生成 AI モデルが成功するには通常、より大量のデータでトレーニングする必要があり、モデル自体もより複雑である必要があります。 データ サイエンティストは、ニューラル ネットワークとして知られる機械学習テクノロジーの一種を使用して、生成 AI モデルを構築します。

議員に正式な電子メールを書くために、生成 AI モデルは、「正式な」文章がどのようなものなのか、電子メールが通常どのように構成されているのか、そして「議員」とは何なのかを理解する必要があります。 驚くべきことに、これらの概念をハードコーディングしたり、それらを組み立てる方法を説明したりする人は誰もいません。モデルは、気が遠くなるような大量の生のテキスト (公共のインターネット上のあらゆるものなど) でトレーニングされることによって、これを自ら学習します。 これにより、「議員への正式な電子メール」である可能性が最も高い新しい電子メールを基本的に一字一句予測することができます。

生成 AI の仕組み

生成 AI がどのように機能するかを最もよく理解するために、その操作を簡単なステップに分解してみましょう。

1ユーザーがプロンプトを入力します

生成 AI は人間が入力したプロンプトに応答します。 たとえば、誰かが「プロジェクト マネージャーとしての採用の内定に対する専門的な承諾書を書いてください」などのプロンプトを入力する可能性があります。 プロンプトがより具体的でよく書かれているほど、モデルが満足のいく出力を生成する可能性が高くなります。 プロンプト エンジニアリングという用語を聞いたことがあるかもしれません。これは、生成 AI ツールから高品質でより正確な結果を得るために、プロンプトの表現を調整したり、追加の指示を含めたりするプロセスを指します。

プロンプトは常にテキストとして提供されるわけではありません。 生成 AI システムのタイプに応じて (詳細についてはこのガイドで後述します)、プロンプトは画像、ビデオ、またはその他のタイプのメディアとして提供される場合があります。

2生成 AI ツールがプロンプトを分析する

次に、生成 AI がプロンプトを分析し、人間が読める形式から機械が読める形式に変換します。 この例ではテキストにこだわり、モデルは自然言語処理 (NLP) を使用してプロンプト内の指示をエンコードします。

これは、テキストの長いチャンクを、単語または単語の一部を表すトークンと呼ばれる小さな単位に分割することから始まります。 モデルは、トレーニング データから学習した文法、文構造、その他多くの種類の複雑なパターンと関連性のコンテキストでこれらのトークンを分析します。 多くの生成 AI ツールは、より長い会話にわたってコンテキストを保持できるため、これには、以前にモデルに与えたプロンプトも含まれる場合があります。

3ツールは予測出力を生成します

モデルはプロンプトに関してエンコードしたすべてのものを使用して、最も合理的で統計的に可能性の高い応答を生成しようとします。 本質的に、このモデルは、「世界についてこれまでに知っていることすべてに基づいて、この新しいインプットを与えられた場合、次に何が起こるのか?」と自問します。

たとえば、物語を読んでいて、ページの最後に到達すると、「お母さんが答えました」と書かれており、次の単語が次のページにあると想像してください。 ページをめくるとき、次の言葉は何になると思いますか? 世界全般について知っていることに基づいて、いくつかの推測ができるかもしれません。 それは電話である可能性もありますが、テキスト、電話、ドア、または質問である可能性もあります。 物語の中でこれより前に何が起こったのかを知ることは、より情報に基づいた推測を行うのにも役立つかもしれません。

本質的に、これは ChatGPT のような生成 AI ツールがプロンプトに対して行っていることです。そのため、より具体的で詳細なプロンプトがより良い出力の作成に役立ちます。 「犬についての面白い詩を書いてください」というようなシナリオの始まりがあります。 次に、世界とその中の関係性の複雑なモデルを使用して、一語一語物語を完成させようとします。 重要なことは、生成 AI ツールは、人間のフィードバックによるいわゆる強化学習も行い、人間が承認する応答を優先することを学習します。

生成 AI ツールを試したことがある場合は、毎回異なる出力が得られることに気づくでしょう。たとえ同じ質問を 2 回行ったとしても、ツールはわずかに異なる方法で応答します。 非常に高いレベルで言えば、その理由は、生成 AI からの応答を現実的なものにするためには、ある程度のランダム性が鍵となるためです。 ツールが常に最も可能性の高い予測を常に選択すると、意味のない出力が得られることがよくあります。

生成 AI モデル

生成 AI にはさまざまな技術が使用されています。 これらはすべて、核として、人間の脳の仕組みに似たアーキテクチャの一種であるニューラル ネットワークを使用しています。 また、ディープ ラーニングという用語を聞くこともあります。これは、単に 3 層以上のニューラル ネットワーク (最も基本的なものを超えるすべてのニューラル ネットワーク) を指します。

ニューラル ネットワークは、相互接続されたノードの層で構成されます。 各ノードには、トレーニング データから学習した内容に基づいて入力の 1 つの側面を処理することに特化した独自の統計モデルがあります。 脳の各部分がさまざまなタスクに割り当てられるのと同様に、よく知っている顔を見たときに特定のニューロンが起動する可能性があります。ニューラル ネットワークのさまざまな部分がさまざまなパターンや関係を認識します。

個々の決定は単純ですが (たとえば、1 つのノードが単語が名詞かどうかの認識に特化している場合があります)、最終的な予測は、これらすべての決定が一緒になって非常に複雑な出力をもたらすドミノ効果です。

データ サイエンティストが実際にニューラル ネットワークを使用して生成 AI モデルを構築する方法はさまざまです。 最も一般的な種類のアーキテクチャには次のようなものがあります。

敵対的生成ネットワーク (GAN) と変分オートエンコーダー (VAE) : 画像生成に使用されるこれら 2 つのクラスのモデルは、2010 年代半ばに話題を呼び始め、現在の生成 AI の話題の前兆となりました。GAN では、1 つのニューラル ネットワークが出力を生成し、もう 1 つのネットワークがそれが本物か偽物かを判断しようとします。このやり取りにより、モデルはトレーニング中によりスマートになります。 VAE は、画像の一部のエンコーディングを生成し、エンコーディングの一部をサンプリングしてデコードして、まったく新しい画像を作成します。

拡散モデル:生成 AI の拡散モデルでは、トレーニング データはガウス ノイズの追加によって破壊され、その後、そのノイズの追加を逆にすることで復元されます。ガウス ノイズを追加することは、画像内のピクセルをスクランブルすることと考えることができます。 ノイズは釣鐘曲線に沿った確率に基づいて追加されるため、「ガウス」になります。 モデルがノイズを反転すると、それらの確率をデコードして予測を行うため、同じプロンプトであっても毎回元の画像が得られます。

大規模言語モデル (LLM):このタイプのモデルは、トランスフォーマーと呼ばれるニューラル ネットワーク アーキテクチャを使用します。トランスフォーマーは基本的に、入力シーケンス内のすべての単語を同時に検討し、それらがどのように関連しているかを把握することができるため、テキストを理解して生成する場合に特に便利な手法となります。 トランスフォーマーの概念は 2017 年から存在していましたが、膨大な量のトレーニング データを適用し、人的強化によってモデルのパフォーマンスを向上させることで、今日の生成 AI 自然言語ツールで見られるブレークスルーが実現しました。

ハイブリッド モデル:ハイブリッド モデルは、ルールベースの計算を機械学習およびニューラル ネットワークと組み合わせて、AI システムの運用を人間が監視できるようにします。基本的に、上記の生成 AI モデルのいずれかを使用して、操作後または操作中にルールまたはロジック ベースのシステムの対象にすることができます。

生成 AI ツール

あなたも、仕事、研究、個人的な活動に、著名な生成型 AI ツールのいくつかをすでに使用しているかもしれません。 たとえば、OpenAI の ChatGPT は、パーティーの招待状の作成から難解で専門的な質問への答えの検索に至るまで、あらゆる用途に一般的に使用されています。

ChatGPT は、大規模言語モデル (LLM) を使用してユーザーの自然言語プロンプトを処理し、直接的な会話型の応答を提供します。 このツールはチャットボットや実際の人物とのメッセージ交換に似ているため、その名前が付けられています。 Google の Gemini は、LLM を使用してユーザーのプロンプトに対して独自の応答を提供するもう 1 つの生成 AI ツールです。 ChatGPT とよく似た働きをします。

消費者が利用できる生成 AI のタイプは LLM だけではありません。 OpenAI によるもう 1 つの生成 AI イノベーションである DALL-E は、拡散モデルを使用してオリジナルの画像を生成します。 たとえば、ユーザーは DALL-E に、アンリ マティスのフォーヴィスム スタイルでバスケットボール コートで馬に乗っているカエルの画像を作成するよう促すことができます。 このツールは、ニューラル ネットワークと膨大なデータセットを利用して、ユーザーの希望するスタイル要素と画像コンテンツに対する特定のリクエストを組み込んだオリジナル画像を作成します。

これらは生成 AI ツールのより広く知られている例の一部ですが、他にもさまざまなツールが利用可能です。 たとえば、Grammarly は、生成 AI を使用して、人々がすでに書いている文章の明瞭さと正確さを向上させるのに役立つ AI ライティング ツールです。

Grammarly の生成 AI を使用すると、電子メール、記事、レポート、その他のプロジェクト用の効果的で高品質なコンテンツを簡単かつ迅速に生成できます。 例としては、会社の行事に招待する部門へのグループメールや、ビジネス文書の概要などがあります。

生成 AI のユースケースとアプリケーション

生成 AI の潜在的な用途は、専門家か個人かを問わず、複数の業界やアプリケーションに及びます。 ここでは、考慮すべき生成 AI のユースケースをいくつか紹介します。

健康管理

• 診断基準と臨床医のメモに基づいて患者の処方箋を作成する
• 約束の際に取ったメモに基づいて要約を作成する
• ER または遠隔医療トリアージ タスク - 生成 AI ツールは患者の症状を記録し、臨床医が患者と会う前に閲覧できる概要を生成できます。
• 大量の患者の財務データから保険詐欺の事例を特定

銀行・金融

• 潜在的な不正行為の自動検出
• 財務予測の作成
• 専門的かつ細やかな顧客サポートの提供
• さまざまな製品やサービスの過去のパフォーマンスに関する財務データに基づいてマーケティング プランを作成する

マーケティング

• 見出しやマーケティングコピーのA/Bテスト用に、さまざまなバージョンのランディングページを生成する
• 異なる場所向けに同一の販売ページの独自バージョンを作成する
• 既存コンテンツのパフォーマンスデータに基づいて新しいコンテンツのアイデアを得る
• マーケティング キャンペーン用の新しい画像やインフォグラフィックを迅速に作成する
• マーケティングビデオで使用するための独自の音楽スコアを生成する

エンターテイメントとパフォーマンス

• 販促資料用のユニークな画像の作成
• 仮想現実のための新しい没入型の風景とシナリオの構築
• 映画、テレビ、劇場の新しい脚本やアイデアを迅速に絵コンテ作成
• 撮影が困難または不可能なシナリオで登場人物を描写することにより、コンピュータ生成画像を改善する

生成 AI の利点と利点

上記の使用例で示されているように、生成 AI は効率と自動化の点で並外れた利点をもたらします。 簡単に言うと、仕事の退屈な部分を自動化することで、より多くの作業をより迅速に実行できるようになります。

この利点はおそらく、トリアージ関連のタスクや臨床医の管理などの医療の例で最も明らかです。 これらの活動を生成 AI にアウトソーシングすることで、臨床医はより多くの患者を診察し、一人一人により多くの時間を費やし、より良いケアを提供できるようになります。

マーケターにとっても、生成 AI によって節約される時間は重要です。 マーケティング キャンペーンの複数のバージョンを作成し、さまざまな人口統計に合わせてメッセージを調整し、独自のビジュアル クリエイティブ アセットを委託することに、マーケターは多くの時間を費やします。 このようなタスクを生成 AI にオフロードすることで、マーケティング担当者にプロフェッショナルでクリエイティブな帯域幅がさらに追加されます。 つまり、専門知識が必要な活動により集中できるようになります。

生成 AI を使用すると、人々は、中程度から重度の認知的負担を伴う、時間のかかるタスクを自動化ツールにアウトソーシングできます。 その結果、それらの個人が価値の高い活動に集中できる時間が増えます。 生成 AI のもう 1 つの利点は、創造的なパートナーになることができることです。 これは、人々が新しいアイデアや戦略をブレインストーミングしたり、文章やアートの下書きを多数作成したりするのに役立ち、それらはインスピレーションとして機能したり、方向性の感覚を与えたりすることができます。

生成型 AI の欠点と限界

生成 AI はエキサイティングなテクノロジーですが、それが完璧であるという意味ではありません。

ChatGPT を法的調査に使用し、クライアントに代わって提出された準備書面で架空の事件を引用した弁護士について聞いたことがあるかもしれません。 高額の罰金を支払わなければならなかった上に、この失敗は弁護士のキャリアにダメージを与えた可能性が高い。 生成 AI には欠点がないわけではなく、それらの欠点が何であるかを認識することが不可欠です。

幻覚

場合によっては、生成 AI が誤解を招くこともあります。 これが起こるとき、私たちはそれを幻覚と呼びます。

最新世代の生成 AI ツールは通常、プロンプトに応じて正確な情報を提供しますが、特に賭け金が高く、間違いが重大な結果をもたらす場合には、その精度を確認することが不可欠です。 生成 AI ツールは過去のデータに基づいてトレーニングされているため、ごく最近の時事問題について知らない場合や、今日の天気を教えてくれない場合もあります。

バイアス

いくつかの著名な生成 AI ツールは、人種や性別の偏見を含む情報を出力します。 場合によっては、ツール自体が偏見を認めていることもあります。

これは、ツールのトレーニング データが人間によって作成されたために発生します。AI が学習するデータ生成には、一般集団の間に存在する偏見が存在します。

プライバシーとセキュリティに関する懸念

生成 AI ツールは当初からプライバシーとセキュリティの懸念を引き起こしていました。 まず、モデルに送信されるプロンプトには、機密の個人データや会社の運営に関する機密情報が含まれる可能性があります。 これらのツールはどのようにしてデータを保護し、ユーザーが自分の情報を確実に管理できるようにするのでしょうか?

他のソフトウェアと同様に、生成 AI ツールもハッキングされる可能性があります。 これにより、不正確なコンテンツが生成され、企業の評判が損なわれたり、ユーザーが損害にさらされたりする可能性があります。 そして、タスクの自動化などの独立したアクションを実行するために生成 AI ツールが現在使用されていることを考慮すると、これらのシステムのセキュリティを確保することが必須であることは明らかです。

生成 AI ツールを使用する場合は、データの行き先を必ず理解し、安全で責任ある AI イノベーションに取り組むツールと協力するために最善を尽くしてください。

生成AIの未来

組織にとって、生成 AI は単なるソフトウェアではありません。 それはあなたのチームの後輩です。 これはほぼすべての業界に当てはまります。そのため、AI が働き方をどのように変えるかに備えることが不可欠です。

Gartner によると、企業は以下を考慮した AI 計画を作成する必要があります。

• 機会に対する野心: AI ツールを導入した後にあなたまたはあなたの組織が享受したい具体的な利点。
• 導入:既製のツールを使用するか、社内で構築するか、独自のデータを使用してモデルをトレーニングするかを決定します。
• リスク:組織は、信頼性、セキュリティ、データ プライバシーなど、AI に内在するすべての潜在的なリスクを考慮する必要があります。

IBM によると、世界中の政府が AI 管理を優先事項とすることも期待されるべきです。 たとえば、欧州連合は現在、AI をさまざまなリスク カテゴリに分類し、その使用と展開に関する特定のルールを義務付けることに取り組んでいます。

これらの活動を念頭に置いて、生成 AI の倫理的意味と、責任ある開発を追求することが何を意味するかを検討することが不可欠です。 世界経済フォーラムは、AI イノベーターが新しい AI システムを開発および導入する際に考慮する必要がある要素のリストを発表しました。 それらには次のものが含まれます。

• AI システムの目的に対する有効性
• セキュリティの脅威に対する回復力
• 疎外されたグループの不当な扱いを避けるための偏見の軽減
• 説明可能性、つまり AI システムの出力がユーザーにとって理解可能である必要があることを意味します
• データ最小化原則を含むプライバシー保護

肝心なのは、AI は定着するということです。 今後数カ月、数年で、各機関や政府は生成型 AI の世界における責任あるイノベーションの課題にますます注目するようになることが予想されます。

結論: 生成 AI を最大限に活用する

生成 AI は、日常の個人的な活動はもちろんのこと、多くの業界にわたって無視できない力です。 個人や企業がワークフローに生成 AI を導入し続けるにつれて、負担のかかるタスクを軽減し、このテクノロジーを使って創造的にコラボレーションする新しい方法を見つけることになるでしょう。

同時に、生成 AI に固有の技術的制限と倫理的懸念を認識することが重要です。 責任ある開発は重要ですが、責任ある使用も重要です。 生成 AI ツールによって作成されたコンテンツが本当に必要なものであることを常に再確認してください。 期待した結果が得られない場合は、時間をかけてプロンプトを最適化してツールを最大限に活用する方法を理解してください。

生成人工知能の最新のイノベーションを常に把握することで、仕事のやり方を改善し、個人のプロジェクトを強化することができます。 刺激的ではありますが、現世代の AI ツールは、地平線の向こうにあるものを垣間見るだけです。