OpenAIとは何ですか? その使命、製品、主な進歩について学ぶ

公開: 2024-05-31

OpenAI のアプリケーションは、Google のような既存のテクノロジー巨人を揺るがし、Anthropic のような他の AI 研究会社の創設にも影響を与えました。 生成 AI プラットフォームがよりアクセスしやすく強力になるにつれて、同社は話題の中心にいます。 それはまた、かなりの論争を引き起こします。

この記事では、人類にとって有益で安全な AI を作成するという OpenAI の使命、そのユニークな非営利/営利構造、および同社のモデルとアプリケーションについて説明します。 OpenAI のテクノロジーの進歩と限界についても説明します。

目次

  • OpenAIとは何ですか?
  • OpenAIは何をするのですか?
  • OpenAI は非営利ですか?
  • 製品とプロジェクト
  • 利点
  • 制限事項
  • 結論

OpenAIとは何ですか?

OpenAI は、2015 年に設立された AI 研究会社です。その創設者は、利益よりもポジティブな結果を優先する AI 研究を主導することを目的としたテクノロジー投資家、起業家、研究者のグループです。

創設者には有名な名前が数多く含まれています。

  • イーロン・マスク、テスラとスペースXを率いたことで最も知られる起業家
  • ピーター・ティール氏、Paypalの共同創設者でありFacebook初の外部投資家
  • Sam Altman 氏、現 OpenAI CEO、Y Combinator スタートアップ アクセラレータの元パートナー
  • リード・ホフマン、LinkedIn共同創設者

同社は設立時に、アマゾン ウェブ サービスやインフォシスなどのテクノロジー企業からも寄付の約束を受けていた。

OpenAIは何をするのですか?

OpenAI は、その作業を次の 3 つのバケットに分けて説明しています。

  • AI 機能の進化
  • AI技術の安全性確保
  • AI システムの適切な監視を確保する

最終的に、OpenAI は汎用人工知能 (AGI) の最前線になることを目指しています。 AGI は、幅広いタスクにおいて人間と同等以上のパフォーマンスを発揮できる人工知能として定義されます。 AGI への足がかりとなる生成 AI は、OpenAI の研究と製品開発の中心的な柱です。 同社の中核製品は、GPT シリーズなどの生成 AI モデルや ChatGPT などのツールです。

OpenAIの使命

OpenAI の憲章によれば、同社の使命は人類に利益をもたらす AGI を開発することです。 AI 機能の加速は避けられません。 適切な監視がなければ、社会に広範な悪影響を与える可能性があります。

OpenAIは、AIとAGIが有害な方法で使用されたり、力の不均衡を促進したりすることを防ぐために、その影響力とテクノロジーを活用することに尽力していると述べている。 同社は、その目標を達成するために、研究者がデータを公的に共有することを奨励しています。 また、AI 製品やサービスを導入するために他の機関とのオープンな協力も重視しています。 この憲章には、OpenAI は業界全体で安全な慣行を推進することに尽力しており、自社の技術を上回る技術を開発する可能性のある競合他社と協力する用意があると記載されています。

OpenAI は非営利ですか?

OpenAI は当初非営利として設立されましたが、現在は非営利/営利の二重モデルに基づいて運営されています。 同社は2019年にOpenAI LPと呼ばれる「利益制限付き」部門を発表した。 OpenAIの指導チームは、AI研究には膨大なコンピューティング能力が必要なため、変更を加える必要があると述べた。 企業はまた、十分な訓練を受け、非常に人気のある開発者や研究者の労働力を維持する必要があります。 寄付のみに依存することは、処理能力の代金を支払ったり、才能のある候補者に競争力のある報酬を提供したりするための実行可能な選択肢ではありませんでした。

新しい構造により、OpenAI はより多くの手段を利用して資金を調達できるようになります。 他の新興企業と同様に、投資家や従業員も会社の成功から恩恵を受けることができます。 ハイブリッド ガバナンス構造の下で、OpenAI はこれらの財務上の利益に制限を課します。 非営利団体は、企業がこれらの制限を超えて生み出す収益を所有します。

新会社の使命という観点から見ると、OpenAI LP は当初の憲章に定められた目標を推進する法的義務を負っています。 すべての従業員と投資家は、たとえ個人的な経済的利益よりも会社の使命を優先することに同意する必要があります。

非営利理事会は、営利部門のすべての活動を監督します。 取締役会メンバーが事業に財務上の利害関係を保持できる能力は限られています。 利害関係を保有する者は、利益相反の可能性がある特定の決定について投票することが禁止されています。

Microsoft と OpenAI の関係

2019年、MicrosoftはOpenAIとの提携を発表し、初期投資10億ドルと、OpenAIの研究開発活動を強化するためのAzureクラウドコンピューティングプラットフォームへのアクセスを提供した。 それ以来、Microsoft はさらに数十億ドルを投資してきました。 その見返りとして、Microsoft は OpenAI 製品の独占的ライセンスを取得します。 この投資によりマイクロソフトは同社の営利部門の株式の49％を取得するとの報道もあるが、OpenAIはマイクロソフトが議決権を持たないオブザーバーであり、その運営や意思決定プロセスを制御できないことを明確にしている。

OpenAI の製品とプロジェクト

OpenAI は設立以来、いくつかの生成 AI モデルとプラットフォームをリリースしてきました。 その製品の多くは、この種のツールとしては初めて広く利用可能になったものでした。

OpenAI のリリースの概要は次のとおりです。

GPTシリーズ

GPT シリーズは、大規模言語モデル (LLM) のファミリーです。 LLM は、コンテンツの取り込み、処理、生成が可能な AI モデルであり、生成 AI を機能させるエンジンと考えてください。 OpenAI は、さまざまなコンテンツ生成および分析アプリケーションに使用される 4 つの GPT モデル (GPT-1、GPT-2、GPT-3、および GPT-4) をリリースしました。

チャットGPT

ChatGPT は、会話用に微調整された GPT モデルのバリアントです。 ユーザーと対話し、状況に応じた適切な応答を生成するように設計されています。 ChatGPT は詩からコードまであらゆるものを生成できます。

他のテキスト生成プラットフォームに興味がある場合は、Grammarly を試してください。 Grammarly を使用すると、メールの下書きを作成したり、コンテンツを整えるためのヒントを入手したり、アウトラインを使用してプロジェクトをすぐに開始したりできます。

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ダルイー

DALL-E は、OpenAI の画像生成モデルの 1 つです。 これを使用すると、テキスト プロンプトを入力し、説明に適合するオリジナルの画像を生成できます。 写真や絵画など、さまざまなスタイルの画像を作成できます。

ソラ

Sora は、現在ビジュアル アーティスト、デザイナー、映画製作者などの選ばれた専門家のみが利用できるテキストからビデオへの生成ツールです。 書面によるプロンプトを受け取り、それを最大 1 分間のビデオに変換します。

コーデックス

Codex はコード生成モデルです。 自然言語プロンプトを十数のプログラミング言語に翻訳し、プログラミングの質問に答え、既存のコードを改善できます。 これは、GitHub Copilot を強化するために使用された最初のモデルでした。

クリップ

Contrastive Language-Image Pretraining (CLIP) は、画像とテキストを一緒に理解できるマルチモーダル AI モデルです。 このモデルは、画像の分類や生成などのタスクをサポートできます。 CLIP の革新的なアプローチは、DALL-E の開発に影響を与えました。

ささやき

Whisper は、自動音声認識 (ASR) タスク用に設計されたオープンソース モデルです。 音声を正確にテキストに変換し、英語以外の言語を翻訳し、話し言葉を識別できます。

OpenAI API

OpenAI API を使用すると、開発者は OpenAI モデルを使用して独自の生成 AI ツールを作成できます。 たとえば、企業は GPT モデルを使用してカスタム チャットボットやコンテンツ生成アプリケーションを作成できます。

OpenAI のイノベーションのメリット

OpenAI は生成 AI の限界を押し広げ、企業と個人ユーザーの両方がそれを利用できるようにします。 同社のモデルは柔軟で使いやすく、さまざまなアプリケーションやユースケースに対応しています。 人々の時間を節約し、コンテンツ作成をよりアクセスしやすくしています。

これらの利点を詳しく見てみましょう。

カスタム AI アプリケーションの可用性の向上

OpenAI を使用すると、企業や個人が AI を日常の活動に組み込むことができます。 OpenAI の API を使用すると、開発者はあらゆる対象者や業界に合わせてカスタマイズされたさまざまなアプリケーションを作成できます。 たとえば、企業は GPT モデルを微調整して、従業員の知識ベースとして機能させることができます。 従業員は質問に対する答えを探す代わりに、会社のデータに基づいてトレーニングされたチャットボットに質問できます。

技術的な専門知識のないユーザーでも、ChatGPT UI でカスタム GPT と呼ばれるカスタマイズされたチャットボットを迅速に作成できます。 これらのカスタム アプリには、携帯電話の App Store や Google Play と同様に、GPT ストアを通じてアクセスできますが、代わりに ChatGPT を使用します。

カスタム GPT の範囲は膨大です。 コーディング、音楽プレイリストの作成、テキストベースのゲームのプレイ、グラフィックのデザインなど、さまざまなタスクに対応するアプリが見つかります。 モバイル アプリ ストアと同様、カスタム GPT は確立された企業や独立系開発者によって作成されているため、ニッチな分野で何かを見つけられる可能性が高くなります。

人間の生産性の向上

OpenAI のアプリケーションやその他の生成 AI ツールは、人類の生産性を大幅に向上させることができます。 契約書の草案やレポートの作成など、手動で反復的なタスクを実行できます。 また、ブレーンストーミングを支援したり、新しいプログラムのコードの最初の行を書いたりすることで、創造的な障害を克服するのにも役立ちます。

生成 AI は、情報や画像の検索に費やす時間を短縮することもできます。 たとえば、検索結果をくまなく調べる代わりに、絵画の参考画像をすばやく作成したり、チャットボットとの会話で質問への回答を得ることができます。

自然言語処理の進歩

OpenAI のプラットフォームは、自然言語処理 (NLP) の進歩において中心的な役割を果たします。 NLP を使用すると、他の人間と行うのと同じようにチャットボットや画像生成ツールと対話できるため、幅広いユーザーが AI にアクセスしやすくなります。

OpenAI モデルを操作するためにコーディングができたり、特別なスキルを使用したりする必要はありません。 スラング、口語表現、慣用句を理解できます。 同様に、彼らは人間らしく、微妙な方法で反応することができます。 たとえば、ChatGPT に記事のユーモラスな要約を書いてもらうか、DALL-E に架空の人物の画像を作成してもらうことができます。

コンテンツ作成をよりアクセスしやすくする

OpenAI のプラットフォームを使用すると、初心者が新しいスキルを簡単に習得できるようになります。 たとえば、コーディングを学習している場合は、コーディングに重点を置いたモデルを使用すると、エラーに対処したり、基本的な概念を説明したりするのに役立ちます。

OpenAI の画像およびビデオ生成モデルを使用すると、写真、デジタル アート、またはビデオ撮影のスキルに関係なく、誰でもアートを作成できます。 たとえば、アマチュア作家は小説に付随するイラストを作成できますし、新進気鋭のビデオ ゲーム デザイナーは、手でスケッチすることなくキャラクター デザインを試すことができます。

OpenAI テクノロジーの限界

OpenAI の製品の使用にはいくつかの欠点があります。 これらの欠点の多くは、生成 AI の新たな性質に関連しています。 まず、生成 AI はトレーニング データのコンテンツを模倣することで著作権保護を侵害する可能性があります。 生成 AI ツールは、正確に見える誤った応答を生成することもあります。 規制当局は AI に関する確固たるガイドラインを確立していないため、トレーニング、データ プライバシー、AI モデルの使用に関する多くの疑問は未解決です。

これらのデメリットについて詳しく見ていきましょう。

著作権侵害の可能性

OpenAI のモデルは、著作権で保護された記事、書籍、アートワーク、Web ページなどの大量のデータでトレーニングされます。 生成 AI プラットフォームは、すべての応答でまったく新しいコンテンツを生成することになっています。 ただし、生成されたコンテンツはトレーニング データを模倣したり、トレーニング データを含む場合があります。 場合によっては、擬態がソースと非常に似ていることがあります。 時には、一字一句再現することもあります。

著作権侵害を防止したり、著作権侵害の可能性を警告したりするガードレールがなければ、OpenAI のツールを使用する際に、知らず知らずのうちにコンテンツを盗用してしまう可能性があります。

不正確な応答の生成

OpenAI のプラットフォームは、不正確な情報を含む応答を生成する場合があります。 この情報は信頼できるように見えるため、独自に回答を検証しない限り知ることはできません。

これは、幻覚として知られる、すべての AI プラットフォームに共通する問題です。 幻覚が発生するのは、生成 AI が予測を行うことで機能するためです。 AI は物事を「学習」し「認識」するとよく言われますが、実際には、ユーザーのプロンプトとモデルのトレーニング データに基づいて最適な出力を予測するように設計された高度に洗練された一連のアルゴリズムを使用して機能します。 AI モデルはこれらのアルゴリズムを使用して、統計的にどの単語が次に来る可能性が高いかに基づいて各応答を予測します。 これらの予測が外れる場合、不正確な応答が返されてしまいます。

データプライバシーに関する懸念

OpenAI は、プロンプトとアップロードされたデータを使用してモデルをトレーニングします。 OpenAI アプリケーションにはさまざまなユースケースがあるため、気づかないうちに大量の個人情報を会社に送信している可能性があります。

たとえば、ChatGPT を使用して銀行宛ての手紙を作成する場合、プロンプトにフルネーム、口座番号、取引の詳細を入力できます。 または、DALL-E を使用して、学校行事以外で撮影した家族写真の様式化されたバージョンを作成したいとします。 アップロードする写真には、お子様の学校名、顔、その他の特定可能な詳細が含まれる場合があります。

モデルのレビューと改善には人間が関与しているため、OpenAI の従業員や請負業者はその情報を確認できます。 OpenAI には堅牢なプライバシー/使用ポリシーとセキュリティ対策が導入されていますが、悪意のある攻撃者がそれを利用してソーシャル エンジニアリング詐欺のあなたのプロフィールを構築する可能性があります。 オンラインで共有する内容については常に注意することが重要です。 AI プラットフォームも同様です。

規制の不確実性

AIは急速に進化しており、どのように規制すべきかについては未解決の疑問が多くあります。 規制当局とテクノロジーの専門家は現在、OpenAI のテクノロジーに影響を与える可能性のあるいくつかの疑問に取り組んでいます。

  • OpenAI が著作権所有者から明示的な許可を得ることなく、著作権で保護されたデータを使用してモデルをトレーニングする権利があるかどうか
  • AI テクノロジー企業は自社製品のトレーニングとアプリケーションについてどの程度透明性を保つべきか
  • 画像生成プラットフォームを使用して本物の人物の偽の画像を作成できるかどうか、および作成できる画像の種類にガードレールを設ける必要があるかどうか
  • AIテクノロジーが有害な目的で使用された場合、誰が責任を負うのか

OpenAI と AI の次のフロンティア

OpenAI は、AI イノベーションの最大の推進力の 1 つとしての地位を確立しています。 その革新的で使いやすいプラットフォームは、すぐに生成 AI の代名詞になりました。 何百万人もの人々が毎日、直接またはサードパーティのアプリケーションを通じて OpenAI テクノロジーを利用しています。

これらのツールは先進的ですが、AI の次のフロンティアである汎用人工知能への足がかりとなります。 OpenAI は、これらのテクノロジーとそれを取り巻く慣行とポリシーを推進する上で重要な役割を果たし続けます。