生成AI

生成AIとは、人工知能（AI）のアルゴリズムが、写真、音楽、文章、映像などの新コンテンツを生成する技術です。
利用増加と技術開発の相乗効果で、自動生成コンテンツの品質は急速に向上しています。

一般的な生成AIの種類を例示すると、次のようになります。
　
1．GPT-3（Generative Pre-trained Transformer3）※開発元はOpenAI
2．BERT（Bidirectional from Transformers）※開発元はGoogle
　
両者の共通点は、Transformerアーキテクチャーの使用と、自然言語処理です。
Transformerアーキテクチャーは、入力文中の単語の長距離依存関係を学習するものです。
自然言語処理は、コンピューターが人間の言葉（自然言語）を理解・解釈・分析・応答生成を行う技術です。
　
相違点は、文脈理解と文章要約です。
文脈理解では、GPT-3が単純な文書生成機能を提供するのに対し、BERTは文脈依存の言語モデリングを行います。
文章要約では、GPT-3が要約そのものに長所があることに対し、BERTはトピックの把握に優れています。

生成AIは、上述の自然言語処理をはじめ、様々な分野で応用されています。

• 画像、音楽、ゲーム、プログラム、商品デザインなどのコンテンツ分野
• 医療上の診断や治療の支援、創薬、未病対応などの健康ケア分野
• 個別指導教材や、個人別学習プラン、フィードバック提供などの教育分野

このように利便性の高い生成AIですが、いくつかの課題も指摘されています。

1．ソースデータの信頼性

生成AIは、ビッグデータを用いてトレーニングされます。ビッグデータ中に偏りやバイアスがあると、判断を誤る危険性があります。

2．意味理解の限界

生成AIは、文字や単語のパターンは学習可能ですが、文脈や意味の理解には限界があります。このため、適切な応答を生成できない可能性があります。

3．コストとリソース

生成AIのトレーニング規模や、リアルタイム性要求が高くなるほどリソースが必要となります。これは、高コストや環境負荷といった課題を引き起こします。

前に述べた課題を克服し、技術の進歩により生成AIの品質が向上するのはもちろんのこと、生成AIの適切な使用を目的とした倫理的な枠組み、つまり法律や規制が整備されることが見込まれます。