生成型人工知能 (AI) は、2023 年に多くの業界を変革する準備が整っています。深層学習とニューラル ネットワークの進歩により、生成型 AI を使用すると、コンピューターは、人間が作成した作品と区別できないテキスト、画像、ビデオ、オーディオなどの新しいコンテンツを生成できます。 。生成 AI は大きな可能性を示していますが、同時に、倫理、合法性、社会的影響に関して、慎重に検討する必要がある難しい問題も提起しています。
この記事では、生成 AI の現状の概要、技術レベルでの仕組み、さまざまな分野での応用例、責任を持って使用する方法に関するガイダンス、およびこのテクノロジーの将来性について説明します。急速に進化を続けています。
あなたが生成 AI の活用方法を検討しているビジネス リーダーであっても、生成 AI を管理する方法を決定する政策立案者であっても、あるいはその機能を理解しようとしている一般ユーザーであっても、この記事は 2023 年の生成 AI の現在の状況についての有益なガイドとして役立ちます。
生成AIとは何ですか?
生成 AI は、出力として新しい合成コンテンツを生成できる機械学習モデルを指します。分析や分類タスクに焦点を当てた従来の AI システムとは異なり、生成 AI モデルは、テキスト、画像、オーディオ、ビデオなどのまったく新しい成果物を作成します。生成 AI の主な特徴は、既存のコンテンツを単に再配置または変換するのではなく、トレーニング データから学習したパターンに基づいて実際に斬新でオリジナルのコンテンツを作成することです。
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今すぐ始める今日の生成型 AI の最も顕著な例には次のようなものがあります。
- 特定のプロンプトまたはトピックに対して人間のようなテキストを作成できる GPT-3 のようなテキスト生成モデル。
- テキストの説明からフォトリアリスティックな画像を作成できる DALL-E 2 などの画像生成モデル。
- テキストのナラティブ入力に基づいて合成ビデオ クリップを生成できるビデオ生成モデル。
- 音楽の生成だけでなく、テキスト読み上げなどのタスクのためのオーディオ生成。
- ディープラーニングを使用してオブジェクトを設計する 3D モデルを生成します。
生成 AI のトレーニング プロセスには、当面のタスクに関連する巨大なデータセットをモデルに供給することが含まれます。たとえば、画像生成モデルは何百万もの画像でトレーニングされます。次にモデルは、ニューラル ネットワークやディープ ラーニングなどの技術を通じて、トレーニング データ間のパターンと関係を認識することを学習します。これにより、テキストまたはその他の入力が与えられたときに、トレーニング データと同様のまったく新しい現実的な出力を生成できます。
生成 AI の主な利点は、その多用途性と人間の創造性を拡張できることです。考えられるユースケースは、コンテンツ作成、デザイン、問題解決などに及びます。ただし、データの偏り、悪用、合法性の問題に関するリスクも伴います。全体として、生成 AI は、計り知れない可能性を秘めた ML のエキサイティングな新境地を表しています。
生成AIの開発
生成 AI は、AI 分野におけるこれまでの進歩を基礎として、徐々に進歩してきました。初期の機械学習により、明示的なプログラミングを必要とせずに、システムが経験から学習し、自らを強化できるようになりました。
機械学習技術が成熟するにつれて、ニューラル ネットワークが登場しました。人間の脳を大まかにモデル化したニューラル ネットワークは、巨大なデータセットを消化して、画像認識、自然言語処理、コンテンツ作成などのタスクのための強力なツールにすることができます。
生成 AI は、敵対的生成ネットワーク (GAN) の発明により大きく前進しました。 GAN は、ジェネレーターとディスクリミネーターという 2 つの競合するコンポーネントを使用します。ジェネレーターは新しい合成出力を生成し、ディスクリミネーターはそれらを実際のトレーニング データと比較して分析し、偽物を識別しようとします。この敵対的なコラボレーションにより、ジェネレーターは繰り返し改良され、ますます現実的で人間らしいデータを作成できるようになります。
これらおよびその他のイノベーションが舞台裏で機能することで、生成 AI がさまざまな消費者およびビジネス アプリケーションに浸透してきました。パーソナライズされたレコメンデーション システムから、執筆、アート、音楽のためのクリエイティブ ツールに至るまで、一般の人は、基礎となるテクノロジーの専門知識を必要とせずに、生成 AI の恩恵を受けることができるようになりました。
要約すると、生成 AI の進歩は、機械学習、ニューラル ネットワーク、GAN の重要なマイルストーンによって推進されてきました。テクノロジーが急速に進歩し続けるにつれて、思慮深いガバナンスが必要とされると同時に、新たな創造的な可能性が解き放たれます。
生成AIの応用
言語処理とライティング
生成 AI は、言語処理と言語記述に関して状況を大きく変えています。 ChatGPT (GPT-3 モデルを使用) や Copy.ai などのツールは、コンテンツの作成、ワークフローの合理化、電子メールやドキュメントの下書き、記事の作成、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と創造性を劇的に向上させます。
人工知能のライティングと自然言語処理 (NLP) に関する研究を通じて、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 アシスタントと、下書き、編集、リライトなどを支援するソフトウェア
- テキストをより自然に言い換える AI 言い換えおよび要約ツール
- 顧客サービス、販売、その他の会話のための AI チャットボット
- AI コンテンツと重複をスキャンする盗作チェッカー
- コードを提案し自動補完する AI コーディング アシスタント
- 手作業が少ない AI ウェブサイトビルダー
- Webページとコンテンツを最適化するAI SEOツール
- 広告、電子メール、ソーシャル投稿を生成するための AI マーケティング ツール
ご覧のとおり、自然言語処理 (NLP) と言語ベースの AI は、企業によってあらゆる種類のアプリケーションに急速に採用されています。しかし、言語は生成 AI の機能の 1 つにすぎません。テキストの操作以外にも、現在および潜在的なユースケースが数多くあります。
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に関して、大きな変革をもたらしています。 Stable Diffusion のような基礎モデルを使用すると、AI はテキスト プロンプトを使用するだけで独自の画像やアートを生成できるようになりました。驚くようなアートワーク、リアルなビデオを作成し、写真編集を支援します。 Midjourney や Photoshop などのツールは、このタイプの AI の使用において先頭に立っている。
私たちはビジュアル向けのトップ AI ツールについて多くの記事を書いてきました。これらには次のものが含まれます。
- ロゴ、グラフィック、イラストなどを作成するAI デザイン ツール
- テキストからオリジナルのアートワークを生成するAIアートジェネレーター
- リアルなビデオクリップを作成する AI ビデオ ジェネレーター
- 画像の品質を向上させ、高級感を高め、修正するAI フォトエンハンサー
- 解像度と鮮明さを向上させる AI 画像アップスケーラー
ご覧のとおり、生成 AI は、視覚的な創造性とメディア制作の面で可能なことを再構築しています。アプリケーションは、テキストや言語を扱うだけではありません。 AI は、あらゆる種類のデジタル メディアやビジュアル コンテンツを生成および強化するための新たな可能性を解き放ちます。
音声生成と音声処理
ジェネレーティブ AI はオーディオの世界も変革しています。好みのスタイルで音楽を生成できるようになりました。または、テキスト読み上げツールとして使用して、書かれた単語を自然な音声に変換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がコンテンツにアクセスしやすくなります。逆に、音声テキスト変換ツールは音声ファイルを文字に起こすことができるため、ファイルの検索や分析が容易になります。
オーディオに焦点を当てたトップの AI ツールには次のようなものがあります。
- テキストからリアルな音声を生成するAI音声生成ツール
- オリジナルの曲やビートなどを生成する AI ミュージック クリエイター
- テキストを自然に読み上げる AI テキスト読み上げツール
要約すると、生成 AI は、オーディオ、音楽、音声の操作で可能なことを再構築しています。自然な音声、ユニークな音楽を合成し、オーディオを正確に転写できます。これにより、聴覚コンテンツの作成と利用の可能性が広がります。
生成 AI はどのように機能するのでしょうか?
生成 AI システムは、ディープラーニングと呼ばれる複雑な計算技術を利用して、大規模なデータセットを調べ、共通のパターンと配置を特定します。この知識は、新しく説得力のある出力を作成するために活用されます。モデルは、ニューラル ネットワークとして知られる機械学習手法の統合を通じてこれを実現します。ニューラル ネットワークは、人間の脳が時間の経過とともに情報を吸収し、そこから学習する方法を大まかに模倣します。
たとえば、膨大な量のフィクションの文章を入力すると、時間の経過とともに、生成 AI がストーリーの核となる要素 (プロット構造、登場人物、テーマ、物語ツールなど) を認識し、再作成できるようになります。
生成 AI モデルは、取り込み、生成するデータが増えるほど、より高度になります。この継続的な機能強化は、基礎的なディープラーニングとニューラル ネットワーク技術から生まれています。これらのモデルがより多くのコンテンツを生成するにつれて、その出力はますます現実的で人間らしくなります。反復学習を通じて、システムは言語認識と文脈認識を強化します。
要約すると、生成 AI はディープ ラーニングやニューラル ネットワークなどの計算手法を活用して、大規模なデータセットから洞察を抽出します。次に、これらの学習を利用して、時間の経過とともに品質が向上する斬新で説得力のあるコンテンツを作成します。この新しいテクノロジーは、多くの業界やアプリケーションにわたって大きな可能性を秘めています。
責任を持って生成 AI を使用する方法
生成 AI には、人間のようなコンテンツを作成できるという驚くべき可能性があります。しかし、このテクノロジーの力は倫理的な問題や悪用のリスクも引き起こします。これらの課題に責任を持って対処することが重要です。これが、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最善の方法です。消費者向け AI ツールを使用している場合でも、より広範なモデルを構築している場合でも、独自のモデルを作成している場合でも、私たち全員が AI を倫理的に使用する上で果たすべき役割を担っています。
AI に関する絶望的な予測以外にも、AI の使用には、定義が難しい現実のリスクが存在します。
空は必ずしも落ちてくるわけではありません。しかし、潜在的なマイナス面から守りながら、社会に利益をもたらす方向にこのテクノロジーを導く方法を慎重に検討する必要があります。生成 AI の利点を享受したいのであれば、それを責任ある倫理的な方法で使用するのは私たち全員の責任です。
本質的なリスクと批判
他の強力なテクノロジーと同様、生成 AI にも独自の課題と潜在的な欠点が伴います。大きな懸念の 1 つは、これらの 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。不正確なデータや誤解を招くデータに基づいてコンテンツを作成し、結果として虚偽の情報を広め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、それが必ずしも明らかではありません。
これは、正確さが重要であるジャーナリズムや学術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、特に出力を完了するのに苦労している場合、AI は「幻覚」を見せたり、事実をでっち上げたりすることがあります。
もう 1 つのリスクは、コンテンツの信頼性に関するものです。 AI によって生成されたコンテンツがより一般的になるにつれて、それに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 を広範囲に使用しているパブリッシャーや個人は、特に AI コンテンツに明確なラベルが付けられていない場合、大きな評判の低下に直面する可能性があります。
重要なのは、生成型 AI には人間の判断力がないことを認識することです。誤って誤った情報を広めたり、盗用したりする可能性があります。私たちはこれらのモデルを責任を持って透明性を持って使用する必要があります。 AI がコンテンツの作成に関与している場合でも、事実の確認と出典の引用は依然として重要です。
生成型 AI の例
2023 年、OpenAI の Chat GPT や DALL-E などの画期的な進歩のおかげで、生成 AI の人気が爆発的に高まりました。自然言語処理などの基盤テクノロジーの急速な進歩により、消費者やクリエイターも生成 AI にアクセスできるようになりました。
大手テクノロジー企業はこの分野に急速に参入し、Google、Microsoft、Amazon、Metaなどが数か月以内に独自の生成AIツールをリリースした。
テキストと画像のモデルはよく知られていますが、生成 AI には多数の種類があります。通常、ユーザーは、テキスト、画像、ビデオ、音楽など、目的の出力を生成するようにモデルをガイドするプロンプトを提供します。
注目すべき例は次のとおりです。
- ChatGPT - プロンプトに対して人間のようなテキスト応答を生成する OpenAI による AI 言語モデル。
- DALL-E 2 - これも OpenAI によって、このモデルはテキストの説明から画像とアートを作成します。
- Google Bard - Google の PaLM 言語モデルを利用した、ChatGPT のライバルとなる生成 AI チャットボットです。
- Midjourney - Midjourney Inc. によって開発され、プロンプトを解釈して画像とアートを生成します。
- GitHub Copilot - コード補完を提案する AI コーディング アシスタント。
- Llama 2 - チャットボットのような会話型 AI 用の Meta のオープンソース言語モデル。
- xAI - OpenAI を去った後に Elon Musk によって設立された新しい生成 AI 会社。
要約すると、生成 AI の大きな進歩により、業界全体で新しいクリエイティブ ツールとエクスペリエンスが可能になりました。しかし、アプリケーションが急増する中、思慮深いガバナンスが依然として重要です。
まとめ
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、革新の触媒として機能します。その可能性を深く掘り下げると、1 つの事実が明らかになります。それは、生成 AI が単に私たちの未来を形作っているだけではありません。それはすでに私たちの現在の現実の不可欠な部分です。
