ChatGPTを初めとする生成型AIの進展は驚くべきものです。
生成型AIは、既存のデータから学習したパターンと情報に基づいて、テキストや画像、音楽などの新しいコンテンツを生成する人工知能の一分野です。この技術は、自然言語処理をベースとした人間らしくかつ創造的なアウトプットを可能にします。今回は、生成型AIの技術的側面に深く踏み込み探求してみましょう。
生成型AIの理解
生成型AIは、従来の教師あり学習（※）とは異なり、生成型AIは大量のデータのインプットからその中に存在するデータの基本的なパターンや構造を自ら学習し見つけ出すことを目指します。この時の学習モデルは、人間の脳の構造を模しているようで異なるものです。
（※）教師あり学習：入力するデータに対して、あらかじめ人間がその答え(ラベル)をタグ付けした状態で学習する方式。最低限のデータインプットで求める答えを導くことができるが、前提として人間のラベル付け作業を必要とする。
AIは噓をつく？
生成型AIは大きな可能性を秘めていますが、それには倫理的な課題も伴います。それは、生成型AIの潜在的な誤用に関連しています。偽のコンテンツの生成、デマの拡散、著作権侵害などが懸念されます。これには、大きく分けて2つの理由があります。
まずは、AIが人間の思考プロセスを辿って回答を生成するわけではなく、異なるデータ・文章を大量に収集して回答を生成するために、無関係な情報を組み合わせて事実ではない回答を創作してしまうことがあるために起きます。これを「ハルシネーション(幻覚)」と言います。
次は、「過学習」の問題です。過学習とは、機械学習をする際に学習データに適合「し過ぎる」ことで、未知の入力に対して一般化できない論理で判断を行う（無理やり理屈づける）ことがあります。
わからないことは「わからない」と言う、それは人間だけにできることかもしれないですね。
AIの機能拡張
AIには、プラグインと言って、既存のソフトウェアにAIの能力を組み込むことで、ユーザーエクスペリエンスを向上させたり、新しい価値を提供したりすることができます。以下のような活用事例があります。
・言語処理
・画像認識
・音声認識
・予測分析
まとめ
生成型AIは、機械学習により人間に匹敵する創造的なアウトプットを生成します。但し、あくまで人間の生活を豊かにするためのツールの一つであるということは忘れてはいけません。
どんなツールも使い方次第です。AI以上に私たち自身が学習して成長し、ツールに踊らされるのではなく適切に使いこなすことを身につけていきましょう。
目指せ、IT人材！
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