この記事読めばわかる！AIとジェネレーティブAI・生成AI・生成系AI

近年、AI（人工知能）の進化は目覚ましく、その中でも特に注目を集めているのが「ジェネレーティブAI」または「生成AI」と呼ばれる技術です。この技術は、従来のAIが持つ知的行動をさらに進化させ、新たなコンテンツを生成する能力を持つという特徴を持っています。それでは、具体的に何が可能になるのでしょうか。この記事では、ジェネレーティブAIの基本的な概念と、その特徴について詳しく解説します。

目次

• 生成AI（ジェネレーティブAI）とは？AIとの違いを説明
• 最新生成系AI（ジェネレーティブAI）のモデル・種類・仕組み
• 生成系AI（ジェネレーティブAI）の個人運用事例一覧
• 生成系AI（ジェネレーティブAI）のメリット・デメリット
• まとめ｜ジェネレーティブAIは人類の創作活動に影響を与える

生成AI（ジェネレーティブAI）とは？AIとの違いを説明

まず、基本的な「AI」について説明します。AIとは、人間が持つ知的行動をコンピュータに実現させる技術のことを指します。これには、学習・推論・認識・理解・問題解決などの能力が含まれます。

一方、「ジェネレーティブAI」または「生成AI」は、AIの一種でありながら、特定の種類のAIとして位置づけられます。その最大の特徴は、新たなコンテンツを生成する能力にあります。つまり、ジェネレーティブAIは、与えられたデータから新しい情報を生み出すことができます。

この点が、一般的なAIとの大きな違いとなります。一般的なAIは、学習したデータを基に判断や予測を行いますが、その範囲は既存のデータに基づいています。しかし、ジェネレーティブAIは、既存のデータだけでなく、それを基に新たなデータを生成することが可能です。これは、人間が新しいアイデアを思いつくのと似たようなプロセスと言えるでしょう。

ジェネレーティブAIの実現には、ニューラルネットワークや機械学習といった技術が用いられます。ニューラルネットワークは、人間の脳の神経細胞のネットワークを模倣したもので、機械学習は、データから自動的に学習するアルゴリズムのことを指します。これらの技術を組み合わせることで、ジェネレーティブAIは新たなコンテンツを生成することが可能となります。

最新生成系AI（ジェネレーティブAI）のモデル・種類・仕組み

ジェネレーティブAIの世界は、その進化の速さと多様性により、常に新しい発見と驚きをもたらしています。2022年に発表された21の生成AIモデルは、ポンティフィシア・コミージャス大学の研究者により、「入力形式と生成形式」に基づいて9種類に分類されました。これらのモデルの大部分は、OpenAI、Google、DeepMind、Meta、Runway、Nvidiaといった6つの組織によって開発されています。

それでは、これらの生成AIの種類とモデル、そしてその仕組みについて詳しく見ていきましょう。そしてVidnozAIのオンライン無料ツールも紹介しますので、ご自由に試してみてください。

生成AIの種類とモデル

生成AIは、その入力形式と生成形式により、さまざまな種類とモデルに分類されます。以下、主な生成AIの種類とその代表的なモデルのまとめです。

テキスト生成AI：一般テキスト生成には「ChatGPT」や「Google Bard」、「Bing AI」などがあります。

画像生成AI：「Midjourney」や「DALL-E 2」、「Stable Diffusion」などがあります。

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音声生成AI：「AudioLM」、「Whisper」などがあります。

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動画生成AI：「Stable Diffusion(拡張機能)」、「Gen-2」などがあります。

これらのモデルは、それぞれ特定の入力形式と生成形式に基づいて設計されており、それぞれ異なる用途や応用範囲を持っています。

生成AIの仕組み

それでは、生成AIの仕組みについて見ていきましょう。

例えばテキスト生成AでIは、大量のテキストデータを学習し、そのパターンを理解することで新たなテキストを生成します。例えば、ChatGPTは、インターネット上の大量のテキストデータを学習し、人間が理解できる自然なテキストを生成することができます。

このように生成AIは、それぞれ特定のデータを学習し、そのパターンを理解することで新たなコンテンツを生成することができます。そのため、生成AIの可能性は、学習するデータの種類や量、そしてその学習の精度により大きく左右されます。

次のセクションでは、これらの生成AIが実際にどのように利用されているのか、具体的な事例を通じて見ていきましょう。

生成系AI（ジェネレーティブAI）の個人運用事例一覧

ジェネレーティブAIは、その生成能力により、個人の創造的活動に大きな影響を与えています。特にデザイン、音楽、小説などのクリエイティブな分野では、ジェネレーティブAIの活用が進んでいます。以下に、具体的な事例を通じて、ジェネレーティブAIが個人の創造的活動にどのように影響を与えているのかを見ていきましょう。

ジェネレーティブAI個人事例1：デザイン

StableDiffusionなどの画像生成AIを用いることによって、デザイナーは自分のアイデアを具現化することができるようになりました。美男美女や専門的な編集知識がなくとも、高品質なクリエティブを作成することが可能dす。また、デザインの初期段階でのアイデア出しや、既存のデザインの改良などにも活用されています。

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ジェネレーティブAI個人事例2：小説

小説の分野では、テキスト生成AIが活用されています。例えば、ChatGPTを使えば、作家は新たな物語のアイデアを得たり、既存の物語の続きを書くためのインスピレーションを得ることができます。

これらの事例からもわかるように、ジェネレーティブAIは、個人の創造的活動に新たな可能性をもたらしています。そして、これらの可能性は、ジェネレーティブAIの進化とともに、さらに広がっていくことでしょう。

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生成系AI（ジェネレーティブAI）のメリット・デメリット

ジェネレーティブAIは、その生成能力により、多くのメリットをもたらしますが、同時にいくつかのデメリットも存在します。以下に、その主なメリットとデメリットを詳しく見ていきましょう。

メリット

• 効率性の向上

ジェネレーティブAIは、大量のデータを高速に処理し、新たなコンテンツを生成することができます。また、一度学習したデータを基に新たなコンテンツを生成するため、人間が行う作業の一部を自動化することも可能です。

• アイデアの革新

ジェネレーティブAIは、既存のデータから新たなアイデアを生み出すことができます。これにより、新たなデザインの提案、音楽の作曲、物語の創作など、クリエイティブな活動におけるアイデアの革新が期待できます。

• 品質の維持

ジェネレーティブAIは、学習したデータのパターンを基に新たなコンテンツを生成するため、一定の品質を維持することが可能です。これにより、品質のバラツキが少ないコンテンツの生成が可能となります。

デメリット

• 失業の拡大

ジェネレーティブAIが人間の作業を自動化することにより、一部の職種における雇用の機会が減少する可能性があります。特に、クリエイティブな作業を行う職種が影響を受ける可能性があります。

生成されたデータに情報の偏りがあるリスク、悪意のある目的に使われる可能性

ジェネレーティブAIは、学習したデータのパターンを基に新たなコンテンツを生成します。そのため、学習データに偏りがある場合、生成されたコンテンツにもその偏りが反映される可能性があります。また、ジェネレーティブAIが悪意のある目的に使われる可能性もあります。

• 著作権について

ジェネレーティブAIによって生成されたコンテンツの著作権については、まだ明確な法的なルールが存在していません。これにより、著作権侵害のリスクが生じる可能性があります。

• トレーニングデータの入手が困難

ジェネレーティブAIは、大量のデータを学習することで新たなコンテンツを生成します。しかし、必要なデータを十分に集めることは、時間とコストがかかるため、一部のユーザーにとっては困難な場合があります。

まとめ｜ジェネレーティブAIは人類の創作活動に影響を与える

本記事を通じて、ジェネレーティブAIが人類の創作活動にどのような影響を与えているかを見てきました。ジェネレーティブAIは、その高度な生成能力により、デザイン、音楽、小説などのクリエイティブな分野での作業効率を大幅に向上させ、新たなアイデアの革新を促進しています。

しかし、その一方で、失業の問題、生成データの偏り、悪意のある利用、著作権問題、トレーニングデータの入手困難といったデメリットも存在します。これらの問題に対する解決策を見つけることが、ジェネレーティブAIの更なる発展に向けた課題となっています。

ジェネレーティブAIは、私たちの創作活動に新たな可能性をもたらしています。その可能性を最大限に活用し、同時にデメリットに対処するためには、その特性と動作原理を理解し、適切に活用することが重要です。これからもジェネレーティブAIの進化に注目しつつ、その可能性を追求していきましょう。

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