生成AIと従来のAIとの違いを解説
2023年、生成AI、大規模言語モデル、ChatGPTといった言葉の認知度が格段に高まりました。この記事では、生成AI (ジェネレーティブAI)とは何か、従来のAIと何が違うのか、大規模言語モデルとChatGPTの関係について詳しく解説します。
生成AIとは
生成AIとは、大量のデータを学習した機械学習モデルを用いて、記事、会話、写真、動画、音楽などを生成する目的で使用される人工知能（AI）の一種です。トレーニングされた汎用的なモデルは基盤モデルと呼ばれ、企業や個人は、これを基にして独自のモデルやアプリケーションを開発することができます。
生成AIと従来のAIの違い
生成AIと従来のAIの大きな違いは、従来のAIが学習したデータを基に回答や予測を出力するのに対して、生成AIは学習したデータを基に新しいコンテンツを生成できる点にあります。
従来のAIの一般的なユースケースには、データ分析、顔認識、自律走行、音声認識・合成などがあり、現在では様々な産業で活用されています。従来のAIは、データ解析や予測、分類などのタスクに特化しており、既存のデータを活用して結果を出力するのが主な機能です。
一方、生成AIは、記事、会話、写真、動画、音楽などのコンテンツを迅速に新規作成する目的で使用されます。また、トレーニングを通じて得た知識に基づいて、質問を入力すると回答を迅速に出力することが可能です。生成AIはよりクリエイティブな用途に利用されます。
一般的な生成AIアプリケーション
生成AIは、大量の情報を処理し、多様な形式で結果を生成するために広く利用されています。たとえば、キーワードや画像を基に新しい画像を生成する能力を持ち、画像処理の分野で利用されています。テキストや画像の生成に特化したAIモデルは、膨大なデータでトレーニングされた大規模言語モデルに基づいて開発されています。
一般的な生成AIのアプリケーションとしては、OpenAIのChatGPT、GoogleのLaMDA、そしてBLOOMなどがあります。これらの技術は、言語理解や対話生成の分野で革新的な成果を示しています。
生成AIが直面する課題
現在、多くの企業や個人が、生成AIの基盤モデルをファインチューニングして独自アプリケーションの開発しています。生成AIは多くのメリットをもたらす一方で、次のような課題もあります。
- 著作権
生成AIアプリケーションは大量のデータを用いて開発されますが、そのデータの中には著作権を侵害するものが含まれている可能性があります。著作権を侵害して開発された生成AIアプリケーションが生成されたコンテンツに関して、著作権問題が発生する可能性があります。
- 不正使用・悪用
生成AIは、誰でも簡単に論文や画像を生成できるテクノロジーです。生成AIの商用利用においては、比較的容易にコンセンサスが得られる一方で、学生や研究者が論文や画像を生成AIで作成した場合の影響についてはどうでしょうか。AIによって生成されたコンテンツを見分けることは可能なのでしょうか。学術分野における生成AIの不正使用及び悪用は潜在的なリスクとして存在しています。
- 正確性・信頼性
万能のように見える生成AIですが、出力する情報の正確性には課題があります。膨大な学習データに基づいてトレーニングされているため、誤った情報を出力することもあります。
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