生成AIは、テキスト、画像、音楽、ビデオなどの新しいコンテンツやデータをゼロから作成することに重点を置いた人工知能の分野だ。生成AIモデルは既存のデータから学習し、さまざまな手法を使用して、元のデータを模倣または強化できる斬新で現実的な出力を生成する。

生成AIはどのように機能するか？

生成AIモデルは、出力の生成に使用される手法に応じて、さまざまなタイプに分類できる。最も一般的なタイプには次のようなものがある。

  • GAN: 2つの競合するニューラルネットワーク（ジェネレーターとディスクリミネーター）が連携して動作する。ジェネレーターは本物のデータに似た出力を作成し、ディスクリミネーターは本物と偽物を区別しようとします。 ジェネレーターはディスクリミネーターのフィードバックに基づいて改善され、最終的にはディスクリミネーターを騙す出力を生成することを目指す。
  • VAE:連携する2つのニューラルネットワーク（エンコーダーとデコーダー）は、実際のデータを潜在ベクトル（本質的な特徴を捕捉する低次元表現）に圧縮し、それを再構築してランダム性を追加して、新しい同様の出力を作成する。
  • トランスフォーマーモデル：アテンションメカニズムを備えた複数のニューラル ネットワークレイヤーは、データ要素（単語、ピクセル、メモなど）間の関係と依存関係を学習する。これらは、特定の入力（プロンプトまたはコンテキスト）から学習したパターンに基づいて次の要素を予測することによって出力を生成する。

生成AIの利点と限界

生成AIは、人間の創造性、革新性、生産性を高めることができる新しく価値のあるコンテンツやデータを作成できるため、さまざまな分野や業界で多くの利点と用途がある。ただし、生成AIには次のような制限と課題もある。

  • 品質と多様性：生成AIモデルは、類似または反復的な出力を生成するモード崩壊や、エラーや不一致を含む出力を生成するアーティファクトの影響を受ける可能性があるため、必ずしも高品質で多様な出力を生成するとは限りません。
  • データと計算：生成AIモデルは、トレーニングと出力の生成に大量のデータと計算リソースを必要とするため、アクセスしやすさとスケーラビリティーが制限される可能性がある。
  • 倫理とセキュリティー：生成AIモデルは、個人や社会に害を及ぼす可能性のある偽のコンテンツや誤解を招くコンテンツを生成したり、データ所有者や作成者のプライバシーや知的財産権を侵害したりするなど、倫理的およびセキュリティー上のリスクを引き起こす可能性がある。

生成AIの実世界への応用

制限と課題にもかかわらず、生成AIには、さまざまなドメインや業界でその可能性と影響を実証できる現実世界のアプリケーションが数多くある。例としては次のようなものがある。

クリエーティブ産業

生成AIを使用すると、テキスト、画像、音楽、ビデオなど、視聴者にインスピレーションを与えたり、楽しませたり、教育したりできるクリエーティブなコンテンツを生成できる。アプリケーションの一部は次の通りだ。

  • テキスト生成：生成AIモデルは、脚本、詩、歌詞、マーケティングコピー、ニュース記事など、さまざまな目的でテキストを生成できる。 例えば、OpenAIのGPT-3モデルは、プロンプトやコンテキストが与えられれば、あらゆるトピックについて一貫性のある多様なテキストを生成できる。
  • 画像生成：生成AIモデルは、アートワーク、製品デザイン、ファッションデザイン、建築、広告など、さまざまな目的の画像を生成できる。 例えば、NVIDIAのStyleGANモデルは、人間の顔、動物、風景などのリアルで多様な画像を生成できる。
  • 音楽生成：生成AIモデルは、サウンドトラック、バックグラウンドミュージック、パーソナライズされた音楽など、さまざまな目的の音楽を生成できる。 例えば、GoogleのMagentaプロジェクトでは、シードやコンテキストが与えられると、さまざまなジャンル、スタイル、雰囲気の音楽を生成できる。
  • ビデオ生成：生成AIモデルは、映画の予告編、教育ビデオ、パーソナライズされたビデオ広告など、さまざまな目的のビデオを生成できる。例えば、IBMのAIビデオ合成モデルは、スクリプトまたは説明が与えられたテキストからビデオを生成できる。

科学技術

生成AIを使用すると、医薬品、材料、ロボット、合成データなどの科学技術コンテンツやデータを生成でき、人間の知識、発見、イノベーションを促進できる。アプリケーションの一部は次の通りだ。

  • 創薬：生成AIモデルは、分子相互作用をシミュレートし、その特性と効果を予測することにより、潜在的な薬剤候補を生成できる。例えば、Insilico MedicineのGENTRLモデルは、がんや線維症などの特定の疾患に対する新しい分子を生成できる。
  • 材料科学：生成AIモデルは、原子構造をシミュレートし、その挙動を予測することで、特定の特性を持つ新しい材料を生成できる。例えば、MITのGANs for Materials Synthesisモデルでは、強度や延性などの望ましい機械的特性を備えた新しい金属合金を生成できる。
  • ロボティクス：生成AIモデルは、人間のデモンストレーションやフィードバックから学習したり、物理法則や環境から学習したりしてロボットの動作をシミュレートしたりして、ロボット制御コマンドを生成できる。例えば、OpenAIのDactylモデルは、人間の手の動きから学習することで、ロボットハンドの指の動きを生成できる。
  • データ分析：生成AIモデルは、実際のデータから学習し、その統計的特性とパターンを保存することにより、機械学習モデルをトレーニングするための合成データを生成できる。例えば、Syntheaの合成患者集団シミュレーターモデルは、人口統計、病歴、治療などの現実的で多様な合成患者データを生成できる。

ビジネスと産業

生成AIは、マーケティング、顧客サービス、製品開発、教育などのビジネスおよび産業のコンテンツやデータを生成するために使用でき、人間の効率、満足度、学習を向上させることができる。アプリケーションの一部は次の通りだ。

  • マーケティング：生成AIモデルは、顧客データと好みから学習することで、eメール、見出し、スローガン、ロゴなどのパーソナライズされたマーケティングコンテンツを生成できる。 例えば、PhraseeのAIを活用したコピーライティングモデルは、件名、CTA、プッシュ通知など、魅力的で効果的なマーケティングコピーを生成できる。
  • 顧客サービス：生成AIモデルは、自然言語や会話データから学習することで、顧客と対話し、情報、サポート、推奨事項を提供できるチャットボットまたは仮想アシスタントを生成できる。例えば、MicrosoftのXiaoiceモデルは、さまざまなトピックやプラットフォームについてユーザーと会話できる、人間のような共感力のあるチャットボットを生成できる。
  • 製品開発：生成AIモデルは、顧客のフィードバックや製品仕様から学習することで、新製品を生成したり、既存の製品を最適化したりできる。例えば、AutodeskのDreamcatcherモデルは、機能、美しさ、コストなどのユーザー定義の基準から学習することで、椅子、自転車、ドローンなどの最適な製品設計を生成できる。
  • 教育：生成AIモデルは、学習者のデータとパフォーマンスから学習することで、各学習者に合わせて学習の内容、難易度、ペースを調整できる、パーソナライズされた学習教材や適応学習システムを生成できる。例えば、KnewtonのAltaモデルは、学習者の行動と結果から学習することで、数学、化学、経済学などの個別化された適応学習コースを生成できる。

その他の用途

生成AIを使用すると、医療、法律、金融、環境など、人間の健康、正義、経済、生態学に利益をもたらす他の種類のコンテンツやデータを生成できる。アプリケーションの一部は次の通りだ。

  • ヘルスケア：生成AIモデルは、患者データと医療知識から学習することで、個別化された医療、診断サポート、または医療画像を生成できる。例えば、DeepMindのAlphaFoldモデルは、アルツハイマー病やCOVID-19などのさまざまな病気の理解と治療に不可欠なタンパク質構造の正確な予測を生成できる。
  • 法律：生成AIモデルは、法的データとルールから学習することで、法的文書の生成、契約分析、または法的調査を生成できる。例えば、Legal Robotの契約分析モデルは、契約データと自然言語処理から学習することで、法的契約の概要、洞察、提案を生成できる。
  • 財務：生成AIモデルは、財務データと傾向から学習することで、財務予測、不正行為の検出、またはリスク評価を生成できる。例えば、IBMのWatson Financial Servicesモデルは、信用スコアリング、投資管理、規制コンプライアンスなどの財務上の意思決定に関する予測、洞察、および推奨事項を生成できる。
  • 環境：生成AIモデルは、環境データや現象から学習することで、気候変動モデリング、災害予測、または資源管理を生成できる。例えば、MicrosoftのAI for Earthプロジェクトは、生物多様性、農業、水、気候などの環境課題に対するモデル、ツール、ソリューションを生成できる。

生成AIの課題とFuture

生成AIには、さまざまな分野や業界にプラスの影響をもたらす多くの機会と可能性があるが、その開発と導入においては多くの課題や不確実性にも直面している。問題の一部は次の通りだ。

  • 倫理的懸念：生成AIモデルは、偏った、有害な、または欺瞞的な可能性のあるコンテンツやデータを生成する可能性がある。従って、生成AIモデルが人間の価値観、倫理、法律と整合しており、透明性と説明責任があることを確認することが重要だ。

生成AIは、クリエーティブ、科学、ビジネスなど、さまざまな分野や業界向けに新しく価値のあるコンテンツやデータを作成できる強力で有望なテクノロジーだ。生成AIは、元のデータを模倣または改善できる斬新で現実的な出力を生成することで、人間の創造性、革新性、生産性を向上させることができる。ただし、生成AIには、品質、多様性、データ、計算、倫理、セキュリティーなど、対処して克服する必要がある制限や課題もいくつかある。従って、生成AIが人間の価値観、倫理、法律と整合しており、透明性、説明責任があり、安全であることを保証することにより、ポジティブな影響を与えるために生成AIを探索および開発することが重要だ。生成AIには、さまざまな問題やニーズに対する新しいアプリケーション、研究、ソリューションを生み出し、個人と社会に重大かつ有益な影響を与えることができるため、将来に向けて多くの機会と可能性がある。

生成AIの基礎