生成型人工知能とは何かについて話しましょう

ジェネレーティブ AI は、これまでビジネスパーソンに依存していたモデルをアルゴリズム担当者が生成できるようにし、ビジネスパーソンの思考や経験によって生じるエラーのない創造的な結果を提供する革新的なテクノロジーです。

この新しい AI 技術は、入力の元のモデルを決定し、トレーニングデータの特性を示す実際の製品を生成します。 MIT Technology Review は、生成 AI が人工知能の分野における有望な方向性であると指摘しています。

生成 AI は、すべてのデータセットからの自律学習を通じて、より高品質な結果を提供します。特定のプロジェクトに関連する課題を軽減し、バイアスを回避するために ML (機械学習) アルゴリズムをトレーニングし、ロボットが抽象的な概念を理解できるようにします。

優良外資コンサルティング会社であるガートナーは、2022年の主要なトレンドのリストの中でジェネレーティブAIに言及し、企業がこの革新的なテクノロジーを2つの方法で活用できることを強調しました。

ビジネス部門と連携して現在のイノベーションワークフローを強化し、人間が創造的なタスクをより効率的に実行できるように自動化を開発します。たとえば、ゲームデザイナーは生成 AI を使用して、「こんな感じ」や「ちょっとこんな感じじゃない」など、好きなところと嫌いなところを強調したダンジョンを作成できます。
ビジネスプロセスの重要な部分として機能する: 生成 AI は、人間の関与をほとんどまたはまったく必要とせずに、無数の創造的な作品を生み出すことができます。コンテキストを設定するだけで、結果は独立して生成されます。

1. 生成AIの利点

プライバシーを保護: 生成 AI は、使用中に ID を明らかにするユーザーにプライバシーとセキュリティを提供する仮想 ID を生成します。
ロボット制御: 生成 AI は ML モデルを強化し、局所性を減らし、現実世界を模倣する際の抽象化を高めます。
ヘルスケア: このテクノロジーにより、可能性のある病状を簡単かつ便利に検出し、効果的な治療法を開発できます。たとえば、生成的敵対的ネットワーク (GAN) は、X 線画像の複数の角度を計算して、腫瘍が拡大する可能性を示すことができます。

2. 生成AIの課題

セキュリティ: 生成 AI を使用して詐欺を働く犯罪者も確認されています。
高度な推定機能: 生成 AI アルゴリズムでは、モデルをトレーニングするために大量のトレーニングデータが必要ですが、その作成物はまったく新しいものではありません。代わりに、モデルは単純に可能な限り最適な方法で組み合わせられます。
予測できない結果: 一部の生成 AI モデルでは、動作の処理が簡単ですが、間違った結果や予期しない結果が生成される場合があります。
データセキュリティ: テクノロジーはデータに依存しているため、ヘルスケアや防衛などの業界では、生成 AI を活用する際にプライバシーの問題に直面する可能性があります。

3. 生成 AI は単なる教師ありトレーニングですか?

Generative AI は半教師ありトレーニングフレームワークです。この学習方法では、教師ありトレーニングの場合は手動でラベル付けされたトレーニング情報を使用し、教師なしトレーニング方法の場合はラベル付けされていないデータを使用します。ラベルなしデータは、データの品質を向上させることで、ラベル付きトレーニングよりも多くの予測ができるモデルを開発するために使用されます。

GAN は、教師あり学習のための生成 AI 半教師ありフレームワークです。GAN の主な利点は次のとおりです。

過剰適合: 生成 AI モデルにはパラメータが少ないため、過剰適合がより困難になる可能性があります。さらに、生成モデルはトレーニングプロセスのために大量のデータを必要とするため、摂動に対して非常に堅牢になります。
主観的バイアス: 人間の主観は、生成 AI モデリングで使用される教師あり学習方法ほど明白ではありません。学習は、偽の相関関係を排除できるデータプロパティに基づいて行われます。
モデルバイアス: 生成モデルによって生成された結果は、トレーニングデータとは異なります。したがって、形状と質感の問題はなくなります。

4. 生成型人工知能の応用

（１）AI生成NFT

2021年のNFTの売上高は250億ドルに達し、この業界は現在、暗号通貨の世界で最も収益性の高い市場となっています。特にアートNFTは大きな影響を与えています。

最も人気のあるアート NFT は漫画やミームですが、AI と人間の想像力の力を活用した新しい NFT のトレンドが生まれています。これらの NFT は AI 生成アートと呼ばれ、GAN を使用して機械ベースの芸術的な画像を生成します。

Art AI は、AI によって生成された絵画の表示例です。同社は、テキストをアート製品に変換し、クリエイターがNFTでアートを販売できるようにするツールをリリースしました。一方、Metascapes は、学習した 2 つのモデルを使用して画像を組み合わせて新しい写真を生成し、モデルがトレーニングされるにつれて、出力は毎回向上します。これらの作品はオンラインで販売される予定です。

（２）アイデンティティセキュリティ

生成 AI により、ユーザーアバターのプライバシーを維持できます。これにより、公の場で公正な活動が行われ、公正な結果が提示されるようになります。

（３）画像処理

人工知能を使用すると、低解像度の画像を処理し、より正確で鮮明で詳細な画像を作成できます。たとえば、Google はブログ記事を公開し、低解像度の画像を高解像度の画像に変換する 2 つのモデルを作成したことを世界に知らせました。

たとえば、女性の写真が 64 x 64 の入力から 1024 x 1024 の出力に変換されるなどです。このプロセスは、古い画像やムービーを復元し、4K などの品質にアップスケールするのに役立ちます。白黒ムービーをカラーに変換することも可能です。

（４）医療

生成 AI は病状をより正確に特定し、患者が初期段階であっても効果的な治療を受けられるようにします。

（５）オーディオ合成

生成 AI を使用すると、ユーザーの音声に基づいてまったく新しい音色を合成できます。生成されたサウンドは、企業や個人向けのビデオのナレーション、音声クリップ、ナレーションの開発に役立ちます。

（6）デザイン

現在、多くの企業が生成 AI を使用して、より高度なデザインを作成しています。たとえば、ワシントン D.C. に拠点を置くエンジニアリング会社 Jacobs は、ジェネレーティブデザインアルゴリズムを使用して、NASA の新しい宇宙服用の生命維持バックパックを設計しました。

（7）顧客セグメンテーション

人工知能により、ユーザーはプロモーションキャンペーンの対象グループを識別して区別することができます。過去の記録から学び、ターゲットグループが広告やマーケティングキャンペーンにどのように反応するかを予測します。

生成 AI は、データを活用して顧客関係を構築し、マーケティングチームがアップセルやクロスセル戦略を強化できるようにすることもできます。

（８）感情分析

ML では、テキスト、画像、音声評価を使用してユーザーの感情を把握します。たとえば、AI アルゴリズムは Web アクティビティやユーザーデータから学習して、企業やその製品やサービスに関する顧客の感情を解釈できます。

（9）不正行為の検出

一部の企業ではすでに AI を使用した自動不正検出を導入しています。これらの実践は、悪意のある疑わしい行動を迅速かつ正確に特定するのに役立ちます。人工知能は、事前に設定されたアルゴリズムとルールを通じて違法取引を検出し、盗難識別検出を容易にします。

（10）傾向評価

機械学習と AI テクノロジーはトレンドの予測に役立ちます。これらの技術は、従来の計算分析を超えたトレンドに関する貴重な洞察を提供するのに役立ちます。

（11）ソフトウェア開発

生成 AI は、手動コーディングを自動化することでソフトウェア開発の世界にも影響を与えています。 IT プロフェッショナルは、ソフトウェアを完全にコーディングするのではなく、求めている AI モデルを説明することで、ソリューションを迅速に開発できる柔軟性を獲得しました。

たとえば、モデルベースのツール GENIO を使用すると、手動でコーディングする場合に比べて開発者の生産性が数倍向上します。このツールは、開発者や非プログラマーがニーズやビジネスプロセスに特化したアプリケーションを開発し、IT 部門への依存を減らすのに役立ちます。

5. 生成AIの未来は希望に満ちている

生成 AI は現在、画像制作、フィルム修復、3D 環境作成のツールになりつつありますが、このテクノロジーは近い将来、他のいくつかの業界分野にも大きな影響を及ぼすでしょう。モデルに、組立ラインの労働力を置き換えて創造的なタスクを引き受ける以上の機能を与えることで、さまざまな分野で生成 AI の幅広いユースケースと使用が見られるようになるでしょう。

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