AIの未来: 次世代の生成モデルの探究

ニシャ・アーヤ著

翻訳者 | ブガッティ

レビュー | Chonglou

生成 AI には現在どのような機能がありますか?次世代の生成 AI モデルを探求するためには、どのような課題を克服する必要がありますか?

テクノロジーの世界に注目していれば、生成 AI が最もホットな話題であることはご存知でしょう。 ChatGPT や DALL-E などについてはよく耳にします。

生成 AI における最近の進歩は、コンテンツ作成へのアプローチ方法と、すべての業界セクターにおける AI ツールの成長率に革命をもたらすでしょう。グランドビューリサーチは「人工知能市場規模、シェア、トレンド分析レポート」の中で、2022年の世界人工知能市場規模は1,365.5億米ドルで、2023年から2030年にかけて年平均成長率37.3%で成長すると予想していると指摘した。 ”

今日、さまざまな業界や背景を持つ組織が、生成 AI を使用してスキルを向上したいと考えています。

1. 生成AIの定義

生成 AI は、テキスト、音声、コード、画像などの新しい独自のコンテンツを作成するために使用されるアルゴリズムです。 AI が発展するにつれ、生成 AI があらゆる業界に浸透し、かつては不可能だと思われていたタスクの達成に役立つようになると期待されています。

生成 AI はすでに、巨匠の作品を模倣できる芸術作品を生み出しています。ファッション業界では、生成 AI を使用して次のコレクションの新しいデザインを作成できます。インテリア デザイナーは、生成 AI を使用することで、数週間や数か月ではなく数日でクライアントの夢の家を設計できます。

生成 AI は比較的新しいものであり、まだ進化を続けており、完成するまでには時間がかかるでしょう。しかし、ChatGPT のようなアプリケーションによって基準が引き上げられており、今後数年間でさらに革新的なアプリケーションがリリースされることが期待されます。

2. 生成AIの役割

前述したように、生成 AI はまだ開発中です。今日現在、それを 3 つの部分に分けることができます。

1) 新しいコンテンツ/情報を生成する

これは、新しいブログ、ビデオチュートリアル、または壁に飾る新しいユニークなアート作品を作成することかもしれません。さらに、新薬の開発にも役立ちます。

2) 反復的な作業を置き換える

生成 AI は、電子メールの作成、プレゼンテーションの要約、プログラミング、その他の種類の操作など、従業員が行う退屈で反復的なタスクを引き継ぐことができます。

3) カスタマイズされたデータ

生成 AI は、特定の顧客体験のためのコンテンツを作成できます。このコンテンツは、成功、ROI、マーケティング手法、顧客エンゲージメントを確保するためのデータとして使用できます。消費者の行動パターンを活用することで、企業は効果的な戦略とアプローチを特定することができます。

最も人気のある生成 AI モデルの 1 つである拡散モデルを紹介します。

拡散モデル

拡散モデルは、データセットを低次元の潜在空間にマッピングすることで、データセットの基礎となる構造を学習することを目的としています。潜在拡散モデルは、LMU ミュンヘンと Runway のコンピューター ビジョン グループによって開発された深層生成ニューラル ネットワークです。

拡散プロセスとは、圧縮された潜在表現にノイズをゆっくりと追加または拡散し、ノイズのみの画像を生成することです。ただし、拡散モデルは逆の拡散プロセスを使用して逆方向に進みます。制御された方法で画像からノイズが徐々に削減されるため、画像は徐々に元の状態に戻ります。

3. 生成AIのユースケース

生成 AI は、さまざまな業界分野の多くの組織で広く採用されています。これにより、組織は現在のプロセスと方法を微調整し、より効果的にするためのツールを導入できるようになります。例えば：

•メディア

メディア組織が、Web サイトに掲載する新しい記事や新しい画像を作成したり、クールなビデオを作成したりしているとします。生成 AI はメディア業界に旋風を巻き起こし、効果的なコンテンツをより速く、より低コストで制作できるようになりました。パーソナライズされたコンテンツにより、組織は顧客エンゲージメントを新たなレベルに引き上げ、より効率的な顧客維持戦略を提供できるようになります。

•ファイナンス

現在、KYC および AML プロセス用のインテリジェント ドキュメント処理 (IDP) など、いくつかの AI ツールが利用可能です。さらに、生成 AI により、金融機関は消費者支出の新しいパターンを発見し、潜在的な問題を特定することで、顧客プロファイリングをさらに進めることができます。

•健康管理

生成 AI は、X 線や CT スキャンなどの画像を処理し、より正確な視覚化、より適切な画像の定義、より迅速な診断の検出に役立ちます。たとえば、GAN (生成的敵対的ネットワーク) を使用したイラストから写真への変換などのツールを使用すると、病院の医療専門家は患者の現在の健康状態をより深く理解できるようになります。

4. 生成AIのガバナンスの課題

生成 AI の台頭により、政府は生成 AI ツールの使用をどのように制御できるかを積極的に検討するようになりました。

これまでしばらく、AI の分野は組織が自由に行えるように開放されてきました。しかし、遅かれ早かれ誰かが介入し、AIに関する規制を作ることになるでしょう。生成 AI モデルの監視、それが社会経済に及ぼす影響、知的財産やプライバシーの侵害などの問題について懸念する人は多くいます。

生成 AI が現在ガバナンスにおいて直面している主な課題は次のとおりです。

•データのプライバシー – 生成 AI モデルでは、正確な出力を正常に得るために大量のデータが必要です。機密情報が悪用される可能性があるため、データのプライバシーはすべての AI 企業とツールが直面している課題です。

• 所有権 – 生成 AI によって作成されたコンテンツや情報の知的財産権については、まだ議論の余地があります。コンテンツはユニークだと言う人もいれば、テキスト生成コンテンツはインターネット上の多数のソースから寄せ集められたものだと言う人もいるでしょう。

•品質 – 生成 AI モデルに大量のデータが取り込まれる場合、最初の懸念事項はデータの品質を調査し、次に生成された出力の精度を調査することです。医療などの業界では、誤った情報を扱うと深刻な影響が出る可能性があるため、大きな懸念事項となっています。

•バイアス – データの品質を研究する際には、トレーニング データ内の潜在的なバイアスも評価する必要があります。これにより、差別的な出力が生まれ、AI が多くの人の目に不快なものと映る可能性があります。

5. 結論

生成 AI がすべての人に積極的に受け入れられるまでには、まだやるべきことがたくさんあります。これらの AI モデルは、さまざまな文化的背景を持つ人間の言語をよりよく理解する必要があります。私たちが人と話すときに自然に得られる常識は、AI システムではあまり一般的ではありません。彼らは事実に基づいた情報で訓練されるようにプログラムされているため、さまざまな環境に適応しようと懸命に努力します。

生成 AI が将来どのような役割を果たすのか興味深いので、待って見守るしかありません。

オリジナルリンク: https://www.kdnuggets.com/2023/05/future-ai-exploring-next-generation-generative-models.html