生成画像からAI面接準備の相談まで、生成系AI（Generative AI）の応用例に触れたことがあるかもしれません。
OpenAIのスター製品であるChatGPT、そしてGoogle Gemini、Microsoft Copilot、AnthropicのClaudeなどの優れたChatGPTの代替品は、生成系AIモデルの典型的な代表例です。
生成系AI技術は、多くの人々の個人的および職業的生活に浸透し、必要不可欠な一部となっています。しかし、一体生成系AI（通常GenAIと略される）とは何なのでしょうか？他のタイプの人工知能とどのように異なるのでしょうか？その動作原理はどのようなものなのでしょうか？まだChatGPTに質問する時間がない人のために、この記事ではこれらの疑問にお答えします。
生成系AIとは何か？
ジャーナリストとしての私の職業倫理に反するかもしれませんが、ここでは、ChatGPTに助けを求めて、生成系AIを定義してもらうことにしました。
“生成系AIとは、既存のデータのパターンを学習することで、テキスト、画像、音楽、コードなどの新しいコンテンツを作成する人工知能です。敵対的生成ネットワーク（GAN）や変換器などのモデルを利用して、現実的で人間のような出力を生成し、芸術、デザイン、執筆、その他の分野での創造的な応用をサポートします。”
あるいは、もっと簡潔に言うと、コンテンツを生成するAIが生成系AIです。
「生成系AI」という言葉が流行したのは近年になってからですが、その概念は古くから存在しています。早くも1950年代には、コンピュータ科学者のアーサー・サミュエル（Arthur Samuel）が「機械学習」という用語を提唱しましたが、これは生成系AIの先駆けと見なすことができます。
数十年にわたる研究と探求にもかかわらず、私たちが今日知っている生成系AIの最大の進歩は、10年前にエンジニアのイアン・グッドフェロー（Ian Goodfellow）が開発した敵対的生成ネットワーク（GAN、上記の定義で述べたように）のおかげで起こりました。
それに続いて、2017年にグーグルの科学者が提案した「変換器アーキテクチャ」は、今日最も一般的に使用されている生成系AIツールの基礎となっています。
生成系AIの応用例
ChatGPT、Gemini、Copilot、Claudeのような人気のチャットボットツールを使用したことがあるなら、すでに生成系AIを体験していることになります。例えば、レストランのおすすめを聞いたり、論文の作成を手伝ってもらったり、家主への苦情の手紙のテンプレートを求めたりするときなどです。
その用途は広く、無害な娯楽（オリジナルの詩や歌を作ったり、夢のような画像を生成したりする）から、専門的な応用（プレゼンテーションの作成、製品プロトタイプの設計、戦略の策定）、さらには人命を救う可能性のあるもの（創薬）まであります。
多くのソーシャルメディアのトレンド、例えば自分自身を人形として視覚化したり、飼っている犬を人間に変身させたりするものは、生成系AIの産物です。
しかし、生成系AIは不正な目的にも使用されています。「ディープフェイク」は、虚偽の情報を広めたり、他人の評判を傷つけたり、「わいせつな写真」を作成して性的恐喝詐欺を行ったりするために使用されています。これは、生成系AIの急速な普及が多くの人に懸念を与えている理由の1つであり、特にこの技術がますます現実的で使いやすくなっている状況ではそうです。
生成系AIの仕組み
安心してほしいのですが、確率モデリングや高次元出力の複雑さについて深く掘り下げるつもりはありません。実際、簡単に言うと、生成系AIモデルは2つの核となる機能を実行すると考えることができます。
最優先のタスクは、大量のデータセットからパターンを学習することです。これらのデータセットには、テキスト、画像、ウェブページ、コード、そしてモデルに入力できるあらゆるものが含まれます。これは通常「トレーニング」と呼ばれます。
次に、AIモデルはこれらのデータ内のパターンを識別し、効果的に知識を獲得し、技術を理解します。例えば、そのモデルに史上最高の100のホラー小説が入力された場合、そのデータと相互参照して、これらの書籍に共通する構造、言語、テーマ、ナレーションの手法を抽出します。
次に、そのトレーニングを適用して、まったく新しいコンテンツを生成します。したがって、ChatGPTに次の休暇の計画を依頼すると、収集したすべての情報を抽出し、「学習確率分布」と呼ばれる方法を使用して回答を作成します。
書面による回答の場合、習得したデータを利用して、文の中で最も適切な次の単語を選択することで、単語ごとに実行されます。あるいは、画像の場合、変換器ベースのモデルを使用する生成系AIツールは、それまで見てきた無数の現実の画像のカラーと構図を受け取ります。例えば、Midjourneyに漫画を作成するように依頼すると、正確に要求に合ったコンテンツを生成するために、以前に受けたすべてのトレーニングサンプルを考慮する可能性があります。
「人工知能」と「生成系人工知能」という用語を混同する人がよくいます。人工知能は、あらゆる形態の人工知能を網羅する総称です。生成系人工知能は、人工知能の一分野であり、特にコンテンツを生成できる人工知能ツールを指します。
IBMのチェスコンピュータ「ディープ・ブルー」は、1997年にガリー・カスパロフ（Garry Kasparov）を破った有名な例であり、歴史上最も偉大なチェスプレイヤーの1人です。「ディープ・ブルー」はいわゆる記号人工知能を使用して、駒の動きを学習し、ゲームを評価し、戦略的な決定を下しましたが、何も新しいものを創造しなかったので、生成系人工知能として分類することはできません。
生成系ではない人工知能のもう1つの一般的な例は、判別式人工知能です。これは、スマートフォンのアルバム内の写真をグループ化したり、スパムメールを識別して受信トレイから隠したりするために、顔認識ソフトウェアに適用されます。
したがって、ChatGPT、Copilot、Geminiのようなチャットボットは確かに広義の人工知能のカテゴリに属していますが、より正確には、それらは生成系AIモデルとして分類されます。
生成系AIの課題
上で述べた生成系AIの悪意のある使用に加えて、生成系AIの他の欠点は、この技術の動作方法に固有のものです。これらのモデルの良し悪しは、トレーニングを受けた情報によって決まります。信じられないかもしれませんが、インターネット上には、時代遅れ、誤解を招く、または完全に誤った情報が大量に存在します。これらの情報はすべてチャットボットに取り込まれ、事実として再燃する可能性があります。これらのエラーは「幻覚」とも呼ばれます。
同じ理由で、生成系AIモデルは、偏見や固定観念を強化する落とし穴に陥る可能性があります。ChatGPT自体が挙げた例が示すように、「テキストから画像へのモデルは、しばしば「看護師」などの職業を女性と関連付け、「最高経営責任者」を男性と関連付けます。」
学術機関は、生徒がChatGPTなどのツールを使って論文や卒業論文を作成する問題に頭を悩ませています。そして、それがクリエイティブ産業にもたらす課題、つまり、生成系AIは作家、俳優、ミュージシャン、アーティストを完全に不要にするのでしょうか？は、絶え間ない議論の焦点です。
生成系AIは、クリエイティブ産業を再構築する可能性をもたらす一方で、労働市場への影響に対する懸念も引き起こしています。機械生成コンテンツの能力は、将来の経済における人間のスキルと創造性の価値に関する重要な問題を提起します。
誇張を越えて：生成系AIの未来の軌跡
生成系AIに関する議論は、その機能と潜在的な落とし穴に集中することが多いですが、その広範な影響と、その軌跡を形作る重要な考慮事項について検討することが重要です。考慮すべき重要な側面を以下に示します。
倫理的考慮事項と責任ある開発
生成系AIがますます強力になるにつれて、倫理的考慮事項は、その開発と展開を導く上で非常に重要になります。偏見、虚偽情報、知的財産などの問題は、これらの技術が責任を持って倫理的に使用されるようにするために真剣に対処する必要があります。透明性、説明責任、公平性を優先することは、生成系AIシステムとその出力に対する信頼を構築するために不可欠です。
人と機械の協調
生成系AIの未来は、完全に人間を置き換えることではなく、人間の能力を強化し、人と機械の協調を促進することにあります。AIの強みを利用して、反復的なタスクを自動化したり、アイデアを生み出したり、インサイトを提供したりすることで、人間は批判的思考、感情的知性、分野の専門知識を必要とするより高度な活動に集中できます。この協調的な方法は、生産性とイノベーションの新たな可能性を解き放つことができます。
産業変革と新たな機会
生成系AIは、医療、金融からエンターテインメント、教育まで、さまざまな業界を破壊する可能性を秘めています。プロセスを自動化し、体験をパーソナライズし、新たな創造的可能性を解き放つことで、組織は生成系AIを活用して効率を高め、コストを削減し、競争上の優位性を獲得できます。企業がこれらの技術に適応するにつれて、仕事の役割が変化し、生成系AIシステムを開発、展開、保守するための専門知識を必要とする新たな機会が生まれると予想されます。
スキルアップと労働力開発
生成系AIがますます普及するにつれて、個人は変化し続ける雇用市場で成功するために、新しいスキルと能力を習得する必要があります。批判的思考、問題解決、創造性、コミュニケーションなどのスキルの育成、およびAIの倫理的意味合いと責任ある使用の理解に重点を置く必要があります。スキルアップとトレーニングプログラムは、従業員が新しい仕事の役割に適応し、生成系AIがもたらす機会を活用するのに役立ちます。
課題への対処とリスクの軽減
生成系AIには、課題とリスクがないわけではありません。偏見、虚偽情報、悪用などの問題に対処するには、技術的な安全対策、規制の枠組み、国民の意識向上キャンペーンなど、多面的な取り組みが必要です。生成系AIシステムの影響を継続的に監視および評価することは、潜在的なマイナスの結果を特定して軽減するために不可欠です。
結論：責任あるイノベーションを推進する
生成系AIは、技術進歩の大きな飛躍を意味し、さまざまな業界や個人に計り知れない可能性をもたらします。倫理的な問題に取り組み、人と機械の協調を促進し、産業変革を受け入れ、スキルアップを強化し、課題に対処することで、リスクを軽減しながら、生成系AIのすべての利点を解き放つことができます。生成系AIの可能性を探求し続けるにあたり、責任があり、人を中心とし、前向きな考え方でイノベーションに取り組むことが不可欠です。