生成AIで世界はこう変わる

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出版社
SBクリエイティブ

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出版日
2024年01月15日
評点
総合
3.8
明瞭性
4.0
革新性
3.5
応用性
4.0
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おすすめポイント

製鉄、ハーバー・ボッシュ法、蒸気機関、電気、原子力、そしてインターネット。ある技術の登場は、時に人間社会のありようをがらりと変えてしまう。それは新たな職を生み出し、そして時に既存の職業を消し去り、文明はそのたびに大胆な衣替えをした。そして今まさに、私たちはそうした技術を目の当たりにしている。それこそが生成AIである。

人のように会話をこなし、人が何時間もかけて作り出すような画像を瞬時に出力する。今なおその技術は進歩し続け、私たちの社会に与えるインパクトは計り知れないものとなっている。だからこそ、今なにが起こっているのか、これからどういう未来が待ち受けているのかを知る必要がある。社会のうねりに翻弄されていては、時代に取り残されてしまうだろう。

しかし生成AIは専門性の強い分野だ。追いつこうにも最先端の論文をいきなり理解することは困難である。本書の強みは、第一線でAIを研究している著者が、複雑かつ予測困難なAIという技術を、平易な言葉で分かりやすく解説しているところにある。

本書では、今までの技術革新や歴史を踏まえた上で、AIが私たちの社会にどのような影響を与えるかを予測している。AIが与える影響が未知数であり、恐怖を覚えることも自然な反応かもしれない。しかし本書でも指摘されているように、社会への実装を止めることは現実的ではない。ぜひ本書を手に取り、AIに対する正しい知識を身に付け、時代の流れに加わってみてほしい。

著者

今井翔太(いまい しょうた)
1994年、石川県金沢市生まれ。東京大学 大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻 松尾研究室 に所属。博士(工学、東京大学)。人工知能分野における強化学習の研究、特にマルチエージェント強化学習の研究に従事。ChatGPT登場以降は、大規模言語モデル等の生成AIにおける強化学習の活用に興味。著書に『深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト 第2版』(翔泳社)、『AI白書2022』(角川アスキー総合研究所)、訳書にR. Sutton著『強化学習(第2版)』(森北出版)など。

本書の要点

  • 要点
    1
    生成AIとはディープラーニングという技術を使って、新たに文章や画像、音声などをつくる人工知能技術の一種である。
  • 要点
    2
    生成AIの影響を最も受けやすいのはホワイトカラーの職種だ。逆に肉体労働の仕事はAIが代替しにくい。仕事がAIに奪われるかどうかは、AIが「労働補完型」の技術か「労働置換型」の技術かを考える必要がある。
  • 要点
    3
    AIの無断学習については是非が問われている。しかし学習自体を規制すると、情報科学技術の発展そのものを阻害してしまう。

要約

「生成AI」とはなにか?

なぜ「生成AI」と呼ばれるのか

まず生成AIとはなにかについて確認していこう。生成AIは、新たに文章や画像、音声などをつくることができる人工知能技術の一種だ。そこにはディープラーニングや機械学習といった技術が使われているが、一般的にそのアプローチは識別的なものと生成的なものにわけられる。

識別モデルとは、画像のようなデータを文字通り識別するAIである。顔認証やニュース記事の分類といったタスクを行うものが該当する。一方で生成モデルは、データが生み出される背後にある構造や表現を学習し、自身が学習したデータと似たデータを生成できるAIだ。

ところが技術やサービスが広がっていく過程で、生成AIをこの狭い定義だけで考えることは難しくなってきている。そのため本書では、生成AIの本体であるニューラルネットワークに加え、その出力を起点にいくつかのツールや機能を組み合わせて構成されるシステム全体を「生成AI」と呼称する。

たとえばChatGPTの言語を生成する本体部分は生成モデルだが、ChatGPTというシステムは対話形式のインターフェースや拡張機能を含めて構成された「生成AI」であるといえる。

生成AIの背後にある技術

ニューラルネットワークとディープラーニング
imaginima/gettyimages

生成AIの背景には「ディープラーニング」という技術がある。

人間の脳では、ニューロンが他のニューロンから受け取った電気信号をシナプスの結びつきの強さで調節し、また別のニューロンに電気信号を流すという動作が行われている。人間は学習によって、このニューロン同士のつながりの強さを調節していると考えられている。

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要約公開日 2024.05.17
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