生成系AIをテーマにした3本立てセミナーシリーズの第一回目となった本セミナーでは、AIの広範な分野の中でも話題をさらっているChatGPTをはじめ、画像生成系のMidjourneyやDALL·E2など、さまざまな生成系AIの現状の立ち位置を確認しながら、実務におけるAI活用の最新動向について解説しました。
世の中には牛丼にチョコバナナをかけるような料理はないですよね。
しかし、ChatGPTに「チョコバナナ牛丼」のレシピを作ってもらうと、予想外の結果が出てきました。
これが現在の生成系AIであるChatGPTの特徴であり、なぜこのような仕組みになっているのか解説しました。
ChatGPTは、LLM（大規模言語モデル）の一種であり、過去の豊富な情報を元にして次に続く単語を予測し、文章を完成させることができます。
ChatGPTは、入力されたテキストを理解できる形式に分割した単位を「トークン」と呼び、全ての処理は英語で行われます。
そのため、2バイト文字の日本語と1バイト文字の英語では、ChatGPT上では英語の方が早く正確な結果を示すことが多いです。
これは、日米のAIに対するイメージの違いにも関連しているかもしれません。
2028年の情報通信白書によると、日本とアメリカでは人工知能に対するイメージに違いがあることが述べられています。
日本では、人工知能に自我を持たせる技術や人間の脳と同じように物事を考える技術だという認識の人が多いのに対し、一方、アメリカでは人間とは異なる方法で認知や判断を行う技術だという認識の人が多いという傾向があります。
この傾向は、AIが人間と同等の存在とみなされる日本特有の感覚として、まさに「ドラえもん文化」とも言われています。
そのため、日本とアメリカ、他の国々と比較しても、生成系AIに対する盛り上がり方も少し異なる可能性があります。
その後も、AIマップ内での生成系AIの位置付けや、画像生成などの他のAIの分野についても解説しました。
後半では、大川氏が自作した「占いBot」の生成した占い結果について、大川氏とプロの占い師との会話の中にも、生成系AIの現在地点をうかがえます。
生成系AIはまだスタートラインに立ったばかりです。
しかし、近い将来には確実に実用レベルまで発展することが予測されています。
遅れを取らないようにするためには、生成系AIを正しく理解し、試行錯誤を重ねることが重要です。
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