お世話になっております。
加村凜です。
これからしばらくchatGPT（生成AI）の概念からプロンプトの重要性や
ノウハウについて皆さんに公開できていけたらと思いますので、宜しくお願い致します！
生成AIとは？
最近話題の生成AIとは何でしょう？
→それは、大量のデータを学習し、そのデータをもとに新しい情報や内容を
「生成＝自分で考える・作る」技術のことをいいます！
幅広い分野での活用用途が見出されている＝人口知能で注目度の高い技術
なぜ生成AIは特別なの？
では次に、従来の通常AIと生成AIを比べてみましょう！
☑通常のAI
過去の情報から傾向を分析し、ユーザーの要求に応じて明日の転機を予測
→→短期的な予測
☑生成AI
過去の情報から傾向を分析し、「未来の一年間の天気情報」まで思考・提案
→→長期的なデータの生成
更に生成AIは天気以外にも人口推移予測などのマクロ的な視点から、
店舗売上予想といったミクロ的な分析の効率化・精度向上にも役立ちます！
生成AIはどのように動作するのか？
生成AIの動作原理＝人間の学習行動
特定の領域に関する大量のデータを学び、言語や傾向、細かい数値などをストックして、引き出しを増やすイメージですね！
例えば、東野圭吾さんのタイトルや文法、言葉選びを学習することで、AIが東野圭吾さんのような表現を作りだしてくれます。
身近な例
私達の身の周りには、たくさんの物に生成AIが搭載されています。
1.スマホのキーボード入力予測機能
2.車のデザイン
1つ目から見ていきます。
スマホで、特定の語句を入力すれば「次に入力するであろう言葉・記号」を予測して表示しますよね！
日頃から入力を繰り返し行うことで生成AIの学習量（語彙）が増え、自分になじんだ予測が可能となります。
2つ目の車のデザインですが
「TRI」という言葉を聞いたことがありますでしょうか？
TRIは、シリコンバレーに拠点を持つ組織で、生成AIに車のデザインを考案させる技術を開発しました。
TRIはトヨタ社のAI開発中枢組織であるため自動車業界全体へ大きな影響を与えると考えられています。
主な技術と進化（GANs）
次に主な技術と進化についてですが、ここはこんなのがあるんだ～
ぐらいで軽く流し読みして頂けたらなと思います。
☑GANs(Generative Adversarial Networks)
↓
・生成器(Generator)
＝実際のデータに似た当たらなデータの生成を試みる脳みそ
↕敵対的なプロセス
・識別器(discriminator)
=提供されたデータが本物かどうか自律的に判断する技術
☑変分オートエンコーダ
↓
AIが収集したデータの普遍的な表現や要素を学習し、自律的にその表現を使用してデータを生成できる技術
今後の展望と懸念点
いよいよ最後の今後の展望と懸念点です。
生成AIの加速度的な進化を考慮すると、よりリアルな映像や音楽、文章などが瞬時に作成でき、私たちのニーズに合わせたコンテンツ提供が可能になります！
しかし、いいことばかりではありません！！！（泣）
☑懸念点1つ目「フェイクニュースの発信」
→ディープフェイクなどのツールにより本人と見分けがつかない程の映像が作成可能であるため、ユーザー自身も情報の真偽を判断する農業が必要不可欠！☑懸念点2つ目「人間の仕事がAIに奪われる」
→AIが優秀になるほど、人間の仕事が奪われる。加えて著作物の登用。模倣といった倫理的な問題も香料しなければならない。
最後に
皆さんここまで読んでくださりありがとうございました。お疲れ様です！
生成AIが当たり前のように生活を支える世の中になるからこそ、しっかりと正しい知識を身に付けましょう！
皆さんの業務が少しでも効率化・時短できることを望んでおります！
次のブログでまたお会いしましょう♪では！
