戸倉 ジャスミン
先生!
あたし、昨日スマホで「AI」って検索したら、お掃除ロボとか翻訳アプリとか、やたら色んなのが出てきたんですよ。
ChatGPT も同じ「AI」ってくくりなの?
香月 リサ 先生
いい疑問ね。
みんな AI って呼ばれるけど、実はタイプが違うの。
今日のテーマは、その中でも最近大注目の生成AIよ。
Phase 4 ではこの生成 AI の仕組みと技術を、40記事かけて解剖していくわ。
雪村 ましろ
せんせぇ…えーと、何かを生み出すAIってことぉ?
香月 リサ 先生
そう、英語でGenerative AIと書くわ。
文章・画像・音声・コードなど、入力を受けて「新しいもの」を出力できるのが大きな特徴ね。
戸倉 ジャスミン
じゃあさ、犬か猫かを見分けるやつも生成AIなの?
香月 リサ 先生
そこが誤解しやすいところ。
犬か猫かを当てるのは識別AI、つまり分類係なの。
生成 AI は逆で、「犬の絵を描いて」と言えば描ける画家係よ。
深見 つむぎ
補足すると、従来の AI は主に「入力→正解ラベル」を出すタイプで、生成 AI は「入力→新しい作品」を出すタイプ——という整理でよろしいですか?
画像認識や音声認識・スパム判別などは識別側、ChatGPT や Stable Diffusion は生成側です。
香月 リサ 先生
まさに。
分類・予測が得意な識別AIに対して、生成AIは創造を担うタイプなの。
2022年末の ChatGPT 公開以降、ビジネスでも教育でもニュース欄でも一気に広がったわ。
今や文章の要約から議事録、メール作成、広告コピー、プログラムのソースまで、生成AIでドラフトを作って人間が仕上げる——という働き方が広まっているの。
雪村 ましろ
でも、何もないところから本当に新しい絵が出てくるの?
魔法みたい…
香月 リサ 先生
実は魔法ではないの。
生成AIは大量の学習データを読み込んで、パターンや傾向を身につけているだけ。
それを組み合わせて、見たことのない作品を確率的に生成しているのよ。
絵具セットを持った画家が、たくさんの画集を見てきた経験からオリジナル作品を描く、という感覚に近いわ。
戸倉 ジャスミン
なるほどね!
料理で言うとさ、レシピ本を何千冊も読み込んで、自分なりの新作カレーを作る感じじゃん!
深見 つむぎ
ジャスミンちゃんのたとえ、今回はわかりやすいね。
素材と作り方の知識が豊富だからこそ、新しい料理も生み出せるということ。
ただし、「レシピにまったく無い料理は生まれにくい」という限界もあります。
香月 リサ 先生
言い換えれば、識別AIはP(Y|X)、生成AIはP(X)を扱う——と覚えれば応用でもブレないわ。
代表例は文章ならLLM、画像なら拡散モデル、音声ならTTSね。
雪村 ましろ
すごいけど…嘘を堂々と言っちゃう「ハルシネーション」とか、著作権の問題もあるって聞いたよぉ?
深見 つむぎ
補足すると、用途が広い反面、ハルシネーション(幻覚)や著作権など固有のリスクもあります。
技術と運用は両輪で学ぶ必要がありますね。
香月 リサ 先生
そう、試験でも「できること」と「限界」の両方が問われるから、各章でセットで押さえていきましょう。
確認クイズ
識別AIではなく、生成AIが中心的に担う機能はどれか。
- データを分類する
- 新しいコンテンツを生成する
- ルールベースで判断する
- 既存データを検索する
こたえを見る
正解: 2. 新しいコンテンツを生成する
生成AIはテキスト・画像・音声などの新しいコンテンツを生成するAI技術です。分類は識別AIの役割、検索は検索エンジン、ルールベースは古典的エキスパートシステムの特徴で、いずれも生成AIの中心的な能力ではありません。
