生成AIとは？

生成AIは、音や文章、映像、絵などさまざまなコンテンツを生成することができる、人工知能の一種です。AIは、大量のデータを元に、何かを予測したり、判断したりするのが得意ですが、生成AIはそれらのデータを元に新たなモノを「生成」することができます。例えば、文章を用いて「夕日の下で走る犬」と伝えると、それに合わせた実際の絵や動画を作り出すこともできます。

2022年末にOpen AI社のChatGPTが公開され、この生成AIというキーワードは一気に世に浸透しました。有名な生成AIには、ChatGPTに加え、Googleが開発したBard、画像を生成するStable Diffusion、 Bing Image Creator、Midjourneyなどが挙げられます。

これらの技術の裏側には、機械学習という方法が使われています。機械学習は、過去のデータから学習し、パターンを識別し、人間の介入をほとんど必要とせずに論理的な意思決定を行うことができるシステムの構築に焦点を当てた人工知能のサブセットです。生成AIは機械学習により得られた情報の中からある一定のパターンやルールを見つけ出し、それをもとに新たな文章や画像、動画、音楽などをを作り出しているのです。

詳しくは以下でも説明しておりますので、ぜひご一読ください。

生成AIのビジネスシーンにおける実用的な用途

生成AIは、急速に発展し、ビジネスシーンにおいてもさまざまに活用されています。特にクリエイティブな分野においての利用は親和性高く、文章や画像、動画などのコンテンツ作成や情報整理、ソフトウェア開発の分野での利用が目立ってきています。以下、その具体的な活用例をご紹介いたします。

１.文章の生成

生成AIを使用すると、ユーザーが希望するスタイルや長さでのテキストを生成することができます。例えば、プレゼンテーション用の文章や、ブログ、オウンドメディアの記事の大まかな構成や下書きなどをAIに生成させることが可能です。

２.文章のトーン調整や簡略化

文章のニュアンスを変えたいときに便利です。例えば、硬い文章を柔らかい言葉使いにしたい時、専門的な文章を一般人にも理解できるように噛み砕きたい時、ビジネスライクな表現に修正したい時など、生成AIに指示することが可能です。ビジネスメールの返信文などにも便利ですね。

３.要約機能

会話や記事、メール、ウェブページなどの長いテキストを短縮し、要点を抽出してくれます。忙しいビジネスパーソンや情報収集を効率化したい人にとっては大変便利です。最近はブラウザの拡張機能として生成AIを利用した要約ツールなども有り、筆者にとっても欠かせないツールとなっています。

４.コンテンツの分類

感情やトピックに基づいてコンテンツを仕分ける作業。例えば、顧客アンケートデータなどを用いて、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルなどの感情を判別し整理することが可能です。また、カスタマーサポートの質問データを「製品の不具合」、「使い方の問い合わせ」、「料金に関する問い合わせ」といったトピックに分類することもAIに指示することができます。これにより、製品やサービスの評価を素早く把握することができます。

５.ソフトウェア開発のサポート

コードの生成や変換、さらにはその説明や確認など、ソフトウェア開発のさまざまな工程での支援が可能です。初心者でもコードの意味や機能を理解しやすくなりますので、プログラミング学習にも利用できるでしょう。

６.翻訳

一般的な機械翻訳ツールと比較しても、生成AIは高いレベルでの翻訳が可能です。生成AIは単なる単語やフレーズの変換ではなく、全体の文脈やニュアンスを捉える能力が高いため、より自然で正確な翻訳を提供してくれます。筆者はもう機械翻訳ツールを使うことは滅多になく、ChatGPTに翻訳してもらうことの方が多くなりました。

ここに挙げた活用方法はビジネスシーンにおいてもごく一部の例でしょう、工夫次第で生成AIはまだまだやくさんの活用方法が存在するはずです。今後も業務効率や生産性の向上、新しい価値の提供など、生成AIは人間の生活に大きく貢献してくれることは間違い有りません。

しかしながら、生成AIの利用にはリスクも存在します。リスクを理解した上で上手に活用していく必要があります。次の項ではリスクについて見ていきましょう。

 

生成AIのリスクを理解する

今後、生成AIは様々場所で利用されるようになっていくことでしょう。私たちはそのリスクと注意点を理解しておく必要があります。

１.倫理的な問題

AIが生成する内容はある意味予測不可能です。必ずしも、私たち人間が持つ常識や倫理観、文化的ニュアンスなどに沿ったものを生成してくれるとは限りません。不適切なコンテンツを生成する可能性もあるという事を理解しておきましょう。

２.事実と異なる情報

AIは事実と異なる情報を”作り出す”ことがあります。それも実に最もらしく、見てきたかのような表現で出力されることがままあります。そのような情報を私たちが利用してしまうと、大変大きな問題に繋がりかねません。正確な情報が必要な場面での利用には注意が必要です。

３.著作権のリスク

AIによる生成コンテンツは既存の著作物を学習した上で作られています。著作権侵害のリスクがある文章、画像等を出力する可能性はゼロではありません。また、AIが作成したコンテンツの著作権の帰属も明確でない場合が多いです。生成AIに関する権利関係については法整備も含めまだまだ十分整理されているとは言えません。

４.偏った出力

AIの学習データの偏りに基づいて、AIは偏った結果を出力するリスクがあります。データに存在する偏見やステレオタイプがAIの出力に反映される可能性があります。AIは多数派の意見や情報を優先的に学習する傾向があるため、マイノリティの視点や情報が欠落しやすくなります。

５.ジェイルブレイクのリスク

生成AIは、意図しない方法での利用や”ジェイルブレイク”のリスクがあります。”ジェイルブレイク”とは、本来の機能や制約から逸脱して、未意図の動作や機能を引き出す行為を指します。

６.情報漏洩の可能性

AIのシステムやデータベースは、サイバー攻撃のターゲットとなり得ます。生成AIに提供した情報が漏洩するリスクも考慮する必要があります。

これらのリスクを理解し、適切に活用、対処することが、生成AIを安全に活用するための鍵となります。上記のようにAIは、時に不正確であったり、偏った成果物を作成することもあるため、使い方によっては人間による検証が不可欠となり、かえって労務コストを押し上げる可能性もあるので、注意が必要です。

まとめ 〜生成AIによる格差やリスクを真摯に受け止め、課題を克服していこう〜

今後、生成AIを活用できるリテラシーを持つ人々と、そうでない人々との間には、情報アクセスや技術利用の格差が生じる可能性があります。

この格差は、生成AIの精度、技術が向上するのに比例して、社会的な不平等を拡大するリスクがあるだけでなく、知識の独占や機会の不均等を生む恐れがあります。また、生成AIの誤った使用や信頼しすぎることにもリスクが伴います。

誤解や偏見を強化する結果となる場合や、人間の判断を過度に置き換えてしまう危険性も考慮すべきです。

いずれにしても、生成AIの存在とその進化は、私たちが新しい時代の閾値に立っていることを示しています。正しい知識と理解を持ち、その能力を適切に活用することで、この技術は私たちの生活や働き方を革命的に向上させることでしょう。

格差の問題やリスクを真摯に受け止め、技術の利点を最大化しつつ課題を克服していく姿勢が求められます。未来は私たちの手の中にあります。明るく、より公平な社会を築くために、生成AIを正しく理解して活用していきましょう。

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