この記事では、生成AIを活用する上で役に立つ理論的知識について解説します。
生成AIは確率的に出力を生成する技術であり、ニューラルネットワークや生成敵対ネットワーク(GAN)などの基盤技術に支えられています。
この確率的な性質により多様な出力が可能になる一方で、品質の不安定さやハルシネーションのリスクなどの課題も存在します。
生成AIは理論的知識がなくても使えますが、これらの技術を知っておくことでプロンプトや出力に対する考え方が変わります。
ぜひ最後までお付き合いください。
- 生成AIに使われている技術がわかる
- ハルシネーションが生じる原因がわかる
- これから生成AIがどのように発展するか予想できる
生成AIの仕組み
生成AIは複雑な仕組みを用いて、テキスト、画像、音声などのコンテンツを生成します。
以下に、生成AIが生成を行う主な手順とメカニズムを説明します。
- ステップ１大規模データセットの学習
膨大な量のデータを学習する。
- ステップ２パターン認識と抽出
言語の文法規則や文脈の理解を可能にする。
- ステップ３確率モデルの構築
次に来る可能性が高い単語や文章を推測できるようになる。
- ステップ４プロンプトの解釈
ユーザからの指示を理解する。
- ステップ５生成開始
ステップ４の指示とステップ６の出力に基づき生成する。
- ステップ６フィードバックループ
生成された出力の一部をステップ５に戻す。これにより長文や複雑なコンテンツの生成を可能にする。
- ステップ７後処理と調整
生成された出力に対して、文法チェックや一貫性の確認などの後処理を行い、品質を向上させる。
Temperatureパラメータの調整: 「Temperature」と呼ばれるパラメータを調整することで、出力の多様性や創造性を制御します。低い値では予測可能な出力が、高い値ではより創造的な出力が生成されます。
これらのプロセスを経て、生成AIは人間の指示に応じた新しいコンテンツを生成します。ただし、この過程には確率的な要素が含まれるため、同じ指示でも毎回異なる出力が生成される可能性があります。
膨大なデータを学習した生成AIモデルが、ユーザーのプロンプトを分析して確率的に出力しているんだね！
この「確率的に出力」が原因で、出力にハルシネーションが含まれることもあるんだね。
生成AIにおける幻覚（ハルシネーション）の生成
生成AIにおける幻覚生成（ハルシネーション）は、AIが誤った情報や存在しない事実を生成してしまう現象を指します。
この問題は、生成AIの学習データや推論プロセスの限界から生じます。
ハルシネーションは、テキスト生成や画像生成など様々な分野で発生し、出力の信頼性を低下させる重大な課題となっています。
ハルシネーションのリスクは減らせないの？
AIの出力を常に批判的に評価し、信頼できる情報源と照合することでリスクを減らせます！
特に、検索型AIは情報源も教えてくれるのでおすすめです！
また、企業や教育機関がAIを活用する際は、ハルシネーションの可能性を認識し、適切な使用ガイドラインを策定することが求められます。
特に、重要な意思決定や学術研究においては、AIの出力を鵜呑みにせず、人間による検証プロセスを組み込むことが不可欠です。
生成AIを活用する上での注意点
生成AIを活用する際には、いくつかの重要な注意点があります。
まず、知的財産権の侵害に注意が必要です。生成AIが出力したコンテンツが既存の著作物や商標と類似している場合、権利侵害のリスクがあります。
また、機密情報の漏洩リスクも存在し、入力データがAIの学習に使用されたり、サービス提供者のログに保存される可能性があります。
さらに、生成AIは誤った情報（ハルシネーション）を生成することがあるため、出力結果の真偽性を常に確認する必要があります。
これらのリスクを最小限に抑えるために、企業は適切な活用範囲の設定、リスク管理システムの構築、従業員向けの利用ルールの策定などの対策を講じることが重要です。
生成AIを提供している企業は入力データがどのように利用されるか公表しているので、しっかり確認しておこうね！
（補足）ニューラルネットワークとGAN
ニューラルネットワークと敵対的生成ネットワーク(GAN)は、生成AIの基盤となる重要な技術です。
ニューラルネットワークとGANは、テキスト生成、画像生成、音声合成など、様々な生成AIアプリケーションの基盤となっています。
例えば、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）は、ディープニューラルネットワークを基にしています。
このGPTモデルは、Transformerというディープラーニング（深層学習）モデルに基づいており、特に「Attention」という技術を中心に設計されています。
Transformerモデルは、自然言語処理において高い性能を発揮することで知られ、並列処理が可能であるため、大規模なデータを効率的に処理できます。
また、Attention機構を利用することで、文章内の単語間の関係性をより正確に理解することができます。
他にも、GANは高品質な画像生成や画像変換などに広く利用されています。
生成AIは並列処理が多いから、高性能なGPUが必要とされてるんだね！
ニューラルネットワーク – 生成AIの基盤技術
ニューラルネットワークは、人間の脳の神経細胞(ニューロン)の働きを模倣した数理モデルです。入力層、隠れ層、出力層から構成され、各層のニューロンが相互に接続されています。
データを学習することで、複雑なパターンを認識したり、新しい情報を生成したりすることができます。ニューラルネットワークには主に以下の種類があります:
- ディープニューラルネットワーク(DNN): 多層化したモデル
- 畳み込みニューラルネットワーク(CNN): 主に画像認識に用いられる
- 再帰型ニューラルネットワーク(RNN): 時系列データを扱える
敵対的生成ネットワーク（GAN）-主に画像生成で用いられる技術
一方、GAN(Generative Adversarial Network)は、2つのニューラルネットワークを競争させることで、高品質なデータを生成する技術です。GANは以下の2つのネットワークで構成されています:
- Generator(生成器): 偽のデータを生成する
- Discriminator(識別器): 本物のデータと偽のデータを識別する
これらのネットワークが互いに競争しながら学習を進めることで、最終的に本物と見分けがつかないほど高品質なデータを生成できるようになります。
AIがこれからどう発展するか
これからのAIと世界モデル
AIの展望は、人間とAIが協力して創る未来へと向かっています。
現在のAIは、人間の脳の一部の機能を模倣し、複雑な判断や創造的な作業をこなせるようになってきました。
これからは「世界モデル」という仕組みが導入され、周囲の状況をより深く理解し適切に対応できるAIが増えていくでしょう。
進化したAIによる影響
AIの進化により、私たちの日常生活は大きく変わる可能性があります。
生成AIによる文章・画像・音声の自動生成や、自動運転車の進化など、便利さと豊かさが増すことが期待されます。
仕事の場面でも、AIが単純作業だけでなく創造的な仕事もサポートするようになり、多くの職場で効率が向上するでしょう。
AIの発展上の課題
しかし、AIの発展には課題も伴います。
AIの判断の偏りや個人情報の扱いなど、解決すべき問題がまだ残っています。
これらに対処するため、AIの動きを誰にでも分かりやすく説明できるようにすることが重要です。
また、AIは便利なツールですが、感情や意識は持っていません。
そのため、人間の価値観や倫理観を大切にしながら、AIと協力して社会をより良くしていくことが求められます。
私たち一人一人がAIについて関心を持ち、その可能性と課題を理解すること、そしてAIをどう活用すべきか考え、社会全体で話し合っていくことが大切です。
まとめ
このように、AIは私たちの未来を大きく変える可能性を秘めています。
技術の進歩と人間の知恵を組み合わせることで、より良い社会を作っていけるでしょう。
AIの発展に注目しながらも、人間らしさを失わない。そんなバランスの取れた未来が、AIと人間が共に歩む道の先に広がっています。
私たち一人一人が、この新しい時代の担い手となり、AIとともに明るい未来を築いていくことができるのです。
おわりに
これらの理論的背景と、プロンプトエンジニアリングの知見を組み合わせることで他の利用者に大きく差をつけることができます。
最後までご覧いただきありがとうございました。
