【一般教養】生成AIとは何なのか？

VAIENCE バイエンス

1 Jun 202414:41

Summary

TLDR2024年1月に発表された論文は、2000人以上のAI専門家がAIの未来に関するアンケートに回答し、集計された興味深い結果を示しています。人間を超えるタスクの確率が50％に達するまでの年数が、平均で47年と前年比で13年早く予測されています。この予測が正しいかは別として、近年のAIの発展は専門家にとって予想外であり、特に高校12年で爆発的に普及した生成AIの影響が大きいと見られています。生成AIとは、新たな情報を生み出すAIであり、チャットGPTがその好例です。トランスフォーマーとアテンションという概念が近年の生成AIの発展の鍵となり、自然な文章の構築が可能に。しかし、生成AIは嘘の回答を出力する「ハルシネーション」や経済合理性による人員削減などの問題をもたらしています。技術の善悪はなく、人類の進化を加速する可能性があると同時に、新たなテクノロジーに対処する方法が求められています。

Takeaways

🧠 AIの専門家2000人以上のアンケートによると、全てのタスクで人間を超えるAIが現れるまでの年数は平均47年と予想されています。
📉 前回のアンケートと比較すると、予想は13年早くなっており、近年のAIの発展が専門家にとって予想外であることを物語っています。
🌟 生成AIは、新しい情報を生み出す能力を持つAIであり、2022年以降急速に発展しています。
🤖 過去のAIと生成AIの違いは、生成AIが新たな情報を生み出す点にあります。
📚 生成AIの歴史は1960年代にさかのぼり、イライザというプログラムが開発されたとされています。
💬 イライザは単純なパターンマッチングで動作し、人間が誤って理解していると錯覚することがありました。
📈 近年の生成AIの発展のきっかけは、2017年にGoogleが発表したトランスフォーマーとアテンションの概念にあります。
📊 トランスフォーマーとアテンションは、単語間の関係性を計算し、自然な文章の構築を可能にします。
🧩 AIモデルはニューラルネットワークを用いて学習し、単語の関係性や語順を理解します。
💻 学習には膨大な量のデータと高い計算能力が必要なため、GPUがAIモデルの学習に不可欠となっています。
🚫 生成AIは急速に普及していますが、問題も抱えており、嘘の回答を出力することがある「ハルシネーション」と呼ばれる問題があります。
🛠️ 技術の進歩は社会に大きな影響を与えるが、AIが人類を滅ぼすかどうかは未定であり、技術そのものではなく、その使い方に関わる問題です。

Q & A

2024年1月に発表された論文でAI専門家からのアンケート結果によると、人間を超える確率が50%に達するまでにどれくらいの年数が必要ですか？
-アンケートの結果によると、その平均は47年です。
前年と比べて、AIが人間を超える確率が50%に達するまでの予想年数がどれくらい早くなりましたか？
-前年のアンケート結果と比較すると、予想が13年早くなっています。
生成AIが注目されるようになったのはいつ頃からですか？
-生成AIが注目を浴びるようになったのは数年前のことです。
生成AIの歴史はどの時代から始まりますか？
-生成AIの研究は20世紀後半より行われており、1960年代にはイライザというプログラムが開発されました。
イライザプログラムはどのような機能を持っていましたか？
-イライザは人間が入力した文章に対して、心理療法士のような回答をするプログラムでした。
生成AIが自然な文章を作り出すためにはどのような技術が必要ですか？
-生成AIは単語間の関係性や正しい語順を自動で指定するトランスフォーマーとアテンション技術を使用しています。
トランスフォーマーとアテンション技術はどのようにして単語の関係性を計算しますか？
-トランスフォーマーは様々な数学的な処理を駆使して単語の関係性を計算し、アテンションは関係性の深さを割り当てます。
AIモデルが学習する際に必要なものとは何ですか？
-AIモデルは学習を経て有用なものとなります。学習には膨大な量の文章や高い計算能力が必要です。
AIモデルの計算に適しているとされる反動体はどれですか？
-AIモデルの計算に適しているとされる反動体はGPUです。
生成AIの急速な発展に伴い、どのような問題が生じていますか？
-生成AIは嘘の回答を出力することや、企業が人員を削減する可能性があるといった問題を抱えています。
生成AIの将来的な可能性についてどう思いますか？
-生成AIは人類の発展を加速する可能性があると同時に、新たなテクノロジーに対処する方法を見つける必要があると思われます。