ＡＩは一体どんなもんか？（１）

近頃は、人工知能（ＡＩ）機能があるよと宣伝している商品は非常に多くなっています。「歯ブラシも冷蔵庫もＡＩを使ってんの？」と思ったことがあるでしょう。

 

この「ＡＩは一体どんなもんか？」シリーズで、ＡＩに関して知るべきことをすべてお伝えしたいと思います。

 

今回はＱ＆Ａの形で、ＡＩに関しての主な知識をまとめていきます。

  1. ＡＩは何？どのテクノロジーを使った？

ＡＩは大規模なデータセットを活かして、アルゴリズムを使って何らかの関係性を見つけて、新たなまたはより良いビジネス成果を推進することができます。主要なＡＩテクノロジーは機械学習、ディープラーニング、予測分析、自然言語処理やマシンビジョンなどです。

  1. アルゴリズム、機械学習、ディープラーニングとの違いは？

アルゴリズムは機械学習やディープラーニングための手順や計算方法です。線形回帰やロジスティック回帰は例の一つです。
 
機械学習とは、経験からの学習により自動で改善するコンピューターアルゴリズムもしくはその研究領域で、人工知能の一種であるとみなされています。言い換えれば、人間の代わりにパソコンがプログラムを作ります。信頼できる結果を出すために、機械学習のアルゴリズムは過去のデータを学習して、自動でビッグデータを計算します。例えば、視聴履歴に基づいて動画推薦を改善すること。一般的には、同じ種類のデータが多ければ多いほど、結果の正確さが上がります。
 
ディープラーニングは機械学習のサブセットで、人工ニューラルネットワークという脳の構造からインスピレーションを受けたアルゴリズムがあります。データの関係性があまり強くなくても関係を見極められることはディープラーニングの強さです。十分なトレーニングをしたら、アルゴリズムのネットワークは予測を改善することができます。

  1. ＡＩの経済的なポテンシャルはどれくらい？

ＰｗＣによると、 ＡＩは２０３０年までに15兆7000億ドルを世界経済にもたらすと予想されています。また、ＩＤＣは、ソフトやハードウェアなどを含めるＡＩ産業の世界収益は２０２６年までに９０００億ドルに達すると予想しています。世界の生産性を０．８－１．４％ポイントを高められるとも予想されている。

  1. ＡＩへの資金調達はどれくらい？

たくさんです。ＡＩでのプライベート投資は２０２１年に前年比４８％増の９３５億ドルでした。２０２３年２月、グーグルは３億ドルをＡＩスタートアップ＝アンソロピックに投資と発表したほか、マイクロソフトもオープンＡＩに投資し続けると発表しました。各国政府のＡＩへの資金サポートがどんどん増えており、米国の「敵対的生成ネットワークの出力の識別に関する法律」は例の一つです。

人口老化に伴い、Ｚ世代とＣ世代人口の割合が増えていきます。この二つの世代、特にＣ世代はテクノロジーがなければならないという生活をしているので、ＡＩの導入率が上がるはずです。２０２１年末、Ｃ世代は7億人に達して、世界人口の約９％を占めていました。２０２５年までに２０億人に達して、世界人口の約２０％を占めると予想されています。

  1. 大規模言語モデルとは？

大規模言語モデル（Large Language Models、LLM）とは、自然言語処理でディープラーニング技術を用いたモデルです。自然言語処理は機械に人間の言語を理解させるＡＩ技術で、非構造化の言語データをコンピューターが理解できるようになるために、様々なアルゴリズムを利用して、言語のルール抽出の作業もします。音声検索は例の一つです。

２０２０年から、自然言語処理のシステムはもっと先進的に人間の言語をプロセスすることができるようになりました。人間が書いたような文字を生成できるし、画像も理解できます。

  1. チャットＧＰＴとは？なぜ人気になったの？

オープンＡＩが開発したチャットＧＰＴは人間が書いたような文字を生成できる チャットボットで、こんなアプリはこれまでにないです。人間のようにメッセジーできるだけではなくて、使用者が入力したことも理解できます。
 
２０２２年１１月３０日に公開されてから、５日でユーザー数は１００万になりました。ネットフリックスは同じユーザー数に達することに 3 年半がかかりました。

  1. チャットＧＰＴはどのテクノロジーを使ったの？

チャットＧＰＴは生成系ＡＩの一種です。生成系ＡＩは従来のＡＩが決められた行為の自動化が目的であるのに対し、生成AIはデータのパターンや関係を学習し、新しいコンテンツを生成することを目的としています。

オープンＡＩはこれまでになく１万個のＧＰＵ付きのスーパーコンピュータを使ってモデルを訓練しました。また、このモデルはＲＬＨＦ（人間のフィードバックによる強化学習）を使われ、、人間のように作業をするとの訓練が可能です。

  1. チャットＧＰＴの利用方法とリスクは？

チャットＧＰＴを使うことで、エッセーや音楽の生成、文章のまとめ、翻訳などをできるようになりそうです。プログラマーはすでにこのテクノロジーを利用し、プログラムを生成しています。しかし、チャットＧＰＴは正しくないことを言う可能性があり、決定もできないです。
 
チャットＧＰＴは不正かつ有害な命令にも対応できるので、マルウェア、フィッシングとランサムウェア攻撃が増えるほか、データが不正に使われたら、プライバシーと知的財産に関する懸念もあります。

  1. このテクノロジーの未来は？

テキストと画像のほか、会話できるチャットＧＰＴが開発されるでしょう。ただ、今モデルをトレーニングするコストはまだ高いです。このテクノロジーがうまくいくためには、効率を上げないといけないというものです。

  1. このテクノロジーにより最も好影響を受ける分野は？

半導体、データセンター、サイバーセキュリティ、ソフトの分野です。ＬＬＭを訓練するためには高い計算能力が必要で、データが多くなるとともにデータセンターの需要が高まります。そして、サイバー攻撃は頻繁となるので、サイバーセキュリティも好影響を受ける一方、ソフト会社は商品にチャットＧＰＴのような機能を開発するだろうと予想されています。

  1. グーグルのＬＬＭとメタのと違いは？

技術的には違いがあまりなく、単なるデータの違いです。グーグルとメタはたくさんのデータを持っているので、他のテクノロジー企業に比べて優勢があります。
 
次回、ＡＩをゼロから解説していきたいと思います。