生成AIとは？

生成AI（Generative AI）とは、事前に学習したデータからテキスト、画像、音声、デザインなどを新たに生成するAI（人工知能）のプログラムのこと。大量の学習データからパターンやルールを識別し、確率論的に最適な情報を出力することによって、これを実現している。生成系AIとも呼ばれる。

その多くが人間の脳の神経細胞（ニューロン）の構造を模したニューラルネットワークの一種である「深層学習モデル」で構築されている。話題の「ChatGPT」も生成AIのひとつだ。

具体的には、大規模言語モデル（LLM）、敵対的生成ネットワーク（GAN）、変分オートエンコーダ（VAE）などと呼ばれるさまざまな深層学習モデルを活用することによって、簡単なプロンプト（命令）を入力するだけで、自然な文章や画像だけでなく、オリジナルのプログラムまで生成できることが画期的な要因だ。

生成AIにはいくつかの種類がある。

まずは「テキスト to テキスト」のタイプ。OpenAIが開発したChatGPT、Googleが開発したGemini（旧Bard）などが有名だ。ちなみに、ChatGPTの「GPT」はGenerative Pre-trained Transformerの略で、TransformerというGoogleが開発した深層学習モデルを使用している。

次に「テキスト to イメージ」のタイプ。これは「Sky（空）」「Dragon（龍）」といったテキスト（自然言語）から自動で画像を生成するもので、Stable Diffusion（ステーブルディフュージョン）、Midjourney（ミッドジャーニー）などがよく知られている。

さらに「テキスト to ミュージック」のタイプもある。「Happy（幸せ）」「Spooky（不気味）」といったテキストから自動で音楽を生成する。こちらは、MusicLM、Mubert、Jukeboxなどが有名だ。

しかし、いまだ技術的なレベルは初期段階であり、生成AIを導入するうえでの社会的および法的ガバナンスが形成されているとは言い難いのが実情だ。主な課題としては、学習データに偏りがあること、学習に用いるデータがブラックボックスになっていること、生成された情報に誤った内容が含まれている場合があること、意図せず著作権を侵害してしまう場合があること、個人情報や機密情報の流出リスクがあることなどが挙げられる。

生成AIで何ができる？

現在の生成AI技術はまだ初期段階であるが、文書作成、画像作成、動画作成などの分野で幅広い活用が期待されている。また、Webデザインやコーディングの領域でも高いクオリティの自動生成が可能になっている。今後は、ビジネスにおける企画立案はもちろん、金融、マーケティング、教育などさまざまな分野で活用が広がることは間違いないだろう。

高校生、大学生のレポートや課題提出も生成AIとの共同作業が当たり前の時代になるかもしれない。

生成AIを学ぶ

生成AIはどの学部・学科で学べるの？

生成AIを技術的に学ぶには、プログラミングスキルが必要になるため「情報」系学部・学科で専門的に学ぶのが一般的だ。最近では「AI」や「データサイエンス」を冠した学部・学科もあるので、それらをチェックしてみるのもいいだろう。

一方、ChatGPTに代表される生成AIをビジネスや社会の課題解決に役立てるような研究も盛んに行われている。経済学部、経営学部、社会学部などで学びながら、生成AIを活用して研究を行うという選択肢もあるだろう。

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ChatGPTとは？

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