生成AIの多元的でイノベーティブな諸々のテーマを、国内外の最新データをもとに、体系化、網羅的で詳細に解説

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【レポート概要】
生成AIは膨大なデータリソース、情報資源、知識領域を統合し、人間の思考の複数の側面を模倣する能力により、トップレベルの人間集団のインテリジェンスさえ超える程度に多義的なものを扱うレベルに達しつつある。しかし、生成AIを組織的、効果的に活用するには、人間と言語モデルの対話パターン、プロンプトエンジニアリング、リスクコントロールを含め、慎重かつ迅速なノウハウの獲得が必要である。

本白書では、おおまかに以下の状況認識のもとで、各章を構成している。

［1］　生成AIは、人工知能の最新のブレークスルーと世界的なデータ量の増加を背景に、一連の入力データ、非構造化データの学習、パラメータなどに基づいて新しいオリジナルコンテンツ生成、コーディング生成、データ生成、インフォマティクス等による設計や開発の効率化などをもたらしている。そして、生成AIが持つこうしたトランスフォーメーションによって、ワークスタイルの在り方をも変革することを目標に、多くの企業や団体が生成AIプロジェクトに注力している。

［2］　生成AIは、コンテンツ生成や情報資産効率化というカテゴリーに収まるきれるものではなく、さまざまなアプリケーションにアドオンすることで、大幅にインテリジェントな基盤と強化することができる機械学習／ディープラーニングのモデルでもある。

［3］　生成AIや大規模言語モデルは、ゼロから新しいモデルをトレーニングするよりもはるかに低い計算コストでファイン・チューニングを行い、特定のドメインにおけるパフォーマンスを向上させることを実証している。これにより、たとえば、設計文書、医療文書、法務文書などのデータセットで微調整し、それぞれの文書処理のための命令チューニングモデルを作成することができる。このモデルは、専門用語の理解、エンティティの識別、テキストからの関連情報の抽出に優れている。

［4］　アニメーション、ゲーム、アート、映画、建築などの分野では、「DALL-E」、「Stable Diffusion」、「Midjourney」のような生成系モデルによって、ダイナミックなイノベーションを起こしつつある。

［5］　生成AIモデルは、GitHub CopilotやReplit Ghostwriterのようなツールによって、ソフトウェア開発のような複雑な分野で変革的な能力を示している。

［6］　生成AIモデルは、Azure、AWS、Nvidia、GoogleのようなAIクラウドプラットフォーム、NvidiaやGoogleのようなAIハードウェアメーカー、ChatGPTやBingのような消費者製品経由でのLLMへのアクセス、API経由でのLLMモデルへのアクセス、異なるソースから入力を受け、様々な形式の出力を生成するマルチモーダルモデルにブレークスルーを誘発する存在となっている。

［7］　生成AIモデルは、Hugging Faceのようなフルモデルにアクセスするためのオープンソースプラットフォーム、タスクを設定し、相互に作用することができるエージェントモデルなど、それぞれのドメインでは非常に活発でダイナミックな状況が形成され、既存モデルにブレークスルーを誘発する存在となっている。

［8］　今後、生成AIは、大規模な言語モデルだけでなく、多くの種類のモデルを構築するために使用され、その方法はますますマルチモーダルなものへ発展いくことが確実である。例えば、エンジニアリング、科学、化学、法務、教育、医療など、多くの分野に根本的な変化をもたらすだろう。

［9］　その一方で、生成AIプロジェクトで課題を抱える企業も多い。そのため本白書では、以下の諸問題と対策、今後のシナリオなどについて具体的に掘り下げて論考している。

　●　生成AIモデルにおける懸念点と目指すべき原則
　●　生成AIの利用・開発で留意すべきリーガルリスク
　●　権利侵害・プライバシー侵害などへの対策・検討
　●　サイバーセキュリティ対策
　●　幻覚・AIのバイアス・偽情報の助長と防止対策
　●　デジタルクローニング／ディープフェイク対策、
　●　ドリフト問題、透明度低下問題、脱獄問題、データ汚染問題、過学習問題など
（他）

■このレポートの詳細
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生成AI白書 2023年版

出版社　次世代社会システム研究開発機構
発行年月　2023年9月
言語：日本語

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