ジェネレーティブAI

ジェネレーティブAIとは、既存のデータを単に分析したり作用させたりするのではなく、新しいコンテンツを生み出すように設計された人工知能アルゴリズムの一群を指す。これらのモデルは、テキスト、画像、音声、その他のメディアの膨大なデータセットから学習し、その根底にあるパターンや構造を理解した上で、この知識を利用して新規の類似コンテンツを生成する。データの異なるカテゴリーを区別する判別型AIとは異なり、生成型AIは独創的な出力を生み出すことを目的としている。この能力は、創造的な芸術から科学研究まで、さまざまな分野にエキサイティングな新しい可能性をもたらしている。

生成AIの仕組み

生成AIモデルは通常、深層学習アーキテクチャ、特にニューラルネットワークに基づいている。最も著名なアーキテクチャは、Generative Adversarial Networks（GAN）と拡散モデルである。GANは、生成器と識別器という2つのニューラルネットワークを含み、互いに競合する。生成器は現実的なデータを生成しようとし、識別器は現実のデータと生成されたデータを区別しようとする。この敵対的なプロセスにより、ジェネレーターはますます説得力のある出力を生成するようになる。一方、拡散モデルは、データに徐々にノイズが加わっていく過程を逆に学習し、純粋なノイズからこの拡散過程を逆転させることで新しいサンプルを生成できるようにする。これらのモデルは、教師なし学習のような技術を用いて学習され、ラベル付けされていないデータからパターンを学習することで、多様で文脈に関連したコンテンツを生成できるようになる。

生成AIの応用

ジェネレーティブAIは、新しいコンテンツを創造する能力によって、多くの産業を急速に変革している。代表的なアプリケーションは以下の2つだ：

• 画像生成：ジェネレーティブ・モデルは、テキストの説明やその他の入力プロンプトから、写実的な画像、アートワーク、デザインを作成することができます。この技術は広告、ゲーム、デザインなどの分野で使用され、カスタムビジュアルの作成を可能にし、従来の写真やイラストの必要性を低減します。例えば、安定拡散は画像生成のための拡散モデルとしてよく知られている。コンピュータビジョンの文脈では、ジェネレーティブAIはデータの増強にも使用され、合成画像を作成して、以下のようなモデルのトレーニングを向上させることができる。 Ultralytics YOLOv8.

• テキスト生成：GPT-4のような大規模言語モデル（LLM）は、テキストにおける生成AIの強力な例である。これらのモデルは、記事の執筆、チャットボットの作成、言語の翻訳、文書の要約など、さまざまな目的で人間品質のテキストを生成することができる。これらのモデルは、文脈を理解し、首尾一貫した関連性のあるテキストを生成するために、トランスフォーマー・ネットワークや 自己注意のような技術を活用している。これらのモデルはまた、視覚言語モデルに見られるように、視覚とテキストの両方のコンテンツを理解し、生成することができる、より汎用性の高いAIシステムを構築するために、コンピュータビジョンと統合されつつある。

生成AIとUltralytics

Ultralytics Ultralytics YOLO を用いた物体検出や 画像セグメンテーションのようなタスクのための識別モデルに主に焦点を当てている一方で、生成的AI技法もまた関連性があり、潜在的に補完的である。例えば、生成モデルは、特に実データが乏しかったり、取得にコストがかかったりするシナリオにおいて、コンピュータビジョンモデルの学習データを合成するために使用することができる。さらに、ジェネレイティブAIを理解することは、この分野が進化し、コンピュータ・ビジョン・アプリケーションと統合する上で極めて重要である。Ultralytics HUBのようなプラットフォームは、将来的に生成AIツールを組み込んで、データセットの作成やモデルの拡張を強化する可能性がある。

倫理的配慮

ジェネレーティブAIの台頭は、重要な倫理的考察をもたらす。ディープフェイクの作成や誤った情報の拡散など、悪用の可能性に対する懸念は最も重要である。生成モデルは学習データに存在するバイアスを永続させ、増幅させる可能性があるため、AIにおけるバイアスも重大な問題である。データのプライバシーを確保し、生成されたコンテンツに関連する著作権の問題に対処することも、ジェネレーティブAI技術の責任ある開発と展開に不可欠な側面である。

関連する概念についてさらに調べるには、包括的なUltralytics 用語集を参照してください。