あなたの知らない生成AIの世界：大企業がAIガバナンスの誤解を生む元凶
『生成AI（Generative AI）』という単語や概念は、2023年に入ってから定義も無いまま乱用されるようになり、非常に多くの誤解が含まれています。新規に参入してきた『生成AI』関連サービスを提供する企業の説明にも、明らかに間違っている内容が多いです。
経産省や総務省も『生成AI』の定義をせずに用語を乱用しており、非常に誤解が目立ちます。このような現象が発生している元凶は、AIに詳しい松尾豊さんが『AI研究の第一人者』と称して、ChatGPTのみが生成AIであるかのような情報を自民党や総務省や経産省に拡散してしまったからです。
松尾 豊
（中略）
2019年 東京大学大学院工学系研究科 人工物工学研究センター／技術経営戦略学専攻 教授
2017年〜 日本ディープラーニング協会 理事長
2019年〜 ソフトバンクグループ株式会社 社外取締役、人工知能学会理事、情報処理学会理
デジタル市場競争会議 構成員
2021年〜 新しい資本主義実現会議 有識者構成員
2023年〜 AI戦略会議 座長
『生成AI』関連サービスを提供しているAI専門外の企業や、コンサルティング会社が作成している資料は、松尾豊の資料よりは少しはマトモで、『生成AIの種類』として、(1) 画像生成、(2) テキスト生成、(3) 動画生成、(4) 音声生成に分類している企業も多いです。しかし、これでも生成AIの説明としては、簡略化し過ぎており、正確な表現からは程遠いと言えるでしょう。
『狭義の生成AI』という条件であれば、(1) テキスト、(2) 映像・画像、(3) 音声・音楽のような分類でも、意味は通じなくもありません。但し、多くの『AI無知』な弁護士や監査法人やコンサルティングファームなども、このような簡略化し過ぎた生成AIの概念で、知的財産権や、情報・AI倫理を論じているので、日本のAI関連のガイドラインは、海外と比較すると驚くほど的外れな内容になっています。
広義の生成AIの定義
『生成AI』とは、新しいコンテンツを自動的に作成できる技術の総称です。生成AIには、画像、テキスト、音楽、動画、ゲームなどのメディアコンテンツだけでなく、新薬、新素材などの科学技術的なコンテンツ、自動車やロボット制御AI技術なども含まれます。『生成AI』という用語は、通常、AIが何か新しいデータを『生成』するときに使われます。生成モデルは、学習したデータのパターンを理解し、その理解を基に新しいデータを作り出すことが可能です。
『生成AI』は複数の異なる技術を組み合わせて使われることも多く、業種や業界によって用途や定義が異なる場合もあります。
以下に多くの方々が『生成AI』だと認識できていないものの例を挙げてみましょう。
科学系生成AI：新しい科学的モデルの生成、複雑なシミュレーションの生成などを行い科学的な新発見に活躍しています。
Intel、1兆パラメータの科学向けAI「Aurora genAI」を発表
半導体大手のIntelは、科学研究向けの新しい生成AIモデル「Aurora genAI」を発表した。このモデルは、2エクサフロップスのスーパーコンピューター「Aurora」によって動かされるとのこと。
ISC23の基調講演で発表されたAurora genAIは一般テキスト、科学テキスト、科学データ、関連するコードでトレーニングされる。このAIモデルは科学に特化したもので、システムバイオロジー、がん研究、気候科学、コスモロジー、高分子化学・材料科学等の分野での応用が見込まれている。
エンジニアリング系生成AI：新しい設計や製品の概念を生成します。
チップ設計のAI活用事例
ジェネレーティブAIは、半導体チップの設計コストの削減にも活用されています。
半導体チップの設計においては、論理設計をチップ上の部品配置に反映させるフロアプランの作成が重要ですが、ジェネレーティブAIの活用でそのプロセスは最適化されます。人が数週間かけて行う作業を数時間にまで短縮でき、時間と費用を抑えた製品開発が可能となりました。
医療系生成AI：医療診断、治療戦略、新薬候補の生成などで活用されています。
医薬品開発の期間・コストの削減に期待――生成AIが実現する「最適医療」
2023.06.23
米半導体大手のエヌビディアは、BioNeMoサービスという創薬向けの生成AIプラットフォームを提供している。製薬の研究者がこれを新たな分子構造の生成や予測などに活用することで、時間とコストのかかる医薬品候補の開発を加速できる。
AIでタンパク質設計を効率化 米Ginkgoと独Cambriumの提携が成功
2023.04.23
生成系AI（ジェネレーティブAI）のタンパク質設計・合成への応用を専門とするドイツのスタートアップ、Cambrium（カンブリアム）が、細胞プログラミングとバイオセキュリティの先端プラットフォームを開発する米Ginkgo Bioworks（ギンコ・バイオワークス）との協働プロジェクトを成功裏に完了した。プロジェクトの目的は、タンパク質生成に使用される高性能の微生物を、迅速かつ高効率で設計することだ。
自動車制御系生成AI：自動運転システムのための生成AIです。自動車の運転を模倣する方法を学習し、状況に応じて適切な運転行動を生成します。
ロボット制御系生成AI：ロボットの行動やタスクを生成するAIです。特定の環境やタスクに適応するための新しい行動や操作を生成するために使用されています。
3Dモデリング：生成AIは3Dモデルや地形を生成するために利用されます。これは、建築設計、映画やゲームのCGI、仮想現実(VR)などの分野で活用されています。
分子設計：化学や薬学の領域では、生成AIは新しい化合物や薬剤を設計するために使用されています。AIは既存の化合物の構造や性質を学び、新しい化合物を生成します。
ジェネレーティブAIを活用してリード化合物の探索・最適化プロセスを加速させる『DATAGRID DrugFinder（β版）』を開発・ローンチ
インタラクティブな操作・説明性の高い結果を表示
株式会社データグリッド
2023年2月17日 08時00分
『DATAGRID DrugFinder』は、当社のコア技術であるジェネレーティブAI（生成AI）と独自に開発した少数データでも高精度な予測AIを組み合わせ、活性や薬物動態に関係する物性など複数のパラメータの条件を満たすような低分子有機化合物の生成・構造最適化ができる創薬AIプラットフォームです。
製品設計：エンジニアリングや製造の分野では、AIは新しい製品設計を生成するために使われます。これは、既存の製品設計から学び、新しい設計を提案します。
プロシージャルコンテンツ生成：ビデオゲームの領域では、AIは新しいゲームレベル、敵キャラクター、アイテムなどのゲームコンテンツを生成します。
自動プログラミング：生成AIはコードを生成するために使用されることがあります。AIは既存のコードから学び、新たなコードを生成します。
データ拡張：生成AIは既存のデータセットを拡張するために使われます。これは主に小さなデータセットを持つ分野で有用で、新しいデータを生成して学習データを補完します。
上記のような『生成AI』以外にも『予測AI』、『分析AI』、『最適化AI』など、これまで日本の産業を牽引してきた重要なAI技術分野を軽視して、ChatGPTが流行ったというだけの理由で、日本の優秀なAI人材やスーパーコンピュータの富岳のような計算資源を、(1) テキスト、(2) 映像・画像、(3) 音声・音楽といった『生成AI』の一部の分野に集中させる日本政府の政策は愚策と言わざるを得ません。
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？