ChatGPTから1年、現状の生成AI利用

生成AIの利用はますます普及しています。特に、自然言語処理を中心としたタスクでの利用が増えています。企業は、カスタマーサポート、チャットボット、文書生成、要約、翻訳、品質管理、および他の多くの分野で生成AIを活用しています。また、個人利用においても、クリエイティブライティングの支援や、教育目的での利用が一般的になっています。ただし、AIの進歩に伴い、倫理的な問題やプライバシーの懸念も浮上しており、それらに対処するための対策や規制が議論されています。

生成AI

自然言語処理（NLP）を中心としたタスクでは、生成AIがテキストデータを理解し、それに基づいてさまざまな作業を行います。

1. チャットボット: 顧客サポートや問い合わせへの自動応答などで、ユーザーと対話するAIボットが利用されています。

2. 文書生成: ニュース記事、レポート、マーケティングコピーなどの文書を自動生成するために利用されます。

3. 要約: 長い文章やドキュメントを要約して、要点を抽出するために使用されます。

4. 翻訳: 自動翻訳サービスで、テキストを他の言語に翻訳する際に利用されます。

5. 意味解析: テキストデータから意味を理解して、質問応答や情報検索などのタスクを遂行するために利用されます。

これらのタスクは、生成AIがテキストデータを理解し、適切な応答や処理を生成することによって実現されます。

自然言語処理におけるセキュリティにはいくつかの重要な側面があります。

1. プライバシー: ユーザーの個人情報や機密情報を含むテキストデータの処理において、プライバシーが重要な問題となります。生成AIは大量のデータを学習するため、プライバシーを保護しながらデータを適切に処理する方法が重要です。

2. セキュアな通信: テキストデータを生成AIに送信する際に、セキュアな通信手段を確保する必要があります。エンドツーエンドの暗号化やセキュアな通信プロトコルの利用が重要です。

3. 悪意のある利用: 悪意のある者が生成AIを利用して、スパムやフィッシング詐欺、ディープフェイクの生成など、悪質な活動を行う可能性があります。セキュリティ対策として、モデルの利用を制限し、不正利用を防止するシステムを導入することが重要です。

4. モデルのセキュリティ: 生成AIのモデル自体もセキュリティの懸念があります。モデルの欠陥やバイアス、アドバーサリアルアタックに対する対策が必要です。モデルの訓練データやアルゴリズムの透明性を高め、セキュリティに関する問題を特定しやすくすることも重要です。

セキュリティに関して

これらの問題に対処するために、セキュリティ専門家やエキスパートが、生成AIシステムの設計、実装、運用において重要な役割を果たします。また、適切なセキュリティポリシーとプロセスを確立し、定期的な監査やセキュリティ対策の更新が必要です。
てじかなところでは
Microsoft Copilot は、GitHubの開発者向けツールとして知られるプログラムです。これは、コードを補完して提案するためのAIモデルです。

Microsoft Copilot

OpenAIの技術を活用しており、開発者がコードを効率的に書くのを支援します。Copilotは、開発者がコメントや関数の説明を入力すると、そのコンテキストに基づいてコードの断片を提案します。これにより、開発者はより迅速にコードを記述し、問題解決に集中することができます。

ただし、Copilotはまだ新しいプロジェクトであり、十分に発展しているわけではありません。そのため、使用する際には依然として注意が必要ですが、その機能は将来的には開発者の作業を効果的に支援する可能性があります。

Microsoft Copilotで、画像：Ｑ→冬で作成してみました。

冬　Microsoft Copilot作

投稿トップ画像は、ＭicrosoftBing　ImageCreatorにより作成
Q:openai＆chartgpt
でした。

現在のＯpenＡＩ？

OpenAI

Creating safe AGI that benefits all of humanity：全人類に利益をもたらす安全なAGIの構築
当社の API プラットフォームは、安全に関するベスト プラクティスのための最新モデルとガイドを提供します。

参考

https://note.com/god_se_ta/n/nd1273d207d16