読書アウトプット＃1 「生成AI」(小林雅一著)

前回のnoteでは、私が読了書籍をアウトプットする理由を述べさせていただきました。

まずは有言実行という事で、最近読んだ書籍「生成AI」についてアウトプットします。2023年7月5日に発売された新刊本です。

生成ＡＩ 「ChatGPT」を支える技術はどのようにビジネスを変え、人間の創造性を揺るがすのか？

問い

生成系AIは業務に活かせるのか？

問いに対する答え

使えるかどうかは、実際に使ってみないと分からない。ただ、使わないと分からない事も多く、この波に乗らないと乗り遅れると感じた。

学びのポイント３つ

１、独自AIモデルの生成
企業がChatGPTような基盤を導入し、これを自社に蓄積された大量の業務データでファインチューニングすれば、その会社の業務に特化した対話型の 生成系AIを手軽に実現することが可能

２、見返り
AIの機械学習に使われたアーティストに対して何らかの見返りを支払うこと

３、拡散モデルの生成方法

• 犬が写ってるオリジナルの画像データーにノイズを加える

• さらにノイズを追加して拡散させる

• 最後は画像全体がノイズだけで満たされ、何が写ってるのか分からなくなる

• 上記画像に対して、ノイズを除去し元のイメージを復元するようにAIに命じる

• AIは逆の方向をめぐり画像からノイズを徐々に除去。最後には犬の画像を復元

• 上記の作業を複数種類の犬の画像を使って何度も繰り返す

• AIはノイズ画像からノイズを除去し、クリアな犬の画像を生成する方法を学習

• ノイズで満たされた画像データを入力し、犬を描くようにAIに命じる

• これまでの学習データから新しく犬の画像を描き出すことができる

自分だったらどう書くか？

• AIの活用が進んだ先にどういう未来が待っているのか？

• 人間の生活にどのような変化をもたらすのか？

上記を詳しく書きたいと思った。

感想

生成系AIについて、短い時間で理解を深めることができる良書。「生成系AIって何？」という方にオススメしたい。

「問いに対する答え」でも書いたように、このタイミングで生成系AIを活用していくことが重要であると感じた。主な理由は3つ。

1. 先進国において労働人口の減少が進む中、労働生産性の維持のため、生成系AIを活用する流れは止めれない

2. 多種多様な生成系AI活用サービスが提供され、豊富な選択肢が存在

3. 早くスタートすることで活用ノウハウを蓄積

AIアルゴリズム自体の開発には、莫大な投資が必要。そのため、そこから開発するのではなく、ChatGPTなどに代表される汎用的なAIを基盤として活用し、これまでの活動の中で蓄積した独自データを学習データとして投入することにより、オリジナルAIモデルを確立することが、競争優位性を維持・拡大するために非常に重要であると理解した。

そのようなことを考えると、データ特に独自データの重要性は、今後益々高まるなぁと感じつつ、データ自体に誤りがあると嘘の答えを導いてしまうので、データの正確性、信頼性、網羅性や、最新のデータかどうかが肝になりそうだと思った。

以上