一般向けの回答(I knowより）

生成 AI は魔法のクリエイターのようなものだと考えてください。写真のコレクションなどのサンプルをたくさん与えると、それらに似た新しいサンプルを作成する方法を学習します。与えられた例から学習することで、物語を書いたり、音楽を作ったり、アートを作成したりすることもできます。それはまるで、AI アーティスト、ミュージシャン、ストーリーテラーをあなたの指揮下に置いているようなものです。

専門家向けの回答（I knowより）

生成 AI には、敵対的生成ネットワーク (GAN) や変分オートエンコーダー (VAE) などの高度な技術が含まれ、新しい出力を生成します。これらの出力には、画像、テキスト、音楽、さらにはビデオを含めることができます。たとえば、GAN は、データを作成するジェネレーターとそれを評価するディスクリミネーターという 2 つのニューラル ネットワークで構成されます。この敵対的なプロセスは、生成されたコンテンツを洗練し、より現実的なものにするのに役立ちます。

マッキンゼーからの回答(Mckinsay HPより)

生成人工知能 (AI) は、オーディオ、コード、画像、テキスト、シミュレーション、ビデオなどの新しいコンテンツの作成に使用できるアルゴリズム (ChatGPT など) を記述します。この分野における最近の進歩は、コンテンツ作成への取り組み方を劇的に変える可能性を秘めています。あらゆる種類の組織が、巨額の賞金を獲得しようと、生成 AI ツールを自社のビジネス モデルに組み込むことに競って取り組んできました。マッキンゼーの調査によると、生成 AI アプリケーションは世界経済に年間最大 4 兆 4000 億ドルの影響を与える可能性があります。しかし、その影響や​​リスクの全容はまだ不明です。

生成 AI モデルの出力は、モデルの品質やモデルとユースケースの一致によっては、人間が生成したコンテンツと区別がつかなかったり、不気味に見えたりすることがあります。生成 AI のリスクには、潜在的に偏ったまたは不適切な出力、倫理的懸念、および法的異議が含まれます。これらのリスクを軽減するために、組織は初期トレーニング データを慎重に選択し、小規模または特殊なモデルを使用し、公開または使用する前に出力をチェックするために人間を常に関与させておくことができます。この分野におけるリスクと機会の状況は、今後数年間で新しいモデルや規制が登場し、急速に変化する可能性があります。

勇者からの回答（Hero Himmelより）

生成 AI は、学習したパターンや情報に基づいて新しいコンテンツやデータを生成するように設計された人工知能システムの一種を指します。事前に定義されたルールや教師あり学習に依存して予測を行うことが多い従来の AI とは異なり、生成 AI は教師なし学習または半教師あり学習を使用して新しいものを作成します。

生成 AI の主な特徴は次のとおりです。

• データ生成: 新しい画像、テキスト、音楽、ビデオ、またはその他の種類のコンテンツを作成できます。

• 学習パターン: 既存のデータから学習して、基礎となるパターンを特定して複製します。

• アプリケーション: 生成 AI には、テキスト生成 (言語モデルなど)、画像合成、音楽作曲など、さまざまなアプリケーションがあります。

生成 AI の一般的な例は次のとおりです。

• GPT (Generative Pre-trained Transformer) : プロンプトに基づいてテキストを生成できる言語モデル。チャットボット、コンテンツ作成、テキストベースの自動化で広く使用されています。

• GAN (Generative Adversarial Networks) : 2 つのニューラル ネットワーク (ジェネレーターとディスクリミネーター) が競合し、現実的な合成コンテンツを生成するフレームワーク。

• VAE (variational autoencoders) : 特定のデータセットに似た新しいデータ サンプルを作成するために使用される生成モデル。

全体として、生成 AI は、エンターテインメント、アート、コンテンツ作成、データ拡張などの分野での応用により、創造性とイノベーションに大きな期待を抱いています。