2024年6月8日に開催される「JDLA Generative AI Test 2024 #1 」にむけての勉強を行います。今回もまた生成AIを利用した勉強法でチャレンジします。

※サムネイル画像はYouCamで生成しました

生成AIには何ができるのかを理解している。

あなたは生成AIに対する理解度を測る試験を作成する担当者に任命されました。そのテストの中で「生成AIにはなにができるのか」というテーマの問題をいくつか出題する事になりました。テストに出題する候補のキーワードを１０個ほど挙げてください

生成AIが得意なタスク：理解度テスト候補キーワード10選

1. テキスト生成:

• 小説、詩、歌詞、コード、台本、広告文、メール、チャットメッセージなど、様々な形式のテキストを自動生成

• 創造性や独創性のあるテキスト生成も可能

• 特定のスタイルや文体で生成したり、特定のテーマに基づいて生成したりすることもできる

2. 翻訳:

• 100以上の言語間で翻訳が可能

• 高精度な翻訳を実現

• 文脈を理解した自然な翻訳が可能

• 専門用語やスラングなども翻訳可能

3. 要約:

• 長文を短く簡潔に要約

• 重要な情報を抽出し、分かりやすく表現

• 様々な長さの要約が可能

• 特定の視点から要約したり、特定のキーワードを含む要約を生成したりすることもできる

4. 質問応答:

• オープンエンドな質問、難しい質問、奇妙な質問にも回答

• 膨大な知識ベースから情報を検索し、適切な回答を生成

• 根拠に基づいた回答だけでなく、論理的な説明も可能

• 会話形式での質問応答にも対応

5. コード生成:

• プログラミング言語のコードを自動生成

• 指定された機能を実現するコードを生成

• 既存のコードを改善したり、新しいコードを提案したりすることもできる

• テストコードの自動生成なども可能

6. 画像生成:

• テキストの説明に基づいて、画像を自動生成

• リアルな画像だけでなく、抽象的な画像や芸術的な画像も生成

• 特定のスタイルや雰囲気で生成したり、画像の一部を修正したりすることもできる

• 画像とテキストを組み合わせたマルチモーダル生成も可能

7. 音楽生成:

• 楽譜や音声を自動生成

• 指定されたジャンルや曲調で生成

• 既存の曲に似せた音楽や、全く新しい音楽も生成

• 歌詞と音楽を組み合わせた生成も可能

8. データ分析:

• 大量のデータを分析し、パターンや傾向を抽出

• データ可視化や予測分析なども可能

• ビジネスや研究における意思決定を支援

• 複雑なデータから洞察を得る

9. ゲーム開発:

• ゲームのシナリオ、キャラクター、レベルなどを自動生成

• プレイヤーの行動やプレイデータに基づいて、ゲームを進行

• 飽きることなく楽しめるゲーム体験を提供

• ゲームデザインや開発の効率化

10. その他:

• 画像編集、動画編集、音声編集

• スケジュール管理、タスク管理、メモ作成

• プレゼンテーション資料作成、レポート作成

• 教育、医療、顧客サービスなど様々な分野での応用

補足:

• 上記10個のキーワードは、生成AIが得意とするタスクのほんの一例です。

• テスト問題を作成する際には、対象者や目的に合わせて、適切なキーワードを選択してください。

• 最新の研究論文やニュース記事などを参考に、常に最新の動向を把握することが重要です。

生成AIには何ができるのかを理解しているのかという問いの場合のケイパビリティについて教えてください

生成AIのケイパビリティ：理解度テスト問題

生成AIは、近年急速に発展している人工知能技術の一つです。従来のAIとは異なり、人間が作成したデータに基づいて新しいコンテンツを生成することができます。

生成AIのケイパビリティを理解しているかどうかを評価するためには、以下の要素を考慮する必要があります。

1. 生成できるコンテンツの種類:

• テキスト（小説、詩、歌詞、コード、台本、広告文、メール、チャットメッセージなど）

• 画像（写真、イラスト、アイコンなど）

• 音声（音楽、音声合成など）

• 動画（アニメーション、実写映像など）

• その他（3Dモデル、ゲームレベルなど）

2. 生成精度の高さ:

• 生成されるコンテンツの品質

• 人間が作成したコンテンツと遜色ないレベル

• 創造性や独創性のあるコンテンツの生成

• 特定のスタイルや文体での生成

• 特定のテーマに基づいた生成

3. 処理速度:

• 生成処理にかかる時間

• リアルタイム処理

• 大量のコンテンツを短時間で生成

• 複雑なコンテンツを生成

4. 汎用性:

• 様々なタスクへの適用

• 翻訳、要約、質問応答、コード生成、画像生成、音楽生成、データ分析など

• 特定の分野に特化した専門性の高い生成

• 異なる種類のコンテンツを組み合わせた生成

5. 柔軟性:

• ユーザーのニーズや要件に合わせた生成

• ユーザーからの指示やフィードバックに基づいた生成

• 既存のコンテンツを修正したり、新しいコンテンツを提案したり

• 異なる生成方法の選択

6. スケーラビリティ:

• 大規模なデータセットでの学習

• 大量のコンテンツの生成

• 計算資源の効率的な利用

• クラウドサービスでの利用

7. 安全性:

• 倫理的な問題を引き起こさないコンテンツの生成

• 偏見や差別を含まないコンテンツの生成

• 悪意のある利用を防ぐための対策

• データのプライバシー保護

8. 説明可能性:

• 生成されたコンテンツの根拠や論理を説明

• ユーザーが生成プロセスを理解できるようにする

• 信頼性の高いAIの実現

上記以外にも、生成AIのケイパビリティを評価する際には、様々な要素を考慮することができます。

テスト問題作成のヒント:

• 上記の要素を踏まえ、様々な種類のテスト問題を作成する

• 知識レベルや目的に合わせて、難易度を設定する

• 最新の研究論文やニュース記事などを参考に、常に最新の動向を把握する

例

問題:

ある生成AIモデルは、1秒間に1000文字のテキストを生成することができます。このモデルは、1時間でどのくらいの長さの小説を生成することができますか？

解答:

1時間 = 60分 = 3600秒 1時間で生成できる文字数 = 3600秒 * 1000文字/秒 = 3600000文字 約360万文字の小説を生成することができます。

解説:

この問題は、生成AIモデルの処理速度を評価する問題です。解答者は、生成AIモデルの処理速度と時間の換算方法を理解している必要があります。

問題:

ある生成AIモデルは、画像とテキストの両方を生成することができます。このモデルは、どのようなタスクに利用することができますか？

解答:

• 画像キャプション生成

• 画像質問応答

• 視覚的に指示された文章生成

• マルチモーダルストーリー生成

• マルチモーダルプレゼンテーション資料作成

• マルチモーダルゲーム開発

解説:

この問題は、生成AIモデルの汎用性を評価する問題です。解答者は、生成AIモデルが生成できるコンテンツの種類と、そのコンテンツをどのように利用できるかを理解している必要があります。

問題:

ある生成AIモデルは、ユーザーからの指示に基づいてコンテンツを生成することができます。このモデルは、どのようなメリットがありますか？

• ユーザーのニーズに合わせたコンテンツ生成

• より自然で人間らしいコミュニケーション

• より効果的な学習支援

• よりパーソナライズされたサービス

解説:

この問題は、生成AIモデルの柔軟性を評価する問題です。解答者は、生成AIモデルがユーザーからの指示に基づいてコンテンツを生成できること、そしてそのメリットを理解している必要があります。

この回答は、あくまでも例であり、テスト問題作成の際には、対象者や目的に合わせて、適切な問題を作成する必要があります