あらすじ
言葉を理解し、文章や画像だけでなくプログラミングコードすら生み出す生成ＡＩは社会をどのように変えるのか？ 中心となるＯｐｅｎＡＩやマイクロソフト、それに対抗するグーグルなどテック企業の思惑とは？ 超スピードで進むＡＩの進化と社会変革についていくための基礎教養をまとめた、現時点の最良のレポート。
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Posted by ブクログ
現在、盛んに生成AIと言われていますが、本当のところ実態についてはよくわからず、ある程度まとまった知識や見解を得たくて購入しました。
生成AIの成り立ちや、できること、できないこと、現在発生している問題点等々、様々な内容を深く確認することができます。
特に、生成AIの歴史や仕組み、各社の考え方やビジネス状況などについてまとまっており、あまりITに詳しくない私でも理解することができました。
個人的には、現在の生成AIに関するトピックは、一昔前のCloudと同じ空気感を漂わせており、Cloudがサーバー設置のメインになったのと同様に、生成AIも今後のメインストリームになりうる、と考えています。
世に生成AIツールの使い方的な本は多く出ていますが、単に「使えればいい」以上に生成AIに興味がある人や、業務上その他で今後の生成AIとの付き合い方を考える必要がある人にとっては必読の書と言えるでしょう。
Posted by ブクログ
SiriでもAlexaでも、音声認識してテキスト化するところまではディープラーニングが使われているが、その先の処理では、あらかじめ人間が想定して用意した複数の質問やリクエストに対応して各種の回答やアクションを返す仕様になっている。
OpenAIは、2020年にGPT-3を公開した後、GPT-4の開発に取り掛かっていたが、2022年11月にGPT-3.5をベースにチャットボットを開発して公開することにより、GPT-4が世間から受け入れられるための地ならしをして、新規投資を呼び込もうとした。その結果、マイクロソフトから推定100億ドルの新規投資を呼び込むことに成功した。
Googleは、2023年5月にLaMDAやPalM2をベースにした対話型AIであるBardを公開した。
Wolfram Alfaは、論理的推論を行う専用のモジュールのひとつで、数学や物理などに重点を置いた対話型AIシステム。
ジャンル、テンポ、長さ、曲調、使う楽器を指定することによって楽曲を自動生成するAI
Amper Music
AIVA
Jukebox
Amadeus Code
GoogleのMusicLMは、言葉によるリクエストで音楽を生成する。
言葉によるリクエストで動画を生成するAI
Make-A-Video
Imagen Video
Posted by ブクログ
読みやすい
スペース歌劇団はミッドジャーニーで作成した絵画で物議を醸していたのは知らなかった。
AIの活用の特にクリエイティブな部分にフォーカスされていて自分のきょうみかんしんとマッチ
生成AIの面白さは上の作品を作り出したプロンプトは明らかにされていない点と同じプロンプトを入力しても同じ作品が出力されるかは確かではないことだと思った。
Posted by ブクログ
【星:4.5】
タイトルのとおり、ChatGPTを始めとする生成AIについて、これまでの歴史、現状、課題点などについて書かれている。
まず良かったのが、私のように生成AIに詳しくない人にもわかりやすい内容となっていることである。
かといってとおり一辺倒のことしか書いていないかというとそんなことはなく、生成AIの仕組みなども結構詳しく説明してくれている。
正直読んでいて、AIの急激な進歩は「末恐ろしいな」と強く感じた。
なかなかおすすめの1冊。
Posted by ブクログ
ちきりんさんのVoicyで筆者との対談が組まれていたことをきっかけに購読。これからさらに世の中を席巻していくことは間違いない生成AI、これから使いこなせるようになりたい生成AI、まずは周辺環境を学ぶために。少し小難しいけど、網羅的に書かれていて勉強になりました。
Posted by ブクログ
ちきりんさんのvoicyで紹介で紹介されてたので、読んでみました。
想像以上に面白かったです。
AIに関して知ってるようで、知らないことを丁寧に説明してあるので、生成 AIに関する理解度が上がりました。
Posted by ブクログ
300ページ以上あり、見た目は分厚そうだが意外とサクサク読める。
テクニカルなものというより本質論の本。
ちきりんさんがVoicyで推薦し、対談した著者。
・これからは、ユーザインターフェース、つまり、コンピューターの使い勝手が重要
・GoogleもChatGPTも多くの人が使い、
多少の間違いを含んでいるが、
両者の違いは、ChatGPTの場合、一般利用者がメインで多少の間違いは気にならない。
しかし、Googleの場合は、科学者や専門家などが使い、間違いがあると非難されるという違いが面白かった。
・生成AI以前は2度の冬の時代があった。
特に苦労したのは言語モデル。
多様な言葉の使い方による複雑な文脈の変化を十分にとらえることが難しかった。
・ChatGPTは数学も苦手
これは実際にChatGPTが計算しているのではなく、
3 +5＝のあとには、8が続く確率が高いと言う経験的類推で答えを出しているから。
・欧州も日本も中国も遅れている。米国が突出している。
・Googleが出遅れたのは、イノベーターのジレンマに陥ったから
(OpenAIに遅れをとった、酷評のBardとなった、社内でもめたなど)
・生成AIの問題点はデマが流れてしまうこと
・AIがつくった小説は不自然さがある
音楽はかなり精度が高い
・AIが台頭しても人間は人間がやることに惹かれるのではないか?(囲碁将棋などで機械が買っても、人が応援するのは機械ではなく、人)
・これからはどうなるかわからない
