テキスト、画像、オーディオなどのオリジナルコンテンツを生成する生成AIが、革新的な応用によって産業をどのように変革しているかをご覧ください。
生成AIは、テキスト、画像、オーディオ、ビデオなど、新しいオリジナルのコンテンツを作成できる人工知能（AI）システムのカテゴリです。既存のデータを分析したり、それに基づいて行動したりする従来のAIとは異なり、生成モデルは、膨大なトレーニングデータのコーパスから基盤となるパターンと構造を学習し、トレーニングされたデータの特性を模倣した新しい出力を生成します。この技術は、大規模言語モデル（LLM）などの複雑な深層学習モデルによって実現されており、これらのモデルはますますアクセスしやすく、強力になっています。
本質的に、生成AIは、大規模なデータセットでトレーニングされたニューラルネットワーク（NN）に依存しています。トレーニング中、モデルはデータの確率分布を学習します。プロンプトまたは入力が与えられると、学習したこの分布を使用して、単語、ピクセル、または音符など、シーケンス内の次に最も可能性の高い要素を予測および生成します。このプロセスは、コンテンツの完全な作品を構築するために繰り返されます。多くの最新の生成モデルは、Transformerアーキテクチャ上に構築されており、注意機構を使用して入力データのさまざまな部分の重要度を評価し、複雑な長距離依存関係をキャプチャして、高度に一貫性のある出力を生成できるようにします。これらの強力な事前トレーニング済みモデルは、基盤モデルと呼ばれることがよくあります。
生成AIの対となるものは、識別AIです。主な違いは、その目的にあります。
識別モデルは分類と予測に優れていますが、生成モデルは作成と拡張に優れています。
生成AIは、幅広いアプリケーションで多くの業界を変革しています。
いくつかのアーキテクチャが、生成AIの進歩において極めて重要な役割を果たしてきました。
生成AIの急速な台頭は、重大な課題をもたらしています。誤情報キャンペーンのためのディープフェイクの作成や、知的財産権の侵害など、悪用の可能性は大きな懸念事項です。モデルは、トレーニングデータに存在するアルゴリズムバイアスを永続させ、増幅させる可能性もあります。これらの問題に対処するには、AI倫理への強いコミットメントと、堅牢なガバナンスフレームワークの開発が必要です。さらに、これらの大規模モデルのトレーニングは計算集約的であり、環境への影響に関する懸念が高まっています。MLOpsプラットフォーム（Ultralytics HUBなど）を通じてモデルのライフサイクルを効率的に管理することで、開発とデプロイメントを効率化できます。
