大まかに知りたい、生成AIに学習させるデータの種類

皆さん、こんにちは。オトーワンですｗ
2023年から話題になった、ChatGPTや、Cloud、Bardなどの生成AIは、今盛り上がっているというか、これらのAIは、我々の日常生活にも大きな影響を及ぼしつつありますね。でも、「そもそもAIはどんな種類のデータを学習しているの？」と疑問に思ったことはないですか？

学習させるデータというとデータ分析の手法として『機械学習』というのがあります。さらに、その中で「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」に分類されますが、今回はそれとは異なった視点ではAIの学習データ見ていきます。それでは行ってみましょ～

例えるなら、AIの食事？！それは多様なデータ

生成AIは、膨大な量のデータを「食べて」人間で言えば、バランスの取れた食事が健康的な成長につながるように、AIも多様なデータを学習することで、より賢く、より役立つ存在になっていきます。
では、AIが「食べる」データにはどんな種類があるでしょうか？

1.専門分野のデータセット

まず挙げられるのが、専門家の頭脳を吸収する、「専門分野のデータセット」です。特に医療、法律、工学など、特定の分野に特化した高品質なデータは、AIにとって貴重なデータとなります。これらのデータを学習することで、AIは各分野の専門家のような知識を身につけていきます。

例えば、医療分野のAIは、数千もの医学論文や診断記録を学習することで、医師の診断を一部サポートできる可能性が上がります。法律分野では、過去の判例や法令を学習し、弁護士の業務を効率化する可能性を秘めています。

2.多言語データ

次に注目したいのが、言語の壁を越える「多言語データです。グローバル化が進む現代社会で、言語の壁を越えることは非常に重要です。AIは、様々な言語のテキストや会話データを学習することで、高精度の翻訳や多言語でのコミュニケーションを可能にします。

特に注目すべきは、ニッチな言語や方言のデータです。これらは一般的なデータセットには含まれにくいため、非常に価値が高くなりますから、AIがマイナー言語を理解することで、言語の多様性保護にも貢献できるかもしれませんね。

3.文化固有のコンテンツ

AIが真の意味で人間をサポートするには、文化的な理解も欠かせません。「文化固有のコンテンツ」のコンテンツを学習することで、特定の地域や文化圏に対する深い理解を得ることが段々とできてきます。

例えば、日本の「おもてなし」の心を理解したAIは、外国人観光客に対してより適切なサービスを提案できるでしょう。また、各国の慣習や禁忌を学んだAIは、国際ビジネスの場面でも活躍が期待できます。

4.エッジケースとレアケース

想定外を想定内に！「エッジケースやレアケース」、つまり一般的なデータセットでは十分にカバーされていない珍しい状況のデータも、AIの学習に重要です。これらのデータを学習することで、AIはより柔軟に、そして堅牢に対応できるようになります。

例えば、自動運転技術の分野では、通常の交通状況だけでなく、事故や災害時の特殊な状況も学習することで、より安全なシステムを構築することが可能になります。

5.倫理的判断を要するシナリオ

AIの発展に伴い、「倫理的な判断を要するシナリオ」も重要な学習データとなっています。倫理的ジレンマや複雑な意思決定を含むデータを学習することで、AIはより人間的な判断ができるようになってきます。
例えば、医療現場での生命倫理に関する判断や、ビジネスにおける公平な人事評価など、AIが倫理的な判断を求められる場面は増えています。これらのデータを学習することで、AIは単なる計算機ではなく、倫理観を持った存在に近づくかもしれません。

6.マルチモーダルデータ

人間の五感に相当する、「マルチモーダルデータ」も重要です。テキスト、画像、音声などを組み合わせたデータセットを学習することで、AIはより総合的な理解力を身につけます。

例えば、料理レシピをテキストだけでなく、調理過程の画像や音声と共に学習することで、AIはより詳細で実践的なアドバイスができるようになるなってきます。

7.時系列データ

時の流れを読む「時系列データ」の学習も、AIの能力を大きく向上させます。過去から現在に至る長期的なデータを分析することで、AIは未来の傾向を予測する力が身に付きます。

経済予測や気候変動の分析など、時間の経過と共に変化するデータを扱う分野で、AIの活躍が期待されています。

8.対話型データ

最後に、会話の達人に！ということで「対話型データ」の重要性も忘れてはいけません。人間同士の自然な会話や、人間とAIの対話を含むデータセットを学習することで、AIはよりスムーズでナチュラルなコミュニケーションができるようになります。

カスタマーサービスや教育支援など、人間とのインタラクションが重要な分野で、AIの活用の幅が広がっていきますね。

＜まとめ＞多様性が生み出す可能性

このように、AIの学習データは実に多岐にわたります。専門知識、言語、文化、倫理、感覚情報など、人間社会のあらゆる側面を反映したデータを学習することで、AIはより賢くなっていきます。

しかし、これらのデータを扱う際には、プライバシーや著作権の問題、そしてデータに含まれる可能性のあるバイアスにも十分な注意を払う必要があります。健全で公平なAIの発展のためには、データの品質管理と倫理的な配慮が欠かせませんね。
では、今日はこんなところで、またお会いしましょ～🐕