JDLA生成AIテスト＞生成AIの利活用＞動向（2/3）
２０２３年は生成ＡＩが大注目を浴びる１年でした。
Ｇ検定でおなじみのＪＤＬＡ（日本ディープラーニング協会）も生成AIに関する新しい検定試験を作ったので、受験することにしました。
試験日は１２月２日（土）です。
こちらの記事に書きました通り、生成AIの試験は生成AIを使って準備を進めていこうと思います。順不同で書いていきますので、後日マガジンにまとめようと思います。
さて、今回は生成AIの利活用についてです。
生成AIの活用を制限する要因を理解している。
生成AIの学習データ、生成AIの性能評価、生成AIの言語能力
生成AIでまとめた内容は以下の通りです。
（Bing）
生成AIの活用を制限する要因は以下のようなものがあります:
学習データの品質と量: 生成AIは大量の高品質な学習データが必要です。学習データが不十分である場合、生成AIの性能が低下する可能性があります。
偏った情報やバイアス: 生成AIは学習データに基づいて予測や生成を行います。学習データに偏りがある場合、生成AIの出力にも偏りが生じる可能性があります。
言語能力の限界: 生成AIの言語能力には限界があります。生成AIは、あくまでも人工知能であり、人間の言語能力には及びません。
悪用や誤解のリスク: 生成AIは人工的に生成された情報であるため、悪用や誤解のリスクが存在します。生成AIを利用する際には、そのリスクを十分に認識し、適切に利用する必要があります。
法律と倫理の制約: 生成AIの活用は法律や倫理の制約を受けます。生成AIを利用する際には、これらの制約を遵守する必要があります。
以上の要因に留意し、生成AIを適切に活用することが求められます。
（ChatGPT４）
生成AIの活用を制限する要因は、以下の項目に従って説明できます。
生成AIの学習データ:
- 品質: 学習データの品質が低いと、AIが生成するコンテンツの質も低下する可能性があります。偏ったデータセットや不正確な情報は、AIの偏見の原因となることがあります。
- 量: データが不足している場合、AIは特定のタスクを実行するために必要なパターンを適切に学習することができません。
- 多様性: データセットに多様性がない場合、AIは限られた状況や文脈でしか効果的に機能しない可能性があります。
- プライバシーと機密性: 著作権、個人情報、機密情報が含まれているデータを使用する場合、法的および倫理的な問題が活用を制限することがあります。
生成AIの性能評価:
- 評価基準: 性能を適切に評価するための客観的な基準が不足している場合、AIの能力を正確に評価することが困難になります。
- 一貫性: AIの出力の一貫性を評価することは挑戦的であり、異なるタイプのタスクで一貫した性能を維持することはさらに困難です。
- 透明性: AIの意思決定プロセスが不透明であると、その行動を理解し信頼するのが難しくなり、その結果、採用が抑制される可能性があります。
生成AIの言語能力:
- 複雑なニュアンス: 皮肉やユーモア、文化的な参照など、言語の微妙なニュアンスを理解して正確に使用することは、AIにとって依然として困難です。
- 複数言語のサポート: すべての言語をサポートしているわけではなく、特にマイナーな言語や方言に関しては、性能が制限される可能性があります。
- コンテキストの理解: AIは特定の文脈や背景知識に基づいた言語の使用に苦労することがあり、これがその活用範囲を制限する可能性があります。
これらの要因は、生成AIの活用範囲や効率性に影響を与え、特定の状況やタスクにおけるその実用性を限定することがあります。
以上。
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