話題のChatGPTをご存じですか？　なぜこれほど注目されているのか、の話

最近話題のChat GPTをご存じですか？

Open AIという組織が作ったチャットでやり取りできるAI（人工知能）で、Generative AIと言われるものですが、どんなものか？なんで注目されているか？を簡単に解説したいと思います。

Generative AIって何？

Generative AIは、人工知能による生成技術のことです。この技術は、データセットからパターンを学習し、そのパターンを元に新しいデータを生成することができます。

例えば、音楽や画像、テキストなどのデータを学習し、それらに似た新しい音楽や画像、テキストを生成することができます。これにより、膨大なデータセットを分析し、新しいアイデアやインスピレーションを生成することができます。

Generative AIは、革新的なアプリケーションやサービスの開発に利用されており、現在も進化し続けています。

なぜGenerative AIが人々から注目を浴びているのか？

Generative AIが人々から注目を浴びている理由はいくつかあります。

膨大なデータを効率的に扱うことができる
Generative AIは、大量のデータからパターンを学習して生成することができます。これにより、人間が手作業で行うことが困難なタスクを自動化することができます。

創造力をサポートする
Generative AIは、人工知能モデルが生成する新しいデータを活用することで、人間のクリエイティブなアイデアをサポートすることができます。

生成されたデータの質の向上
Generative AIは、深層学習などの技術を使用することで、生成されたデータの質の向上に貢献することができます。

様々な分野への応用性
Generative AIは、音楽、画像、テキスト、医療など、様々な分野に応用することができます。これにより、多様なタスクを自動化することができます。

これらのメリットから、Generative AIは注目を浴びています。今後も、この技術は進化し、より多くのタスクを自動化することができるようになることが期待されています。

もう少し詳しい解説

Generative AIの概要
Generative AIとは、トレーニングデータに似た新しいデータを生成することができる人工知能アルゴリズムの一種を指します。これらのアルゴリズムは、画像、音楽、テキスト、またはその他のタイプのデータを生成するために使用することができます。最近、Generative AIは、創造性をサポートしてデータ処理を自動化することができるため、多くの注目を浴びています。

Generative AIのメリットと利点
Generative AIの最大のメリットは、トレーニングデータを基に新しいアイデアやコンセプトを生成することができることです。また、データ処理を自動化することもでき、時間やリソースの節約にもなります。さらに、Generative AIは、既存のデータから新しいサンプルを生成するデータ増強のタスクなどにも役立ちます。

Generative AIの使用事例
Generative AIは、音楽、アート、デザインなど様々な業界で使用されています。例えば、Generative AIアルゴリズムは既存の曲を基に新しい音楽の構成やスタイルを生成するために使用されています。アートの分野では、Generative AIは既存のパターンやテクスチャを基に新しいデザインやスタイルを生成するために使用されています。デザインの分野では、Generative AIは新しいユーザーインターフェースのデザイン、ロゴなどを生成するために使用されています。

Generative AIの課題
その多くのメリットにもかかわらず、Generative AIはいくつかの課題と問題も抱えています。その一つは偽の情報や誤った情報を生成する可能性があることです。これは、トレーニングデータに基づいて生成されるため、トレーニングデータに含まれている偏りや誤りが引き継がれる可能性があります。また、Generative AIはまだ完全には理解されていないこともあり、予期しない結果が生じることもあります。さらに、Generative AIを使用するには高度な技術やリソースが必要であり、専門的な知識を持ったチームを必要とすることもあります。

一方で、これらの問題に対処する方法もあります。

例えば、トレーニングデータをより多様かつ正確なものにすることが大切です。また、生成されたデータを手作業で確認し、修正することも重要です。さらに、Generative AIの使用に関するガイドラインや規制も重要であり、将来的にこれらを強化することが望まれます。

以上が、Generative AIに関する概要、メリット、使用事例、課題などについての説明です。

Generative AIは、創造性をサポートしてデータ処理を自動化することができることから注目を浴びていますが、問題も抱えています。将来的には、これらの問題に対処する方法が強化されることが期待されています。

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note初心者が書いた解説はいかがでしたか？

さて、上に書いた記事の作成時間はわずか5分ほど。
月曜夜にワインを軽く飲みながら、Chat GPTに書いてもらいました。
ほとんど手を加えていません。これってホント凄いと思いませんか？？

画像もＡＩに作ってもらっています。
Midjourneyに送った呪文はこちら。

Generative AI, future image, network, computer

わずかこれだけの単語の羅列で、しかも30秒ほどの時間で画像を作ってくれるわけです。
（多少酔っぱらっているので30秒というのはテキトーですが・・）

エンジニアに憧れるノンテク営業、ライター的なことをやったことがない、にもかかわらず、
　１、ツールを知った
　２、ツールを使ってみた
という僅か２ステップで記事と挿絵を作ることができました。
ホント凄い。。。

ＡＩの仕組みを理解できること/作れることに価値がある時代から、
仕組みを分かっていなくてもＡＩを使えることに価値ある時代にシフトしたのです。
（電子レンジの仕組みは分からなくても使える、というのに近いかな？）

この衝撃は、体験してみないと実感できないかもしれません。
この記事を読んで気になった方はぜひ「Midjourney」「Chat GPT」に触ってみてください！

使い方が分からない…どう調べればいいかって？
2021年までのデータを元にしているChat GPTでは難しい。
でもChat GPTを作った組織　Open AIの進化版の技術を使い、最新の情報までカバーできる新しいMicrosoft Bingで聞いてみてください（笑）
とっても分かりやすく教えてくれるはず！

（投稿時点ですでに発表されていますが、筆者はまだ待機リスト中。もうすぐ使えるようになるでしょう。この記事を見てMicrosoftが早く利用権くれないかな。お願い！Microsoftの中の人！！）

【参考】当記事作成にあたってのChat GPTとのやり取り