生成AIの核心 の商品レビュー

西田宗千佳(著者)

2024/07/02

先日、生成AIを使用して書かれたある文書を読む機会があった。その時感じた違和感の正体が筋道立てて説明されていた。
生成AIが書ける文章は、ネット上に散らばっている膨大な文書の、それらしい平均値でしかない。一見、滑らかだが脈絡が不足しているか甘く、普段文章を読む機会が多い人間が読めば、おそらく不自然さに気づくと思う。
そして何より、書き手本人の個人的な経験を反映できない。私たちは論理以上にエピソードに心が反応するようにできているから、そのエピソードの薄さや不足にも、おそらく不自然さを感じるだろうと思う。
会場では大多数の人が生成AIが書いた文書の出来を、不可、と判断していた。だが、ごく少数ではあれ、可、とする人もいた。
結局は、読み手次第、使い手次第なのは、スマホやパソコン、何なら包丁や鉛筆とも変わりない。賢い使い手なら使いこなせるし、そうでないならそれなりに、ということだ。
巻末にあった言葉がそれを端的に示している。
「ゴミを入れたらゴミが出てくる」
果たして自分がゴミしか打ち込めないダメユーザーか、否か。まずは使ってみなければわからない。

2024/04/20

大量の情報を機械学習させた大規模言語モデル(LLM)とのインターフェイスは対話。文章、つまり人間にとって自然な言葉で指示を与えることができ、コンテキストに基づいた対話で深めることで、情報の精度を高められる。

ネットにポストする情報も、読者に対してと同じくらい、AIの学習に使われるということを意識すべきなのでしょう。

2024/02/26

読了。AI開発の進展を考えるとちょっと前の内容と言えるけど、その時点までの流れが理解しやすかった。危機感を煽るわけでも夢を語りすぎるわけでもなく冷静な評価と解説で、実際のAIとのやりとりなども紹介していて、具体的でよかった。そしてこの著者の筆致はいつもながら読みやすい。

2024/02/17

どちらかと言うとテクニカルな内容なので、技術面や産業面に興味関心のある人向け。逆に言うと、社会的・文化的な影響等々に関心のある人には不向きと思われる。

2023/10/28

ChatGPT をはじめとする生成AIの仕組み、これからの活用領域、リスクなどをわかりやすく解説した入門書。どちらにしてもこれからAIのある生活が普通になるのだから、変に恐れず、上手に活用できるように馴染んでいくしかないと思う。

2023/09/21

生成AIの浸透は速いが、諸々の課題と企業・国の覇権争いも生じている。この書籍は、ChatGPTを中心に、AIの深い理解とその本質を追求し、未来への指針を示唆している。

2023/09/18

p19 AIという言葉から知的というイメージを持ちそうだが、生成AIは知性ではなく、統計的な処理による文章が画像生成ツールに過ぎない

p56 AIのアプローチ　記号的アプローチ、
明文化されていないものの処理はコンピュータは苦手

エキスパートシステム　ルールベースのAI

p60 ソフトウエア自体がルールを定めて学習し、自動的に精度を上げていく仕組み　機械学習

ディープラーニング
ニューラルネットワーク

p75 トランスフォーマの登場以前　RNN リカレントニューラルネットワーク

トランスフォーマは並列処理に向く

p82 生成AIの作る文章を解答でなく、回答と表現

p83 生成AIは計算が苦手

p87 絵がかけるAI 拡散モデル

p109 コードインタプリター　python

p114 生成AIにまず求めることは、文章を断片から再構成してまとめなおす

次に期待することは自分とは違う見解を提供してもらうこと

p133 文章の形で与えられたスケジュールを、スケジュールアプリに登録可能なics形式にすることは得意

p159 アドビ　コンテンツ認証イニシアチブ

p222 生成AIの不都合な真実
AIの学習に多くの人手がかかっていること
エネルギー

p225 マイクロソフトは2023/5に電力スタートアップのヘリオンエナジーと契約を結んだ

2028年までの商用電力を発電予定で、2029年までに５０メガワットの電力をマイクロソフトに提供。2030年までに100%ゼロカーボンエネルギー購入を目標にしている

核融合発電