これからChatGPT（AI）と共存するために知っておくべきこと 得意な事を知る
導入
前回の記事では生成AIが出来ることの一部を知るために2023年12月時点でリリースされているサービスを調べました。
その上で今回は生成AIの得意・不得意な領域の話をしていきたいと思います。
この記事で触れる内容としては以下の通りです。
- 生成AIと人間の得意な領域を知る
- 生成AIの成果物の品質と傾向を知る
生成AIにどういうことを任せたら良いのかを理解するために、生成AIと人間のそれぞれが得意な領域を整理しました。
今後も人間にしか出来ない部分を理解する事で、自身が伸ばしていくべき能力が何かを理解するのが目的でした。
生成AIと人間の得意な領域を知る
まずは生成AIが得意とする領域を整理しましょう。
表から見て分かる通り、コンテンツ作成やデータ分析を得意とします。
生成AIの得意な領域
| 概要 | |
|---|---|
| テキスト生成 | 大量のデータから言語パターンを学習し、あらゆるスタイルやトピックに対応できる。自然言語理解と生成の複合的な能力により、関連性のあるテキストを生成できる |
| 画像生成 | 複雑な画像データを処理し、新しいビジュアル要素を組み合わせる能力。詳細なビジュアルパターンを学習し、リアリスティックな画像や芸術作品を作成できる |
| データ分析と予測 | 大規模なデータセットを迅速に処理し、パターンやトレンドを特定する能力。統計的モデリングと機械学習を組み合わせて、複雑なデータから有益な洞察を導き出す。 |
| 音声生成 | 大量の音声データから話し方、アクセント、音の質感などを学習し、リアルな人間の声を模倣する能力。自然言語処理と音声合成技術を組み合わせて、自然な音声を生成できる |
| 動画生成 | 映像のテクスチャ、動き、照明などの複雑な要素の理解と処理を行い、連続するフレームを生成する能力 |
人間の得意な領域
続いて人間の得意な領域を見てみましょう。
※ここでは出来ることではなく、あくまでも得意な事です
| 概要 | |
|---|---|
| 創造性と革新 | 人間は感情や経験に基づく直感的な思考と柔軟な想像力を持ち、新しいアイデアや未知の問題に対するユニークな解決策を生み出すことができる |
| 感情的知性 | 人間は感情的なニュアンスを読み取り、共感的な対応ができます。これにより他者の感情を理解し、人間関係を築く際の深い洞察力を持っている |
| 倫理的判断と道徳 | 人間は複雑な社会的、文化的コンテキストを理解し、倫理的な判断を下すことができる。これには多様な価値観と道徳観が影響する |
これらの情報は、生成AIと人間がそれぞれ異なる分野でどのように強みを持っているかを理解するのに役立ちますね。
特に、生成AIは大量のデータを処理してパターンを学習することに長けている一方で、人間は創造的かつ倫理的な思考において優れているという点が強調されている事がわかりますね。
生成AIは与えられた課題を解決する事はできますが、課題を発見する事はまだ出来ないと思ってます。
※知らないだけかもしれない
また倫理観や道徳も彼らが自分で決めることは出来ないと思ってます。ここらへんがまだ人間にしか出来ない事かなと思います。
将来的にはもしかしたら生成AIも人間と同じような事が出来るかもしれないので、ここではあえて出来ない事ではなくて得意な領域としてまとめました。
余談
AIが感情を理解するのは難しいのかなと調べたら、文章から感情を読み取るというサービスを見つけました。今あるものを分析するのは出来るが、AIの成果物に感情を含めることって可能なんですかね？
生成AIによる成果物の品質
お互いの得意な領域はわかりましたね。
では次に生成AIによる成果物の品質の特徴を抑えておきましょう。
品質の特徴を抑えておく事で人間が手を加える必要がある部分を把握できるでしょう。
| 領域 | 特徴 | 傾向 |
|---|---|---|
| テキスト生成 | ニュース記事、ソーシャルメディアの投稿、コードなど、特定の構造やフォーマットに従ったテキストを生成する際に高品質な成果物を提供する | 大量のデータに基づいた言語パターンを模倣するが、創造性が求められる場合は品質が不安定になることがある |
| 画像生成 | 特定の指示やデータに基づいてリアリスティックな画像を生成可能 | スタイルを模倣したアートワークでは印象的だが、抽象的な概念の表現には一般的なパターンに偏る |
| 音声生成 | テキストからの音声合成でクリアで自然な音声を生成可能 | 高品質なナレーションに長けているが、感情の表現や歌声にはまだ限界がある |
| 動画生成 | 短いクリップやシンプルなシナリオでは違和感のない動画を生成できる | 長編や複雑な感情表現には人間の補助が必要 |
生成AIは、大量の情報から学び、そのデータに基づいて新しい内容を作り出します。
成果物は、学んだ情報をもとにしているため、一般的に見られる特徴やよくあるパターンを反映することが多いです。これには以下のような理由があります。
たくさんの情報から学ぶ
AIは、たくさんの例やデータを使って学習します。そのため、一般的なパターンや普通に見られる事例をよく理解することができます。
「平均的な」答えを見つける
多くのAIは、与えられた問題に対して最もありそうな答えを見つけようとします。特別なケースよりも、普通にあるような状況を基にした解答を出すことが多いです。
偏見を減らす努力
AIを訓練する際には、偏見をなるべく減らすように努力されます。これは、特定のグループや状況に対する先入観なしに、広い範囲の状況に対応できるようにするためです。
AIは、使われるデータに大きく依存しているため、AIが作り出す内容もそのデータに強く影響されます。だから、AIは一般的な情報に基づいた成果物を作りやすいのですが、特殊なケースや独自の状況に対応するのはまだ難しいと言えます。
まとめ
さて今回は生成AIの得意分野と、我々人間の得意な分野を見てきましたね。そして、AIがどんな成果物を作り出すかもチェックしました。
全体をまとめるとこんな感じです。
生成AIは、テキストから動画まで、いろんなものをサクサク作れますが、大体はたくさんのデータを元にしているってわけです。だから、平均的なものやよくあるパターンのものを作るのが得意。
一方、私たち人間は創造力がすごいんですよ！新しいアイデアを思いついたり、人の気持ちを理解したり、難しい道徳的な判断を下したりするのは、ここはまだAIには難しそうです。
AIの作ったものは、基本的にはデータに基づいてるから、創造性が必要な場合や、感情を表現する場合には、人間の手が必要になることも。
これからのAIの進化は、めちゃくちゃ楽しみですけど、人間だけができることも、しっかりと大事にしていきたいですよね。AIが感情をどう理解し、それを作品に反映できるようになるのか、これからも目が離せません。
というわけで、AIと人間、お互いに得意なことを活かしながら、これからも一緒に成長していこうって話でした！
硬い文章表現が続いていたのでまとめではカジュアルにしてみました。
長くなりましたが、今回はこんなところで終わりたいと思います。
次回はプロンプトのコツと活用事例の話をして生成AIに関する調査を締めたいと思います。
14日目はFrozenVoiceさんの「Quest3でVR勤務を試した所感」です。
Quest3を使うと現実世界に大きなモニターが無くても良くなるんですかね？
自分はかなり気になっていて楽しみです！
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