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| 生成 AI は世界経済に多大な価値をもたらすと期待されています。 （出典：Viettimes） |
生成 AI は、既存のコンテンツから学習したパターンに基づいて、テキスト、画像、音声、ビデオなどの新しいコンテンツを作成する人工知能の一種です。
これまで存在しなかったものを作る
今日の生成 AI モデルは、「ディープラーニング」またはディープ ニューラル ネットワークを使用して膨大な量のデータでトレーニングされており、短いテキスト入力または「プロンプト」に基づいて、会話を続けたり、質問に答えたり、ストーリーを書いたり、コードを生成したり、あらゆる説明の画像やビデオを生成したりできます。
AI は、これまで存在しなかったものを作り出すため、生成的と呼ばれます。これが、異なるタイプの入力を区別する識別型 AI との違いです。言い換えれば、識別力のある AI は、「この画像はウサギの絵ですか、それともライオンの絵ですか」といった質問に答えようとします。一方、生成 AI は、「ライオンとウサギが隣り合って座っている絵を描いてください」といったプロンプトに応答します。
生成 AI の起源は、エンジニアがテキストを自動的に生成する技術の開発を始めた 1970 年代にまで遡ります。生成的敵対ネットワーク (GAN) の登場により、AI は人間の音声パターンに基づいてテキストを生成できるようになりました。 AI と自然言語処理の技術的進歩により、AI は人間の音声を書面で再現できるようになりました。
近年、生成型 AI は生成型敵対ネットワーク (GAN) の開発により大きな注目を集めています。 GAN は、競争プロセスを実行する 2 つのニューラル ネットワーク (生成ネットワークと識別ネットワーク) で構成されています。ジェネレーターはコンテンツを作成し、ディスクリミネーターはそのコンテンツの品質を評価します。このジェネレーターは、数え切れないほどの反復を通じてその能力を磨き上げ、よりリアルでクリエイティブな出力を生み出します。
生成型AIと従来のAIの違い
従来の AI と次世代 AI の主な違いは、その機能とアプリケーションにあります。従来の AI システムは主にデータの分析と予測に使用されますが、生成 AI はトレーニング データに類似した新しいデータを生成することでさらに一歩進んでいます。
つまり、従来の AI はパターン認識に優れていますが、創造的な AI はパターン作成に優れています。従来の AI はデータを分析して、見たものを伝えることができますが、創造的な AI は同じデータを使用してまったく新しいものを作成できます。
生成 AI の影響は広範囲にわたり、創造性と革新の新たな道を提供します。デザインにおいては、生成 AI によって数分で無数のプロトタイプを作成し、アイデア創出プロセスに必要な時間を短縮できます。
エンターテインメント業界では、生成 AI は新しい音楽の制作、脚本の執筆、さらにはディープフェイクの作成に役立ちます。ジャーナリズムでは、記事やレポートを書くことになります。クリエイティブ AI は、創造性と革新性が鍵となるあらゆる分野に革命を起こす可能性を秘めています。
一方、従来の AI は、タスク固有のアプリケーションでは引き続き優れた性能を発揮します。これは、チャットボット、レコメンデーション システム、予測分析などを強化します。これは、業界全体の効率を最適化することを目的とした現在のほとんどの AI アプリケーションの原動力です。
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| 生成 AI と従来の AI はどちらも人類の未来を形作る上で重要な役割を果たします。 （出典：VinBase） |
従来の AI と創造的な AI は異なる機能を持っていますが、相互に排他的ではありません。生成 AI は従来の AI と連携して動作し、さらに強力なソリューションを提供できます。たとえば、従来の AI はユーザーの行動データを分析し、生成 AI はこの分析を使用してパーソナライズされたコンテンツを作成できます。
AI の広大な可能性を探求し続ける上で、これらの違いを理解することが重要です。生成 AI と従来の AI はどちらも人類の未来を形作る上で重要な役割を果たし、それぞれが独自の可能性を切り開きます。人類の急速に進化するデジタル環境において、常に一歩先を行くことを目指す企業や個人にとって、これらの最先端技術を採用することが鍵となります。
社会生活における人工知能
生成 AI に関連するリスクは重大であり、急速に進化しています。さまざまな脅威アクターがこのテクノロジーを使用して、「ディープフェイク」、つまり製品のコピーを作成し、ますます巧妙化する詐欺行為をサポートするアーティファクトを作成しています。
ChatGPT やその他の同様のツールは、大量の公開データに基づいてトレーニングされます。これらは、一般データ保護規則 (GDPR) およびその他の著作権法に準拠するように設計されていません。したがって、ユーザーは自社のビジネスにおけるプラットフォームの使用に細心の注意を払うことが不可欠です。監視すべき監督上のリスクには次のものがあります。
透明性の欠如。革新的な AI や ChatGPT モデルは予測不可能であり、その背後にある企業でさえ、その仕組みを必ずしもすべて理解しているわけではありません。
正確さ。生成 AI システムは、不正確な回答や捏造された回答を生成することがあります。正確な情報は有用性と関与に不可欠であるため、情報に依拠したり公開したりする前に、すべての出力の正確性、関連性、および実用性を評価することが不可欠です。
知的財産 (IP) と著作権。現在、企業の機密情報に対する検証可能なデータ保護およびガバナンスの保証は存在しません。ユーザーは、ChatGPT やその競合他社に入力したデータやクエリはすべて公開情報となることを想定する必要があり、企業は IP が誤って公開されることのないように制御を講じる必要があります。
サイバーセキュリティと詐欺。企業は、悪意のある人物が合成 AI システムを使用してサイバー攻撃や詐欺 (ディープフェイクを使用して従業員を欺くなど) を行うことに備え、緩和策を確実に講じる必要があります。サイバー保険会社に問い合わせて、現在の保険が AI 関連の侵害をどの程度カバーしているかを確認してください。
持続可能性。 AI生成には大量の電力が消費されます。したがって、持続可能性の目標への影響を最小限に抑えるには、エネルギー消費量の少ないサプライヤーを選択し、高品質の再生可能エネルギーを活用することが重要です。
生成 AI によって生じるリスクにより多くの問題が発生するリスクはありますが、生成 AI がもたらすメリットのいくつかについて言及しないわけにはいきません。
生成 AI は、個々の作業の一部を自動化することで個々の労働者の能力を高め、仕事の構造を変える可能性を秘めています。現代の AI やその他のテクノロジーは、現在従業員の時間の 60 ～ 70 パーセントを占めている業務活動を自動化する可能性があります。以前、2017年のマッキンゼー・アンド・カンパニーのレポートによると、テクノロジーによって従業員の労働時間の半分を自動化できる可能性があると推定されていました。
技術的な自動化の可能性が加速しているのは、主に AI の自然言語理解能力の向上によるもので、これは総労働時間の 25% を占める業務活動に必要です。したがって、生成 AI は、他の種類の仕事よりも給与が高く、教育要件が高い職業に関わる知識労働に大きな影響を与えます。
生成 AI は経済全体の労働生産性を大幅に向上させる可能性がありますが、そのためには労働者の業務活動の移行や転職を支援するための投資が必要になります。 AIは、テクノロジーの導入ペースと労働者の時間の他の活動への再配分に応じて、2040年まで毎年0.1～0.6％の生産性向上を可能にする可能性があります。
生成 AI を他のすべてのテクノロジーと組み合わせると、仕事の自動化により生産性の成長が年間 0.2 ～ 3.3 パーセント ポイント向上する可能性があります。しかし、労働者は新しいスキルを習得するためにサポートを必要とし、中には転職する人もいるでしょう。労働者の移行やその他のリスクを管理できれば、AI は経済成長に大きく貢献し、より包括的で持続可能な世界を支えることができるでしょう。
クリエイティブ AI は、あらゆる業界分野に大きな影響を与えるでしょう。 AI によって生み出される収益の割合という点で最も大きな影響を受ける可能性がある業界には、銀行、ハイテク、ライフサイエンスなどがあります。たとえば、銀行業界全体で、このテクノロジーの使用例が完全に実装されれば、年間 2,000 億ドルから 3,400 億ドル相当の価値を生み出す可能性があります。小売業および消費財セクターでは、潜在的な影響も大きく、年間4,000億ドルから6,600億ドルに上ります。
ベトナムの機会
現在、ベトナムは人工知能に非常に興味を持っています。 2023年4月初旬、カリフォルニア州シリコンバレーで開催された「人工知能の未来2023」会議において、国立イノベーションセンター副所長のヴォ・スアン・ホアイ氏は次のように強調しました。「国立イノベーションセンターは、世界中のベトナムのイノベーションネットワーク、例えばシリコンバレーのネットワークとの連携を推進し、一般的なイノベーション、特にAIの推進に努め、海外のベトナム企業や知識人に同行して、彼らのキャリア開発、母国での事業拡大、技術移転などを支援しています。」
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| 国立イノベーションセンター副所長のVo Xuan Hoai氏がワークショップ「人工知能の未来2023」で講演しました。 （出典：Bnews） |
今年 8 月までに、VinBigdata (Vingroup Corporation 傘下) はテクノロジを統合し、VinBase (包括的なマルチ認知人工知能プラットフォーム) をベトナム初の生成 AI プラットフォームにするとともに、生成 AI チャットボット、コールボット、新世代の ViVi 仮想アシスタントなどの生成 AI テクノロジに基づく開発ソリューションを提供します...
同社はまた、ChatGPTに似た大規模言語モデル（LLM）を作成するのに必要なのは数十億のパラメータだけであるが、それでも非常に真正なテキストを生成する能力があり、特にこれらのテキストはベトナム人のデータとベトナムの知識に基づいていると述べた。
ベトナムの生成AI開発の可能性は非常に大きいですが、世界で利用可能な大規模な言語モデルプラットフォームに基づいて生成AIを適用すると、ベトナムは多くのリスクに直面するリスクがあります。そのため、ベトナム国内で生成AIを習得することは重要です。コンテンツの習得、誤情報の回避、国家データのセキュリティの確保に役立つだけでなく、ベトナムの技術を世界に広めることもできるからです。 「ベトナムには、人工知能（AI）の分野で世界の格差を埋める絶好のチャンスがある。」
この評価は、今年9月22日にホーチミン市で開催されたAIサミットフォーラムで、VinBigdataのゼネラルディレクター、Dao Duc Minh博士によって共有されました。また、フォーラムでは、オックスフォード・インサイツのシニアコンサルタント、パブロ・フエンテス・ネッテル氏が、ベトナムがAIへの投資に注力すれば明るい未来が開けると述べた。
AIと人工AIは、医療、教育、生活など、ベトナムのあらゆる分野と職業に浸透していることがわかります。これが近い将来のテクノロジーの未来であるため、ベトナムはこのテクノロジーを開発するための戦略を立てる必要があります。
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ソース
![[写真] 政治局決議第66-NQ/TW号および第68-NQ/TW号の普及と実施のための全国会議](https://vphoto.vietnam.vn/thumb/1200x675/vietnam/resource/IMAGE/2025/5/18/adf666b9303a4213998b395b05234b6a)
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