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| 生成AIは世界経済に多くの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、生成型AIと呼ばれます。これが、異なる種類の入力を区別する識別型AIとの違いです。つまり、識別型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するのに対し、生成型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」といった質問に答えます。
生成型AIの起源は、エンジニアがテキストを自動生成する技術の開発を始めた1970年代に遡ります。敵対的生成ネットワーク（GAN）の登場により、AIは人間の音声サンプル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、現在ではAIは人間の音声を文章として再現することが可能になっています。
近年、生成型AI（Generative AI）は、敵対的生成ネットワーク（Generative Adversarial Networks、GAN）の開発によって大きな注目を集めています。GANは、生成器と識別器という2つのニューラルネットワークで構成され、それぞれが競争的なプロセスを実行します。生成器はコンテンツを作成し、識別器はそのコンテンツの品質を評価します。数え切れないほどの反復処理を通じて、生成器はスキルを磨き上げ、よりリアルで創造的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と生成AIの主な違いは、その機能と用途にあります。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はさらに一歩進んで、トレーニングデータに類似した新しいデータを生成します。
つまり、従来のAIはパターン認識に優れ、創造的なAIはパターン創造に優れているということです。従来のAIはデータを分析して、自分が見たものを伝えることができますが、創造的なAIは同じデータを使って全く新しいものを作り出すことができます。
生成型AIの影響は幅広く、創造性とイノベーションの新たな道を切り開きます。デザイン分野においては、生成型AIは数分で無数のプロトタイプを生成するのに役立ち、アイデア創出プロセスに必要な時間を短縮します。
エンターテインメント業界では、生成型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も役立ちます。ジャーナリズム業界では、記事やレポートの作成にも活用できます。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、タスクに特化したアプリケーションにおいて優れた性能を発揮し続けています。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、様々な分野でAIの活用が進んでいます。また、業界横断的な効率最適化を目指す、現在のAIアプリケーションのほとんどを支えるエンジンとなっています。
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| 生成型AIと従来型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と生成AIはそれぞれ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と連携することで、より強力なソリューションを提供できます。例えば、従来のAIはユーザーの行動データを分析し、生成AIはその分析結果に基づい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中で、これらの違いを理解することが重要です。生成型AIと従来型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、それぞれ独自の可能性を切り開きます。急速に進化する人類のデジタル環境において、常に一歩先を行くためには、これらの最先端技術を活用することが不可欠です。
社会生活における人工知能
生成AIに関連するリスクは深刻であり、急速に進化しています。様々な脅威アクターがこの技術を悪用し、「ディープフェイク」と呼ばれる製品のコピーを作成したり、ますます巧妙化する詐欺行為を支援するためのアーティファクトを作成したりしています。
ChatGPTや類似のツールは、大量の公開データに基づいて学習されています。一般データ保護規則（GDPR）や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。そのため、ユーザーは自社のプラットフォームの利用に細心の注意を払う必要があります。監視すべきリスクには以下が含まれます。
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、それらを開発する企業でさえ、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。
正確性。生成AIシステムは、不正確で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エンゲージメント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、実用性を評価することが不可欠です。
知的財産（IP）および著作権。現在、機密ビジネス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ありません。ユーザーは、ChatGPTおよびその競合他社に入力したデータやクエリがすべて公開情報となることを想定する必要があります。企業は、IPの不注意な開示を防ぐための管理策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、悪意のある者が合成AIシステムをサイバー攻撃や詐欺（例えば、従業員を騙すためのディープフェイクなど）に利用することを想定し、対策を講じる必要があります。サイバー保険会社にご相談の上、現在加入している保険がAI関連の侵害をどの程度カバーしているかをご確認ください。
持続可能性。バイオエンジニアリングは大量の電力を消費します。そのため、持続可能性目標への影響を最小限に抑えるには、エネルギー消費量が少なく、高品質の再生可能エネルギーを供給するサプライヤーを選択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。
生成型AIは、個々の作業の一部を自動化することで、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をはじめとするテクノロジーは、現在従業員の労働時間の60～70%を占めている業務を自動化する可能性を秘めています。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が自動化される可能性があると推定されていました。
技術的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す。自然言語理解は、労働時間の25%を占める業務活動に不可欠です。その結果、生成型AIは、他の職種よりも、高賃金で高学歴の職業を含む知識労働に大きな影響を与えます。
生成型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。生成型AIは、技術導入のペースと労働者の時間を他の活動に再配分するペースに応じて、2040年まで年間0.1～0.6%の生産性向上を可能にする可能性があります。
生成型AIと他のあらゆるテクノロジーを組み合わせることで、業務の自動化は生産性の年間成長率を0.2～3.3%ポイント押し上げ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の支援を必要とし、中には転職する人もいます。労働者の離職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、より包摂的で持続可能な世界を支えることができるでしょう。
革新的なAIは、あらゆる業界に大きな影響を与えるでしょう。銀行、ハイテク、ライフサイエンスは、AIが生み出す収益の割合という点で、最も大きなインパクトを受ける可能性のある業界です。例えば、銀行業界全体では、AIのユースケースが完全に実装されれば、年間2,000億ドルから3,400億ドル相当の収益を生み出す可能性があります。小売業や消費財業界でも、潜在的なインパクトは大きく、年間4,000億ドルから6,600億ドルに達すると予想されています。
ベトナムの機会
現在、ベトナムは生成型AIに非常に強い関心を寄せています。2023年4月、カリフォルニア州シリコンバレーで開催されたワークショップ「生成型人工知能の未来2023」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、「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、AIを中心としたイノベーション全般の推進に取り組んでいます。また、海外に進出するベトナムの企業や知識人のキャリア開発、母国での事業拡大、技術移転を支援しています」と強調しました。
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| 国立イノベーションセンター副所長のヴォ・スアン・ホアイ氏が、「人工知能の未来2023」ワークショップで講演した。（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。
ベトナムは生成AI開発の潜在性が非常に大きいものの、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を適用する場合、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確保、そしてベトナムの技術を世界に発信することに役立つからです。「ベトナムは、生成AI分野における世界の格差を縮めるチャンスを持っています。」
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において、VinBigdataのゼネラルディレクターであるダオ・ドゥック・ミン博士によって共有されました。また、同フォーラムでは、オックスフォード・インサイツのシニアコンサルタントであるパブロ・フエンテス・ネッテル氏も、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ました。
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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