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生成型人工知能（AI）とは、テキスト、画像、 動画、音声などの新しいコンテンツを生成できるAIの一種であり、チャットボット、バーチャルアシスタント、クリエイティブツールなどの新しい製品やサービスを生み出すために広く活用されており、生活の多くの分野で応用されている。
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| VinBigdataの科学ディレクターであるヴー・ハ・ヴァン教授が、AI生成について紹介します。 |
多くのアプリケーション
世界をリードするテクノロジー企業は、生成型AIをかなり速いペースで開発している。特にGoogleは、Deep Dream（実写写真から抽象的な画像を生成できる）、Dal-e（テキスト記述から画像を生成できる）、GPT-3（テキスト生成、言語翻訳、様々な種類のクリエイティブコンテンツ作成ができる）など、複数の生成型AIシステムの開発を先導してきた。
最近、Googleは東南アジアの企業や公共機関が大規模な言語モデルや生成型AIを活用したアプリケーションを試したり構築したりすることを奨励するため、新たな製品強化を発表しました。包括的なAIプラットフォームであるGoogleのVertex AIは、顧客がモデルにアクセス、カスタマイズ、展開できるだけでなく、生成型AIアプリケーションを構築・拡張することを可能にします。
Amazonは、Amazon Rekognition（画像や動画を分析して物体を検出・認識するシステム）やAmazon Lex（人間のように人間とコミュニケーションや対話ができるチャットボットサービス）など、複数の生成型AIシステムを開発してきました。一方、Facebookは初期の頃から生成型AIに取り組んでおり、DeepText（言語翻訳、様々な種類のクリエイティブコンテンツの作成、ユーザーからの質問への包括的な回答が可能な生成型AIシステム）をはじめとする複数の生成型AIシステムを開発しています。
販売用の「パッケージ」形式のAI生成も登場しており、VMware Technology Groupは最近、企業がAI生成を活用することを促進するためにPrivate AIサービスパッケージを発表しました。VMware AI Labsのバイスプレジデントであるクリス・ウルフ氏は、「VMware Private AIは、コンピューティングモデルとAIテクノロジーの選択肢を企業のデータに近づけることで、AI生成が企業のあらゆるメンバーに役立つ未来のビジョンを実現します。Private AIは、ソフトウェア開発やマーケティングコンテンツの作成から、顧客サービス業務やデータ分析まで、多くのユースケースを提供します」と述べています。
ベトナムも参戦する。
ベトナムでは、大手テクノロジー企業が様々な用途向けに生成型AIを開発している。具体的には、FPT Software社は、テキスト作成、言語翻訳、ユーザーからの質問への包括的な回答が可能な生成型AIシステム「FPT AI Writer」や、人間のようにコミュニケーションや対話が可能な「FPT AI Chatbot」（現在、カスタマーサービスや販売などの用途で使用されている）など、複数の生成型AIシステムを開発している。AIスタートアップ企業のLumitics社は、リアルな画像、動画、音声を生成できる生成型AIシステムを開発中であり、エンターテインメント、教育、マーケティングなどの用途で活用されている。
ベトナム国立大学ホーチミン校のトアイ・ナム教授は、生成型AIは日常生活におけるAIの応用を実現するなど、多くの価値あるアプリケーションを生み出すと述べています。しかし、生成型AIは、学習データによるバイアスや、偽のクリエイティブコンテンツの作成に悪用される可能性など、いくつかのリスクも伴います。これは、この技術の応用に対する信頼に悪影響を与える可能性があるため、負の影響を軽減し、生成型AIの積極的な活用と応用を促進するためには、技術的基盤と法的政策の両面において徹底的な準備が必要です。
VinBigdata Joint Stock Companyの発表によると、同社は大規模なベトナム語モデルの構築に成功し、AI生成ソリューション開発の基盤を築いた。技術の完全な習得、最初からの自社開発、そして大規模なベトナム語モデルの構築成功は、VinBigdataが既に市場に提供している製品やサービスのエコシステムにAI生成技術を統合することを可能にする、大きな前進とみなされている。
VinBigdataは、包括的なマルチコグニティブAIプラットフォームであるVinBaseをベトナム初の生成型AIプラットフォームにするための技術統合を行い、同時に生成型AIチャットボット、コールボット、次世代の仮想アシスタントViViなど、生成型AI技術に基づいた開発ソリューションを提供します。これにより、機械とのコミュニケーションの自然さを高め、ユーザーがこれまでよりもはるかに速く簡単に情報を検索・統合できるようになります。
VinBigdataの科学ディレクターであるヴー・ハ・ヴァン教授は次のように述べています。「ベトナムにおいて、VinBigdataはベトナム語の大規模言語モデルの構築に成功しました。これは、精度向上、コンピューティングインフラコストの最小化、セキュリティ確保という3つの主要な課題解決に焦点を当てたものです。ChatGPTのように約1750億個のパラメータを必要とする代わりに、VinBigdataはベトナム語のデータと知識に重点を置きながら、わずか数十億個のパラメータで非常に信頼性の高いテキストを生成できる大規模言語モデルを作成できます。」
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