トレーニング データと予測モデルからコンテンツを作成する人工知能の一種を指します。プロンプトが入力されるとコンテンツが作成されます。出力 (画像、音楽、テキスト、コード、またはその他の形式のコンテンツなど) は、他の作業のコーパスに基づいて生成されます。 

生成 AI の精度は、さまざまなソースからの膨大なトレーニング データに依存します。AI に関する多くの倫理的問題は、データ セットの収集とクリーニングの方法、およびこれらの方法によって生じる可能性のあるバイアスに関係しています。

生成 AI とは簡単に言うと何でしょうか?

データのコーパスから予測を行うようにトレーニングされたソフトウェアは、ユーザーからのリクエストに応じてコンテンツを生成します。

生成 AI の例は何ですか?

人気のある生成 AI プログラムとしては、ChatGPT、Midjourney、LaMDA、Bard、Stable Diffusion などがあります。

ジェネレーティブ AI はどのように機能しますか?

「F. スコット フィッツジェラルド風に書かれたダイナーのメニュー」というプロンプトを受け取るテキストベースの生成 AI プログラムを想像してください。

このプログラムは、小説家の作品のコーパスと、ダイナーのメニューのコーパス（その多くはウェブ上で入手可能）から抽出した出力を生成し、このスタイルのテキストがどのように読まれるかを予測します。

ベーコンと卵の皿のようなものが「リッツと同じくらい大きい」と表現されることがあります。これは、これら 2 つの異なるスタイルのテキストが、生成 AI アプリケーションによってプログラム的に合成されたためです。  

生成AIと汎用AIの違いは何ですか？

人工知能は、一般的な意味では、あらゆる種類の自律技術を指します。これには、ロボット工学や自律走行車などの物理的なコンピューティング、および画面ベースまたはソフトウェアベースの自律技術が含まれます。

ただし、生成 AI の出力は、コンテンツのコーパスから生成されたコンテンツ (音楽、テキスト、ビデオ、コードなど) です。