生成的人工知能

生成的人工知能（せいせいてきじんこうちのう、）または生成AIは、プロンプトに応答してテキスト、画像、または他のメディアを生成することができる人工知能システムの一種である。生成AIモデルは、入力された訓練データの規則性や構造を学習し、同様の特性を持つ新しいデータを生成する。ジェネレーティブAI、ジェネラティブAIともよばれる。
著名な生成AIシステムとして、OpenAIがGPT-3やGPT-4の大規模言語モデルを使用して構築したチャットボットのChatGPT（および別形のBing Chat）や、GoogleがLaMDA基盤モデルに構築したチャットボットBardがある。その他の生成AIモデルとして、Stable DiffusionやDALL-Eなどの人工知能アートシステムがあげられる。
生成AIは、アート、執筆、ソフトウェア開発、ヘルスケア、金融、ゲーム、マーケティング、ファッションなど、幅広い業界で応用できる可能性がある。生成AIへの投資は2020年代初頭に急増し、Microsoft、Google、Baiduなどの大企業だけでなく、多数の中小企業も生成AIモデルを開発している。しかし、人をだましたり操作したりするフェイクニュースやディープフェイクの作成など、生成AIの悪用の可能性も懸念されている。
技術革新.
機械学習の分野では、その誕生以来、データをモデル化し予測することを目的として、統計的モデルを使用してきた。2000年代後半、ディープラーニング（深層学習）の登場により、画像や動画処理、テキスト分析、音声認識などのタスクで進化と研究が進んできた。しかし、ほとんどのディープニューラルネットワークは識別的モデルとして、画像認識のような分類タスクを実行していた。
2014年、変分オートエンコーダや敵対的生成ネットワークなどの進歩により、画像のような複雑なデータの生成的モデルを学習し、生成することができる実用的なディープニューラルネットワークが登場した。
2017年、Transformerネットワークはより大規模な生成的モデルの実現を可能にし、2018年に最初の生成的事前学習トランスフォーマー（GPT）が開発された。2019年、GPT-2がこれに続き、基盤モデルとして教師なし学習を多くの異なるタスクに汎化する能力を実証した。
これ以降の応用面における進化については次項のモダリティを参照のこと。
モダリティ.
生成AIシステムは、教師なしまたは自己教師ありの機械学習を、データセットに適用することにより構築される。生成AIシステムの能力は、訓練に使用するデータセットのモダリティやによって異なる。
生成AIは、ユニモーダルシステムとに大分でき、ユニモーダルは1種類の入力（例：テキスト）しか受け入れないのに対し、マルチモーダルは複数種類の入力（例：テキストと画像）を受け入れることができる。たとえば、OpenAIのGPT-4はテキストと画像の両方の入力を受け入れる。
課題.
生成されたデータの品質向上.
生成AIには訓練データが必要になるが、使用された著作物の利用を巡り、データ倫理や著作権上の問題が指摘されている。欧州連合で検討中の生成AI規制法案では、システム構築時に使用する著作物について情報の表示を義務づけられる見込みである。生成AIの普及に伴い、訓練データに著作物が使われることへの懸念が出版社やクリエイターを中心に広がっており、AI企業への訴訟も多数発生している。
生成AIの負の側面として、詐欺や思考誘導、世論操作を行う目的で、捏造した顔画像や映像、フェイク音声、フェイク文章といったフェイクメディアを流通させる可能性がある。すでに日本国内においてもStable Diffusionを使って捏造された災害画像が拡散する事例もあり、AIを悪用した詐欺や詐称、名誉毀損は現実の脅威となっている。このため国内外でディープフェイク対策のための研究が進められている。