ジェネレーティブAI（生成AI）とは、人工知能（AI）技術の一分野であり、新しいデータやコンテンツを生成する能力に焦点を当てています。従来のAIがデータ分析やパターン認識に主眼を置いていたのに対し、ジェネレーティブAIはテキスト、画像、音楽、ビデオなど、まったく新しいデータを「創造」することができます。この技術は、特に自然言語処理(NLP)、コンピュータビジョン、オーディオ生成といった分野で顕著な進歩を遂げています。
ジェネレーティブAIの根底にある主要な技術の一つが、深層学習に基づくニューラルネットワークです。特に、生成的敵対ネットワーク(GAN)や変分オートエンコーダ(VAE)などのアルゴリズムが、新しいコンテンツを生成するために広く利用されています。GANは、生成ネットワークと識別ネットワークの二つから成り、お互いに競合しながら学習を進めることで、高品質なデータの生成を実現します。一方、VAEは入力データを圧縮し、その圧縮されたデータから元のデータを再構築することを学びます。
ジェネレーティブAIの応用例は多岐にわたります。例えば、テキスト生成では、ニュース記事や物語の自動作成、会話型AIの応答生成があります。画像生成では、アート作品の生成、既存の写真のスタイル変換、虚構の人物や風景の生成などが行われています。また、音楽生成においては、新しい曲や既存の曲のバリエーションを作り出すことができます。
ジェネレーティブAIは、コンテンツ制作の効率化や新たなクリエイティブな可能性を広げるとともに、倫理的な課題や著作権の問題も引き起こしています。生成されたコンテンツが既存の作品を模倣または置き換える可能性、生成された情報の真偽を見分ける能力の低下など、社会的に配慮すべき点が多く存在します。これらの技術がもたらす影響を理解し、適切に管理することが、今後のジェネレーティブAIの発展にとって重要となります。