生成 AI の発展

生成 AI の基本概念

Daniel Tedesco

Data Lead, Google

協働による取り組み

  • 大学
  • 政府と市民組織
  • オープンソースコミュニティ
  • スタートアップと大企業
生成 AI の基本概念

大学

  • 新しい研究（例：GAN）
  • 新しい研究者の輩出
  • 他分野との連携

モントリオール大学 AI センターのホームページ

1 モントリオール大学のウェブサイト
生成 AI の基本概念

政府と市民組織

政府

  • 規制環境の整備と施行
  • 基礎研究への資金提供

市民機関

  • 独立した分析の提供
  • データセットなどのリソース提供
  • プロジェクト資金提供

DARPA Demo Day と書かれたバナーが掲げられた会議展示ブースの画像

1 National Defense Magazine, https://www.nationaldefensemagazine.org/articles/2016/5/11/darpa-shows-off-technology-at-demo-day
生成 AI の基本概念

オープンソースコミュニティ

  • ツールとモデルへのオープンアクセスを提供
  • 参入、試行、共有の障壁を下げる
  • 品質の維持と管理が困難
  • 悪用リスクを高める

生成 AI にはオープンソースプロジェクトもある

オープンソースの生成AIツールとモデルのロゴ集

生成 AI の基本概念

スタートアップと大企業

  • 競争上の優位性を追求
  • 生成 AI を広く普及
  • 人材を惹きつけ、投資家を説得できる進化を示す

大企業ではさらに：

  • 研究支援（Google によるトランスフォーマー支援）
  • スタートアップを買収
  • ハードウェアとクラウドリソースを提供
生成 AI の基本概念

オープン性の課題

長所

  • 開発者をサポート
  • 人材獲得
  • 幅広いフィードバック

短所

  • 競争優位性の喪失
  • 悪用に対する責任リスク
生成 AI の基本概念

生成 AI 開発の促進・抑制要因

促進要因

  • ハードウェアコストの低下
  • 研究の進展
  • 競争的環境と地政学的圧力

抑制要因

  • 技術的制約
  • 過度な規制
  • 閉鎖型エコシステム
  • 限られた経済資源
生成 AI の基本概念

練習しましょう！

生成 AI の基本概念

Preparing Video For Download...