今回は「生成AIの本質を探る」シリーズ第3回目です。
最初のテーマは「生成AIの特徴を知る」です。
ところでみなさん
生成AIに期待しすぎていませんか？
限界を知るために、まずは特徴を知ろう！
生成AIはどこまで進化するのか？
これからのAI技術の可能性について、OpenAIのロードマップや技術トレンドを交えながら解説します。
AIエージェントやAGI（汎用人工知能）の未来についても触れていきます！
未来へのロードマップ
前回までは「生成AI と これまで」という歴史を見ながら
生成AIの特徴を抑えてきました
OpenAIが目標にしている AGI を一旦ゴールにしてみました！
ざっくり言うと より人間に近づこうということなんですね。
生成AI
出発点となる「生成AI」を まず 抑えていきたいと思います
生成AIのメリット
コンテンツの生成が特徴ですよね！
文章生成 画像生成 動画生成 というところですよね。
生成AIのデメリット
特定のタスクだけを生成
まずひとつは特定のタスクだけを生成するという事。
動画 なら 動画生成AI を使わなきゃいけないし
音楽 なら 音楽生成AI を使わなきゃいけない
それぞれ生成するものに分けて生成AI を使い分けないといけない
タスクを実行できない
もう1つ これが大きいですけど タスクを実行できない
例えば 生成した文書をメールで送りたい
例えば 生成した画像を資料に差し込みたい
この「文章をメールで送る」「画像を資料に差し込む」
このタスクを実行できないんですよね
“生成“はできるんだけど”実行“はできない
かじむー
AIエージェント
AIエージェントのメリット
要は何ができるかというと
ゴールを与えるとそれに向かって自律的に実行する
例えば Microsoft Copilot Studio というものがあります
ここに最近 エージェント機能が追加されました
主にWindows 製品を自律的に実行するものだと思うのですが
例えばメールの自動返信。
メールが来たことをきっかけに
メールの内容を見たりこれまでのやりとりを見て
自動で返信できたりする。
判断できなかったら ユーザーに尋ねるというような仕組みだそうです！
そしてGoogleもAIエージェントの開発は進んでいます！
「Google Cloud Next ’24.」で色々と紹介されていました。
Customer Agents は 商品提案～購入までを自律的に実行するそうです。
Employee Agents は 様々な事務処理を自律的に実行するそうです。
またエンジニアにとってビッグニュースとなった
DevinというAIエージェントも現れました！
これはソフトウェア開発のプロセスを自律的に実行できるそうです！
バグも自律的に修正してくれるのはすごいですよね。
AIエージェントのデメリット
あえてデメリットを言うと
特定の環境下でのみ実行可能ということなんですよね。
Windows だったら Windowsの中だけ
Googleなら Googleの中だけ
プログラムならプログラムの中だけ
改めて 人間を考えると
人間って環境をまたいでいろんなことできてますよね！
例えば 朝来て パソコンを開いて メール チェック
コピー機に行って 資料をコピー
電話を取ってお客様の対応
これって考えると結構すごいですよね！
こう考えると まだまだ人間には程遠いなあ という風に思いますね
AGI
じゃあ人間に近づこうという事で AGI というステップになります！
AGIの特徴
この AGI というものは 人間と同じか それ以上の知能を持ったものです。
ただしこれはまだこの世に存在しません。
今AIはAGIに向かって進化をしようとしています。
その1つに「Figure」という人型ロボットの開発がされています。
Figureには Open AI の生成AI が利用されているそうです。
この人型ロボットの特徴として マルチタスクができるんですね！
マルチタスクって
人間でいうと 物を片付けながら喋ったりとか
ジュース飲みながら スマホをいじったりとか
複数のタスクを同時にこなすことです！
いや、人間って改めてすごい！
このFigureの実験動画では
物を片付けながら、別の事について喋らせる
というマルチタスクに成功させています！
これからの進化について
このようにAGIに向かってAIが進化しておりますが
こんな簡単なステップではないはずです！
人の気持ちを汲み取る部分や
諦めない心など
感情や心の部分も進歩していくはずです。
また進化にともなって安全性も重要です。
悪用の防止や、また倫理的な部分も重要です。
そもそも人間でも判断ができない状況もあります。
トロッコ問題が良い例ですね。
トロッコ問題は倫理的なジレンマを扱う思考実験です。
- 基本的なシナリオ: トロッコが制御不能になり、まっすぐ進むと5人の作業員を轢いてしまう状況です。
- 選択肢: あなたは分岐器のそばに立っており、トロッコの進路を変更することができます。分岐器を切り替えると、トロッコは別の1人の作業員がいる側に進み、その1人を轢いてしまいます。
- 問いかけ: 5人を救うために1人を犠牲にするべきかどうか、という選択が迫られます。
この問題は、道徳や倫理の観点から、個人の行動がどのように評価されるかを考えるためのものです。
Chat GPTによる解説
どの選択を犠牲者が出てしまう状況で
AIに一体どんな選択を求めることが正解なのか？
こういった課題をどうクリアしていくのかも非常に重要ですよね。
生成AIの特徴シリーズのまとめ
3回の記事に分けて
生成AIの特徴をおさえていきました。
これまでのAIと生成AI
これからのAIと生成AI
これらを比較することで
現在の生成AIが 出来る事 と 出来ない事 が見えてきたと思います。
生成AIが出来ない事・苦手な事を押し付けるのではなく
出来る事・得意なことで最大限の活用をしていきましょう！
じゃあ 生成AIを
どう上手にコントロールしていけばいいのか？
つまりプロンプトですね。
私が思うに プロンプトに テクニックなんか必要ない です。
重要なのは 考え方 です。
ではその話は次回以降の記事で紹介していきます！
