生成AI「CahtGPT」と「 Google Bard 」は世界を変える？
「生成AI」という言葉が一般的になった昨今。
テレビや新聞など、いわゆる「オールドメディア」でもこのワードを見ることが増えています。
でも、「どうやって使うの？」「何ができるのか？」という疑問を抱えて、とりあえず静観しているという人も多いのではないでしょうか。
結構古くから「人工知能」などの呼び名で、自動でチャットを行うソフトがありましたが、扱える情報や生成される文章の精度が低く、あくまでも「遊び」の範囲を出るものではありませんでした。
しかし近年、コンピュータの性能が大幅にアップし、ディープラーニングによる大規模な情報処理が行えることになったことで、「生成AI」は飛躍的に進化しています。
実際に使ってみると、遊びだけでなく、仕事でも活用することができることに驚くことでしょう。
巷でいわれる「AIに仕事を奪われる」は大げさとは言えず、AIを使いこなす側にいないと、将来的には人間が仕事を失う分野が出てくるというのは大げさとは言えないのではないでしょうか。
若い頃に尊敬する人から「新しいものには触れてみろ。拒否したときから老化がはじまって、時代に取り残されていく。」と言われたことがありました。
歳を重ねるにつれて、この言葉を思い出すことが多くなりました。
一年一年、自分の世界が出来上がっていくと、どうしても頭が固くなりがちです。
今までのやり方は尊重しつつも、新しい技術やテクノロジーには積極的に触れてみる、という気持ちを忘れずにいたいものです。
生成AI「CahtGPT」と「 Google Bard 」を活用する側になるべき？
食わず嫌いで「CahtGPT」や「GoogleBard」など生成AIから距離をおいている方は、一度使ってみましょう。
簡単に使うことができて、簡単にやめることができます。
何か個人情報を吸い取られたり、使うことで問題が発生することはありません。
「CahtGPT」ならアカウントを作ってログイン。
「GoogleBard」ならGoogleアカウントでログインできます。
画面の下部に文字を入力する窓があるので、聞きたいことを入力してみましょう。
数秒ほど待っていると回答が表示されます。
過去にあった「人工知能」のような、いかにも機械が作った文章ではなく、自然な日本語表現に近い文章が表示されます。
例えば「1985年から2022年の日本の家庭用パソコンの出荷金額を教えてください」と入力するとGoogleBardは以下のような回答を返してきます。
(回答)
1985年から2022年の日本の家庭用パソコンの出荷金額は、以下のとおりです。
1985年 4億円
1986年 22億円
・・・・・
2022年 1700億円
このように、日本の家庭用パソコンの出荷金額は、1985年から1990年代にかけて急成長しましたが、その後は緩やかに減少しています。その主な原因は、スマートフォンやタブレットなどのモバイル端末の普及です。
問いかけから10秒程度で、上の回答が表示されました。
通常、このようなデータを調べるには、然るべき資料やサイトを見つける必要がありますが、生成AIならすぐに情報を得ることができます。
もちろん数字の根拠は検証しなくてはいけませんが、使い方次第で効率の良い情報収集ができます。
また、生成AIは日々進歩を続けており、使える範囲が広がっています。
例えば、「円周率を計算するコードを、Rubyで作ってください」と指示すると、次のように返してきます。
簡単な例を示しましたが、指示のやり方次第で複雑なコードを生成することも可能です。
コードの中身は検証が必要ですが、十分に実用に耐えられるものを作ってくれます。
人がやると時間がかかったり、精度に不安があるものなど、生成AIを使うことで得られるメリットは多くあります。
「AIに仕事を奪われる」と狼狽えるよりも「AIを使いこなす側になる」ことで、あなたの生活は大きく変わることでしょう。
生成AIを活用することで仕事の効率と生活の質を向上させる
生成AIでできることの一例を紹介しましたが、やみくもに使って良いわけではありません。
不用意に使うことでトラブルになる場合もあるので、特徴とリスクを把握しておく必要があります。
生成AIの一番の特徴は、ネット上の様々なデータから回答を導くので、手作業で調べるよりも短時間に効率よく情報が得られるということがあげられます。
反面、最も注意するべきポイントは、回答が間違っていることがある、ということです。
あくまでもネット上の情報から回答を導くため、元データが間違っていると回答も不正確ということになります。
生成された回答をしっかり検証することが必要ですが、このポイントを忘れなければ、仕事や生活の効率化に大きく寄与する技術だと言えるでしょう。
生成AI「CahtGPT」と「 Google Bard 」の違いとは
巷で話題の「ChatGPT」、そしてGoogleが開発した「Google Bard」は、どちらも大規模言語モデルのチャットボットですが、いくつかの点で違いがあります。
ChatGPTはOpenAIという会社によって開発され、テキストとコードの膨大なデータセットでトレーニングされていますが、無料版は2021年のデータまでしかカバーしていないため、最新の情報が知りたい場合は有料版を使用する必要があります。
Google Bardは、テキストとコードのデータセットに加えて、Google検索を通じて得られる情報にもアクセスして学習しています。
そのため、BardはChatGPTよりも包括的で正確な回答を生成できるとされています。
また、BardはChatGPTよりも多くの種類のクリエイティブなテキスト形式を生成できます。
例えば詩、コード、スクリプト、音楽作品、電子メール、手紙など、さまざまなテキスト形式を生成できます。
ChatGPTも、詩、コード、スクリプト、音楽作品、電子メール、手紙などのテキスト形式を生成できますが、Bardほど多くの種類のテキスト形式を生成することはできません。
全体として、現時点ではBardはChatGPTよりも多くの点で優れた大規模言語モデルのチャットボットといえるようです。
より包括的で正確な回答を生成できるため、ユーザーの質問や要求をより正確に理解し、より関連性の高いコンテンツを生成できるとされています。
「 Google Bard 」が実用的といえる理由
実際に「CahtGPT」と「GoogleBard」を使用してみると、色々と気がつくことがあります。
Google Bardは、ChatGPTよりも処理できる言葉や文章に柔軟性があるように感じます。
より話し言葉に近い表現や、多少のスラングは理解、解釈してくれて、質問や要求に対して正確に回答を返してくれます。
またChatGPTに比べGoogle Bardは、生成されるコンテンツに幅があるように思うことがあります。
特に文章などでは、表示できる3つの回答の角度に違いがあることが多く、ユーザーの好みに合ったものを選ぶことができます。
コードの生成などでは大きな違いは感じませんが、文章や、データの生成については結構な差が出てきます。
Google Bardは、Googleアカウントを利用しているため、ユーザーの過去の行動や生成内容を記憶できることで、よりパーソナライズされた内容が生成されるようです。
これは、使う側にとって良い面と悪い面があります。
パーソナライズされた回答は、個人の好みに沿ったものになりがちです。
客観的な文章や回答が必要なとき、好みのバイアスがかかった出力は邪魔になってしまいます。
使い方次第では、より客観的な生成ができるのかもしれませんが、まだそこまで使いこなせていません。
このようなことを踏まえても、全体としてBardはChatGPTよりも多くの点で優れた大規模言語モデルのチャットボットであるといえるでしょう。
包括的で正確な回答を生成できるため、ユーザーの質問や要求をより正確に理解し、より関連性の高いコンテンツを生成できます。
また、ユーザーのニーズや欲求をよりよく理解し、よりパーソナライズされた出力を得ることができるでしょう。
生成AIの歴史
生成AIの歴史は、1950年代にまで遡ります。
1957年、ジョン・マッカーシーは「AI」という用語を初めて使い、人工知能の研究が始まりました。
1960年代には、ジョン・ホイーラーとエドワード・ファイアルズが「生成型プログラミング言語」を開発しました。
この言語は、コンピュータで動作するプログラムを生成することができ、生成AIの基礎となりました。
1970年代には、ジョン・マッカーシーとロバート・ニューウェルらが「Prolog」を開発しました。
Prologも生成型プログラミング言語の一種で、自然言語処理に使用されました。
1980年代には、ジェームズ・ギルモアとマイケル・レベナックらが「深層学習」を開発しました。
深層学習は、人間の脳の構造を模倣した機械学習の一種で、画像認識や自然言語処理に効果的です。
2000年代には、ジェフリー・ヒントンらが「ディープラーニング」を開発しました。
ディープラーニングは、深層学習の一種で、画像認識や自然言語処理で高い精度を達成しました。
2010年代には、ディープラーニングが本格的に普及し始めました。
ディープラーニングは、画像認識や自然言語処理だけでなく、音声認識や機械翻訳など、様々な分野で使われるようになり、生成AIの研究も大きく進展しました。
現在、生成AIは様々な分野で使われるようになっています。
画像生成、音声生成、自然言語生成、音楽生成、動画生成、ゲーム生成など、生成AIは私たちの生活をより豊かにする可能性を秘めています。
生成AIは、まだ発展途上ですが、今後ますます進化していくことが期待されています。
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