もう少し詳しく
指示や入力に応じて、文章、画像、音楽、プログラムなどを生成します。検索サービスのように既存のページを見つけることとは異なり、出力内容を組み立てる点が特徴です。
大量のデータから内容のパターンを学び、従来の分類や予測を超えて新しい出力を作りたいという流れから広がりました。利用時は、生成、検査、修正の工程を分け、著作権・個人情報・事実確認を含む運用ルールを用意します。
HISTORY
開発された年代と歴史
この用語を大きな流れで見ると、2010年代〜に発展してきました。
- 1960年代ELIZAなど、入力から応答を作る初期の対話システムが登場。
- 2014Ian GoodfellowらがGANを提案し、生成モデルの研究を押し上げた。
- 2017〜2022Transformer系モデルと大規模学習が文章・画像・音声の生成を実用化。
キーマン・関わった研究者
Joseph Weizenbaum、Ian Goodfellow、Ashish Vaswani、各基盤モデル研究者
技術の変遷
ルール生成 → GAN・VAE → Transformer・拡散モデル
理解のポイント
- 既存の文章を検索して返すだけでなく、入力に応じて文章や画像などの内容を組み立てます。
- 文章を作る能力と、画像や音声を作る能力は別です。必要な出力形式に対応するかを確認します。
- 読みやすさや見た目の自然さは、内容が事実である証拠にはなりません。
たとえば、こんな場面で
「取引先へのお礼メールを丁寧な表現で」と指示し、メールの下書きを作ります。
覚えておきたいこと
自然に見える文章でも、事実と異なる内容が含まれることがあります。