AI用語辞典:機械学習・LLM・ディープフェイクをやさしく解説

最近ニュースでよく耳にするAIの重要用語をやさしく解説します。

人間の学習・推論・問題解決能力をコンピューターで実現する技術全般を指す最も広い概念で、機械学習とディープラーニングはそれを実現する代表的な下位手法です。

ルールを一つずつプログラミングする代わりに、大量のデータを学習して自らパターンを見つけ出し、予測できるようにする人工知能の中核的な手法です。

人間の脳の神経回路を模した人工ニューラルネットワークを何層にも重ねて学習する機械学習の手法で、画像認識や自然言語処理の性能を大きく向上させた技術です。

ある問題を解決するための段階的な手順とルールを意味し、AI分野ではデータを学習して予測を行う具体的な計算方法を指します。

AIモデルがパターンを学習するために使われる大量のデータの集まりで、データの量と質がAIの性能を左右する重要な要素とされています。

既存のデータを学習してテキスト、画像、音楽、動画など全く新しいコンテンツを作り出す人工知能で、ChatGPTや画像生成AIが代表的な例です。

Large Language Modelの略で、膨大なテキストデータを学習し、人間と自然に会話したり文章を作成したりできる超大型のAI言語モデルを指します。

生成AIから望む結果を得るために入力する指示文や質問のことで、プロンプトを巧みに作成する能力は「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれます。

2017年に発表されたニューラルネットワーク構造で、文章内の単語同士の関係を同時に把握する「アテンション」機構を導入し、今日のほとんどの大規模言語モデルの基盤となっています。

ディープラーニング技術を使って特定人物の顔や声を非常に精巧に合成した偽の映像・音声コンテンツで、利便性とともに悪用の可能性が社会的な問題として議論されています。

AIが事実でない情報をもっともらしく作り出し、あたかも真実であるかのように答える現象で、生成AIを使う際に結果を必ず検証すべき理由でもあります。

学習データに含まれる偏見や不均衡がそのままAIの判断に反映され、特定の集団に不利、または偏った結果をもたらす現象を指します。

生成AIが著作権のある資料を学習し、それに類似した成果物を作り出す過程で、原作者の権利をどう保護するかについての議論が世界的に続いています。

Artificial General Intelligenceの略で、特定のタスクに特化した現在のAIを超えて、人間のようにあらゆる分野で自ら考え、学習できる未来の人工知能を指します。

なぜAI用語を知っておくべきなのか

ChatGPTをはじめとする生成AIが日常のあらゆる場面に急速に浸透し、AI関連用語はもはや専門家だけの言葉ではなく、ニュースや日常会話にも頻繁に登場する常識になりました。重要用語の意味を知っておくと、関連ニュースや技術トレンドをずっと理解しやすくなります。

人工知能と生成AIは同じ意味ですか?

いいえ、人工知能は非常に広い概念であり、生成AIはその中でも新しいコンテンツを作り出すことに特化した下位分野を指す、より具体的な用語です。

AIが作った回答をそのまま信じてもいいですか?

いいえ、「AIハルシネーション」の項目で説明したように、生成AIは誤った情報を事実のように提示することがあるため、重要な情報は必ず別途事実確認を行うことをおすすめします。