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生成AIと人間の違い

人間とAIには、互いに異なる特徴があります。人間は同じ状況でも、心理状態や経験、知識などの違いによって異なる行動をとることができます。一方、AIはプログラムされたルールに基づいて決定を行うため、同じ状況下では常に同じ結果を出力します。

しかし、AIの能力は人間のそれと比べても決して劣るものではありません。特に生成AIは、自然言語処理や画像認識などの分野で高い精度を誇ります。しかし、その一方で生成AIには信頼性の問題があります。生成AIが生成した文章や画像には、人間とは異なる独特の「機械的な」感覚があり、その信頼性を疑う声も少なくありません。

生成AIの信頼性を高めるための取り組み

そこで、生成AIの信頼性を高めるための取り組みとして、最近注目されているのがRAG（Retrieval-Augmented Generation）という手法です。RAGは、生成AIが出力する文章や画像に対して、人間が判断を行いながら修正を加えることで、より人間のような自然な表現を実現する手法です。

具体的には、生成AIが出力した文章や画像を人間が閲覧し、その内容を理解しながら修正を加えることで、生成AIの出力を補強します。このように、人間が生成AIの出力に介入することで、より人間味のある表現を実現することができるのです。

RAGの仕組み

RAGの仕組みは、大きく分けて2つのステップで構成されています。まず、生成AIが文章や画像を出力します。次に、人間がその出力をチェックし、必要に応じて修正を加えます。このように、生成AIと人間が連携することで、より高い品質の出力が実現されるのです。

RAGでは、人間が修正を加える際に、生成AIが出力した文章や画像を元にインプットを行うため、生成AIが出力する内容に対する理解を深めることができます。また、人間が修正を加えることで、生成AIが学習するためのデータも増やすことができます。これにより、生成AIの能力向上にも繋がるのです。

実際の例

RAGの手法が実際に効果を発揮した例として、OpenAIが開発した「DALL-E」というモデルがあります。DALL-Eは、文章から画像を生成することができる生成AIモデルです。しかしながら、DALL-Eが出力する画像には、人間には理解しがたいような不自然なものも多かったです。

そこで、OpenAIではRAGを導入し、人間がDALL-Eが出力した画像をチェックし、必要に応じて修正を加えることで、より自然な画像を生成することに成功しました。これにより、DALL-Eの信頼性が向上し、より幅広い用途での活用が可能になりました。

生成AIと人間の共存

RAGの手法は、生成AIと人間が協調して作業を行うことで、お互いの能力を補い合うことができるため、生成AIと人間の共存にとって重要な役割を果たします。生成AIがより人間に近い表現を実現し、人間が修正を加えることで生成AIが学習を続けることで、より高い品質の出力が実現されるのです。

また、RAGの手法により、生成AIの出力に対する人間の介入が行われることで、生成AIが出力する内容に対する透明性も高まります。これにより、生成AIが出力する内容に対する人間の信頼性も向上することが期待されます。

まとめ

生成AIの信頼性を高めるための取り組みとして注目されているRAGの仕組みについて解説しました。人間とAIの違いを明確にし、その違いを補うことで、より高い品質の出力が実現されます。また、共存することで生成AIの能力向上にも繋がり、人間とAIが協力し合うことでより良い社会を実現することができるのです。

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