内容説明
ChatGPTに代表される言語系生成AIは、すでに生活や産業、学術などの様々な領域で革新を起こしつつあると同時に、多くの課題ももたらしている。今後、その影響力がますます大きくなることは、疑いようがない。私たちは生成AIにどう向き合うべきだろうか。
本書は、そうした問題意識にもとづいて日本学術会議が実施し、記録的な数の参加者を集め大盛況に終わったシンポジウム「生成AIの課題と今後」の書籍化である。情報学者や実業家、漫画家、古典籍・法学研究者などの11人のトップランナーが生成AIについてわかりやすく講演した内容に加筆・修正して収録し、シンポジウム後の展開にも言及する。
第一線で活躍する専門家でも数カ月後の展開さえ読めないと口をそろえる激動の生成AIについて、原理的な強み・弱点から各界での多様な活用例、著作権などの法的課題といった主要な論点を一冊に凝縮し、多くの図版を用いてかみくだいてレクチャーする。生成AIの原理・応用・課題を、最高峰のプロたちからコンパクトに学べる一冊。
目次
プロローグ 喜連川 優
第１部 生成AIの原理と課題
第１章 大規模言語モデルを研究する基盤――LLM-jp 黒橋禎夫
１ ChatGPTとは
２ LLMの歴史
３ LLMと外部知識ツール
４ LLMに関する懸念
５ LLM-jp（LLM勉強会）の活動
６ LLMの研究開発
第2章 NICTのLLMとその周辺 鳥澤健太郎
１ NICTのテキスト生成AI開発
２ LLMによる未知のリスク
３ LLMに議論はできるか
４ 学習用データの重要性
第２部 生成AIの利活用
第３章 生成AIの活用と懸念に対する対策 井尻善久
１ AIの進化
２ LINEでの生成AI開発
３ 社会から理解される生成AIの応用に向けて
第４章 言語生成AIの弱点――なぜChatGPTは計算が苦手なのか 湊 真一
１ 算数が苦手なChatGPT
２ ChatGPTの仕組み
３ 組合せ爆発という壁
４ 計算手順を理解することの難しさ
第５章 画像生成AIとその利活用 相澤清晴
１ テキストからの画像生成例
２ 画像生成AIの技術発展の方向
３ 一般 vs プロフェッショナル
４ 画像生成AIの爆発的成長
５ テキストからの画像生成の2つのブレークスルー
６ CLIP――VLモデル（OpenAI）
７ 画像－言語ペアの大規模データセット
８ 拡散モデル（Diffusion Model）
９ テキストによる条件づけ
10 生成条件の広がり
11 テキストからの画像生成のモデル規模
12 画像生成モデルの発展と生成モデルの影響
第６章 生成AIとマンガ制作――制作における生成AIのリアル：2023年夏 小沢高広
１ 生成AIとどう関わるか?
２ 生成AIで何ができるの?
３ 生成AIにマンガは描けるの?
４ 文章生成AIをマンガに使おう！
５ 画像生成AIをマンガに使おう！
６ 今後の展望
第７章 画像生成AIを用いたブランドの創出 黒越誠治
１ 生成AIによるブランド創出プロセス
２ バリエーションを生成する
３ デザインの課題を解決する
４ 職人という価値
第８章 生成AIと日本古典籍 カラーヌワット・タリン
１ くずし字認識アプリ・みをの開発
２ 古典籍への応用
３ 残された課題
第３部 生成AIと法
第９章 LLMの法的課題 宍戸常寿
１ G7広島AIプロセスの現状
２ OECD報告書
３ 個人情報保護
４ 政府の利用とセキュリティー
５ プライバシーと差別
６ AI開発者、特に基盤モデルの透明性確保とリスク評価
第10章 生成AIと著作権 奥邨弘司
１ AIが生成した表現の著作物性
２ 機械学習と著作権
３ 生成表現による著作権侵害
第11章 生成AIにおける法的推論への適応限界 佐藤 健
１ 生成AIの法的推論への応用の問題点について
２ ChatGPTで日本の司法試験の問題を解いてみた
３ ChatGPTに起因するその他の法律応用の問題について
４ 生成AIの法的応用への解決――記号処理系AIとの融合
