- 生成AIシステム（ChatGPTやGeminiなど）はテキスト、画像、音声、ビデオなどのコンテンツを作成
- 大規模なデータセットからパターンや関係性を認識し、ユーザーのプロンプトに応じて素早くコンテンツを生成
- 健康ケア、教育、ソフトウェアエンジニアリング、ビジネスなどのさまざまな分野で活用可能
- 生成AIは新規コンテンツの生成能力、トレーニングに必要な膨大なデータ量、モデルの複雑さなどで他のAIシステムと異なる
- ニューラルネットワークを使用したモデルアーキテクチャを採用し、データのパターンを認識
- 大規模なデータセット、ディープラーニングアルゴリズムの改良、計算能力の向上により生成AIの急速な発展が可能となった
- 商業開発者はヒトのフィードバックから学習する強化学習プロセスを使用し、モデルをさらに訓練
- 大規模な生成AIモデルの訓練には数万のプロセッサが数ヶ月間実行され、数億ドルのコストがかかる場合がある
- 商業開発者はテキスト、コード、画像、ビデオなどの出力を生成する広範な生成AIモデルを作成
- GAOは生成AIの技術評価の一環として、生成AIの説明と開発の主要な側面を説明
- GAOは今後、生成AIツールの開発と展開に関するベストプラクティスなどを評価予定
- GAOは主要企業の代表者から情報を収集し、生成AI技術に関する文献調査も実施
自然言語を使用してプロンプトを受け付ける生成AIは、大規模なデータセットを利用し、ヒトのフィードバックによって訓練を受けることで、さまざまなコンテンツを生成する能力を持つ。生成AIの急速な発展には、大規模なデータセットの利用可能性、ディープラーニングアルゴリズムの改良、および計算能力が重要な要因となっている。商業開発者は生成AIモデルの訓練に多額のコストやリソースが必要であり、生成AIの利点とリスクは今なお多くのアプリケーションにおいて不明瞭である。将来的には、生成AI技術の開発と採用に関するファクターや社会的影響についての評価が行われる予定である。
元記事: https://www.gao.gov/products/gao-24-106946