生成AIの論点
書籍情報
発売日 : 2024年05月29日
著者/編集 : 喜連川 優
出版社 : 青弓社
発行形態 : 単行本
ページ数 : 200p
書籍説明
内容紹介
学問からビジネス、カルチャーと多様な領域で革新を起こしつつある生成AIについて、11人のトップランナーが多数の図版を用いてかみくだいてレクチャーする。原理論から各界での活用例、著作権などの法的課題といった主要な論点を凝縮した一冊。
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
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
著者情報
喜連川 優
日本学術会議情報学委員会「ITの生む諸課題検討分科会」連携会員(特任)。情報・システム研究機構機構長、東京大学特別教授、総長特別参与。専門はデータベース工学。情報処理学会会長、日本学術会議情報学委員会委員長などを歴任。2009年ACM SIGMODエドガー・F・コッド革新賞、20年日本学士院賞などを受賞。13年に紫綬褒章、16年にはレジオン・ドヌール勲章を受章。ACMフェロー、IEEEライフフェロー、中国コンピュータ学会栄誉会員。