GLOSSARY

生成AIと従来のAIとの違いとは?それぞれの特徴や仕組み、メリット・デメリットをわかりやすく解説

  • このエントリーをはてなブックマークに追加
生成AIとAIの違い

INDEX

生成AIとAIの違い

世の中には様々なAIが存在しています。その中でも注目されているのが生成AIです。ChatGPTを始め、様々な生成AIが出ており、生成AIによって新しいコンテンツが多く生み出されている状況が出来つつあります。

今回は生成AIと従来のAIの違いをピックアップし、それぞれの特徴やメリット・デメリットなどを解説していきます。

生成AIと従来のAIの違いとそれぞれの特徴を解説

生成AIとAIの違い

生成AIと従来のAIにそれぞれどのような違いがあるかを知る前に、2つのAIの違い、特徴を解説していきます。

生成AIとは

生成AIは、Generative AIと呼ばれ、プロンプトに従う形で文章や画像、動画などが作られていくAIです。私たちがおこなえばいいのはプロンプトで指示を出すだけで、あとは生成AIがプロンプトに応える形で出力します。

簡単にコンテンツの生成が行えるため、最近ではAIが作ったコンテンツで商売を行うケースや動画を作って再生回数を稼ぐケースなど様々なやり方が展開されています。

従来のAIについて

生成AIとAIの違い

一方、従来のAIは多くの学習を重ねた中で、結果を推測していくことややってほしい作業を自動的にこなすものを指します。生成AIと違い、プロンプトで勝手に動くものではなく、元々ある傾向から新たな事象に対する予想を行うのが従来のAIです。

そのため、全く新しいものを生み出す生成AIと違い、従来のAIは既存の情報をベースにしてそれにちなんだ結果が出る形になります。

生成AIと従来のAIの違い

生成AIとAIの違い

生成AIと従来のAIの違いを端的に示すとすれば、0から1を生み出せるかどうかの違いです。生成AIは0から1を生み出すことができます。例えば、ChatGPTで行えることにアイデア出しがあります。事前に題材をチョイスして、条件を定めることでChatGPTがアイデアを出してくれます。

従来のAIだと、アイデア出しを行うことはできません。生産性の高いことを行ってくれるのが生成AIであり、従来のAIは単純作業など人間がわざわざやる必要がないことをAIが担います。

生成AIと従来のAIにおける仕組みの違い

生成AIとAIの違い

従来のAIは識別系AIと称されるように、プロンプトの内容から、プロンプトで求めている情報を取り出すことが目的です。そのため、オリジナルコンテンツを作り出すことはできません。

一方で従来のAIは想定問答集をインプットさせておけば、その想定問答集に沿う形で回答を出してくれます。この質問が来ればこのように返すというものを決めておけば、その通りに返し続けてくれるのが従来のAIの特徴です。確かに0から1を作ることはできませんが、AIを活用して利便性を高めたい場合に有効と言えます。

一方、生成AIはディープラーニングを行うことでオリジナルコンテンツを作り出します。このディープラーニングは大量のデータによって学習を重ねることでオリジナルのものを作り出せるようになるという仕組みになっています。

生成AIと従来のAIそれぞれの使い方の違い

ここからは生成AIと従来のAIそれぞれの使い方の違いについて解説します。

生成AIの使い方

生成AIとAIの違い

生成AIの使い方として画像生成や文章生成などが挙げられます。画像生成は事前に用意した画像をベースにして新たな画像を作り出すケースもあれば、画像を全く用意せずとも全く新しいものを作り出せるケースもあります。これは文章生成においても同じことが言えるでしょう。

新しいコンテンツを作り出し、誰でも一定のものを生み出せるようになるため、センスがなくてどうにもならなかったという人でも、センスがある人と対峙できるような状況になってきたと言えます。

従来のAIの使い方

従来のAIは識別系AIと呼ばれるだけあって、識別に関する使い方が一般的です。予測を行うにしても、今まで勉強してきたことに関する予測を行っていくため、特定の分野に特化したAIを作るのに適していますが、汎用的な使い方はできません。

生成AIと従来のAIそれぞれのメリットの違い

生成AIとAIの違い

ここからは生成AIと従来のAIそれぞれのメリットの違いについて解説していきます。

生成AIのメリット

生成AIのメリットにはオリジナルコンテンツを作り出せるという大きなメリットがあります。また生成AIによって、人間に成り代わって様々な作業を自動的に行うことが可能です。自動化を進めることで、人間が作業をしなくて済むため、その分、コストの削減につながります。

クリエイティブな仕事をする人たちは生成AIをアイデアの壁打ち相手として活用するケースが見られます。様々なアイデアを投げかけて打ち返してもらうことを繰り返す中で、アイデアをブラッシュアップしていくことが可能になるのです。

生成AIそのものの導入や利活用は難しい知識を必要とせず、誰でも利用しやすいのが特徴です。その代表例がChatGPTと言えます。

従来のAIのメリット

生成AIとAIの違い

従来のAIの場合は、決められたことを決められた形で出し続けてくれる点です。学習した範囲に関してはしっかりと対応してくれるため、聞かれることが特定される場面であれば、従来のAIでも十分に対応できます。

後程ご紹介するデメリットでも触れますが、従来のAIは柔軟性という観点で見るとそこまで柔軟とは言えません。一方で、AIに求める作業がそこまで守備範囲を求めないようなケースであれば従来のAIで十分事足ります。

生成AIと従来のAIそれぞれのデメリットの違い

生成AIとAIの違い

次に生成AIと従来のAIそれぞれのデメリットの違いについても解説します。

生成AIのデメリット

生成AIのデメリットは、倫理観をもって作り出さないと悪用される可能性が高いことです。近年問題視されているディープフェイクもまた生成AIによって作り出され、本人が一切言っていないことを語ることが可能です。様々な犯罪に用いられる可能性が高いため、注意が必要です。

悪用という観点で見ると、様々な芸能人や有名人が全く関与していない投資の広告塔に勝手にさせられ、詐欺被害につながっており、芸能人や有名人に風評被害が出てくるケースもあります。本来は取り締まるべきことなのに、なかなか捜査当局が重い腰を上げないケースも見られ、生成AIのデメリットと言えます。

他には人間の仕事を奪うかもしれないという点も挙げられています。現状では単純作業などがAIに置き換わるケースが多いですが、クリエイティブな仕事がよりこなせるようになれば、人間しかできないとされた仕事までも生成AIに奪われる可能性があるため、今後の進化には注意を払う必要があります。

従来のAIのデメリット

生成AIとAIの違い

従来のAIのデメリットでは柔軟性のなさがデメリットと言えます。柔軟性のなさを具体的に示す場合に、事前に学習したこと以外の事柄に対して対応できないことが挙げられます。事前に学習した内容と、実際に活用したいデータとの間に大きな違いがあると、せっかく学習したものでもうまく対応しきれないケースが出てくるのです。

またこれまで学んできた内容とは別のことを学習させることで、今まで積み重ねてきたものが失われるのも大きなデメリットです。人間のように様々な知識が蓄積され、蓄積されたものが複合的に強化されていくわけではないのが従来のAIの限界と言えます。

生成AIと従来のAIそれぞれが抱える問題点の違い

生成AIとAIの違い

ここからは生成AIと従来のAIそれぞれが抱える問題点の違いについても解説します。

生成AIが抱える問題点

生成AIが抱える問題点として、本来は正しくない情報なのにあたかも正しい情報として示されることがある点です。ChatGPTでは間違った情報をいかにも正しい情報であるかのように示すため、間違った情報で学習することになります。

過去の事例を見ると、中学校において理科の課題を出したところ、学年の半数以上が同じ間違いをしてしまうことがありました。その理由は生成AIが間違った答えを示していたからで、それを見た多くの中学生が間違って学習してしまったのです。

ChatGPTの場合は学習に使われた情報が2021年9月までとそこそこ古い情報であり、3年ほど経過することでその当時は正しくても、一定の年数が経過して変化してしまうこともあります。

他にも生成AIにおける著作権に関する問題やセキュリティの問題、サイバー攻撃の問題、脆弱性など色々と課題があります。

従来のAIが抱える問題点

生成AIに限らず、従来のAIにも関係する問題点に責任の所在があります。AIが行ったことで何かしらのトラブルが起きた場合に誰が責任をとるのか、この部分が問題になりやすいでしょう。

AIを所有する側、AIを作り出した側それぞれに責任が生じる可能性があるものの、その判例はいまだに存在せず、何かしらのトラブルが起きた際にどちらがどのように責任をとるべきか、慎重に検討していくことが求められます。

AIに関する法整備や規制があまり進んでいないこともAIの問題点と言えます。今はセーフ、もしくはグレーでも一定の年数が経過すればアウトになることだって十分に考えられるのです。ゆえに法整備が進んでいない中での開発はリスクも伴い、慎重な対応が求められるでしょう。

まとめ

生成AIと従来のAIでは大きな違いがみられ、クリエイティブな生成AI、識別系と言える従来のAIというそれぞれの特徴が垣間見えます。ChatGPTに代表される生成AIは私たちの仕事に様々な影響を与え、今まで以上に作業の効率化につながるでしょう。

しかし、やれることが増えることはそれだけ悪用の可能性を高めるため、細心の注意を払う必要があります。どちらも便利に利用できるからこそ、倫理観をしっかりと持って利活用を目指していくことが大切です。

さらに、今注目を集める生成AIリスキリングの第一歩を。生成AIパスポートとは?

生成AIパスポートは、一般社団法人生成AI活用普及協会(GUGA)が提供する、AI初心者のために誕生した、生成AIリスクを予防する資格試験です。AIを活用したコンテンツ生成の具体的な方法や事例に加え、企業のコンプライアンスに関わる個人情報保護、著作権侵害、商用利用可否といった注意点などを学ぶことができます。

⽣成AIの台頭により、AIはエンジニアやデータサイエンティストといった技術職の方々だけではなく誰もがAIを使えるようになりました。今、私たちがインターネットを当たり前に活用していることと同様に、誰もが生成AIを当たり前に活用する未来が訪れるでしょう。

そのような社会では、採用や取引の場面で、生成AIを安全に活用できる企業・人材であることが選ばれる前提条件になり「生成AIレベルの証明」が求められることが予測できます。生成AIパスポート試験に合格すると、合格証書が発行されるため、自身が生成AIを安全に活用するためのリテラシーを有する人材であることを、客観的な評価として可視化することが可能です。

ぜひあなたも生成AIレベルを証明し「生成AI人材」に仲間入りしましょう!

詳細はこちら