はじめに
GLB事業部Lakehouse部 陳（チェン）です。 現地でのData + AI SUMMIT2023（DAIS）に参加した永里の報告をもとに「Generative AI Fundamentals（生成AIの基礎）」というセッションについてご紹介します。
このセッションはDatabricks社のSpecialist Solutions ArchitectのAnastasia Prokaievaによるものです。講演では、生成AI（Generative AI）の基本的な概念や応用例について説明されました。また、データのセキュリティや潜在的なリスクについても触れられ、生成AIの安全な使用についての知識が紹介されました。
生成AIの概要
生成AIは、人工知能が人間の思考を模倣し、データのパターンや相関を見つける技術です。これにより、新しいデータや情報を生成することが可能になります。生成AIは、機械学習やディープラーニングの技術を活用しており、以下のような特徴があります。
- 大量のデータを学習し、そのデータから新しい情報を生成する能力
- 人間のような創造力や柔軟性を持つことができる
- 自動的にデータのパターンや相関を見つけ出し、それを利用して新しいデータを生成する
使用例やオープンソースソフトウェアの利用
現在の技術やサービスにも既に生成AIが活用されています。例えば、SiriやGoogleアシスタントなどの音声アシスタントは、ユーザーの声を認識し、それに応じた情報を生成して提供しています。また、HuggingFaceなどのオープンソースソフトウェアも、生成AIを利用しています。これらのソフトウェアは、以下のような利点があります。
- オープンソースであるため、誰でも自由に利用や改変が可能
- 生成AIの技術を簡単に導入可能
- コミュニティによるサポートやアップデートが行われているため、常に最新の技術が利用可能
生成AIの安全な使用について、データのセキュリティや潜在的なリスク
生成AIの普及に伴い、データのセキュリティや潜在的なリスクについても考慮する必要があります。以下のようなポイントが挙げられます。
- データのプライバシー保護: 生成AIが学習するデータには、個人情報や機密情報が含まれることがあります。これらの情報が漏洩しないよう、適切なセキュリティ対策が必要です。
- 悪用の防止: 生成AIが生成する情報が、悪意を持って利用されることがあります。例えば、ディープフェイク技術を利用した偽の映像や音声が、社会問題となっています。これらの悪用を防ぐための対策が求められます。
- 倫理的な問題: 生成AIが人間のような創造力を持つことから、著作権や知的財産権の問題が生じることがあります。これらの問題に対処するための法的・倫理的な枠組みが必要です。
生成AIは、今後さらに発展し、私たちの生活に大きな影響を与えることが予想されます。そのため、技術の進歩とともに、データのセキュリティや潜在的なリスクについても十分に考慮し、安全な使用ができるように取り組むことが重要です。
まとめ
今回の講演を通して、生成AIの基本的な概念や応用例、データのセキュリティや潜在的なリスクについて理解を深めることができました。今後のAI技術の発展に伴い、生成AIの活用がさらに広がることが予想されますが、その利用には適切な知識と対策が必要であることを改めて認識することができました。
おわりに
本記事は以上となります。 DAIS2023は終了しましたが、期間中に紹介すべきセッションに関する記事を以下の特設サイトに順次上げていきますので、見ていただけると幸いです。
