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近年、生成AIの利用が急速に広がり、その可能性がさまざまな分野で注目されています。しかし、それと同時に、AIの仕組みを理解せずに利用した結果、無駄なトラブルや誤解が生まれている事例も少なくありません。生成AIを正しく活用するためには、以下のような基礎知識を持つことが重要です。
生成AIは、膨大なデータから学習して生成物を作り出します。この過程では、以下のような概念が関わります：
• 潜在空間：AIがデータの特徴を抽象化し、多次元の空間上で表現する領域。
•モデルのトレーニング：データを用いてAIに学習させる過程。
•ファインチューニングとマージ：特定のデータでモデルを調整・統合し、特定のスタイルや特徴を強調する技術。
• LoRA（Low-Rank Adaptation）：既存モデルを効率的にカスタマイズする手法。
•ベクトル操作：プロンプトや設定によって生成結果を調整する方法。
これらの基本的な知識が不足していると、意図しない結果や誤解を招く可能性があります。
生成AIは、入力（プロンプト）に基づいて潜在空間からアウトプットを生成します。しかし、その過程には以下のような特性が伴います：
•言葉が示す領域：自然言語は固定的な意味を持つわけではなく、複数の概念を内包します。例えば、「solidcolor,sharp edges,clean edges」というプロンプトは「Vector Style」に近いアウトプットを誘発します。
•バイアスの影響：モデルが特定のデータに偏っている場合、その影響が生成結果に現れます。たとえば、特定の絵師のデータで学習されたモデルでは、その絵師のスタイルが反映されやすくなります。
バイアスの例として、黒人がアフロヘアで生成されやすい、特定の職業が特定の性別と結びつきやすいなどがあります。これを回避するには、プロンプトを適切に設計し、結果を微調整するスキルが必要です。
AIが「必要なものだけを正確に出力する」ように進化する可能性はあります。しかし、それを実現するためには、以下の課題を解決する必要があります：
•解釈の多様性：たとえば、「犬」と聞いて思い浮かべる犬種は人によって異なります。これは、個々の経験や背景に基づくものです。
•知識と経験：生成AIを効果的に活用するには、ドメイン知識と目的を的確に伝える言語化力が求められます。
全ての人類が同じ解釈に至ることは現実的ではありません。そのため、必要な結果を得るためには、継続的な学びと試行錯誤が避けられないのです。
生成AIは強力なツールですが、その活用には正しい知識と責任が伴います。技術を正しく理解し、目的を適切に言語化する力を持つことで、トラブルを防ぎ、より良い結果を得ることができます。
結局のところ、「お前がそう思うんならそうなんだろう、お前ん中ではな」（日本橋ヨヲコ『少女ファイト』）という言葉が示すように、解釈や結果は主観的なものであり、全ての人が満足する解を得るのは難しいかもしれません。それでも、理解を深め、自らの力で「望む結果」に近づける努力を惜しまないことが、生成AIを最大限に活用する鍵となるのです。
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法律の話としてはその辺はどうでも良くて、出力が似てるかどうかだけなんでないの。 画像関連はよくは知らんのだけど。 潜在空間の概念、モデルトレーニングの流れ、ファインチュ...
著作権や肖像権的に問題のある出力を避けたければ、そもそも問題になるデータをデータセットから外すしかないので、特定絵師に似て揉める例が怖いなら全部許諾取ってる物を使うし...
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