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言語モデルは日常のツールとなり得るか？：月刊エンタメAIニュース vol.35
2022.11.21ゲーム
エンタメにおいても人工知能は日進月歩で発展しており、新しい研究成果や試みが次々と発表されています。こちらの連載では、過去1か月間に公開された注目すべきゲームAIやエンタメAIに関連したニュース、論文などを紹介していきます。
理系学問に精通した言語モデル
メタAI（旧フェイスブックAI）は11月16日、科学知識に特化したオープンソースの言語モデル「Galactica」を公開しました。
Galacticaは、数学やコンピュータサイエンス、生物学、物理学に関する膨大な研究論文を学習しており、入力情報に基づいて最適な文献を引用できるほか、自然言語の入力を数式や複数のプログラミング言語へ変換したり、逆に数式やプログラミング言語を自然言語で解説したりと、多様な科学知識を柔軟に出力できる大規模言語モデルです。
たとえば、数学の概念や問題、機械学習アルゴリズムの関数、生物学用語、物理法則の方程式など、ユーザーが知りたい情報を自然言語や数式で入力すると、Galacticaは該当する知識に最適であると判断した論文のタイトルと著者名、その年代といった情報を出力してくれます。
このほか、「次の数式を英語に変換して」と入力して数式を打ち込むと、数式を英語の文章に変換してくれます。デモサイトに公開されている一例では、リーマンゼータ関数を簡潔な英文で解説しています。また、この入力を「次の数式をPythonコードに変換して」にすると、リーマンゼータ関数をPythonコードで記述してくれます。
この入力プロセスでは、「次のPythonコードを英語に変換して」「次のPythonコードをC++に変換して」「次のPythonコードを数式に変換して」など、あらゆる組み合わせが可能です。くわえて、入力した方程式やコードの例外処理を検出することもできます。
これらの機能を駆使することで、これまでに学習したあらゆる科学知識を自在に言語化できるのがGalacticaの特徴です。つまり、特定の概念や数式、アルゴリズムについてユーザーが質問するだけで、Galacticaは情報源となる文献への引用付きのウィキページを瞬時に生成できるというわけです。Twitterで公開されたデモ動画では、そのプロセスの一部が確認できます。
🪐 Introducing Galactica. A large language model for science.
— Papers with Code (@paperswithcode) November 15, 2022
Can summarize academic literature, solve math problems, generate Wiki articles, write scientific code, annotate molecules and proteins, and more.
Explore and get weights: https://t.co/jKEP8S7Yfl pic.twitter.com/niXmKjSlXW
論文：Galactica: A Large Language Model for Science（PDF）
学生が学校の課題をAIにやらせる時代
Galacticaのような言語モデルは、もしかしたら近い将来には検索エンジンのように広く普及したツールになり得るのかもしれません。2021年11月にOpenAIが大規模自然言語処理モデル「GPT-3」のAPIをすべてのユーザーへ開放して以降、同言語モデルを活用したアプリケーションは急速な発展を遂げてきました。
今年10月には、GPT-3のAPIを使いこなして大学のレポートや高校の作文を生成して高成績を収めた学生の実情が一部メディアで報じられ、ツールとしての将来性や学習プロセスにおける弊害についての議論が話題になりました。
Motherboardによると、オンラインフォーラムRedditでinnovate_ryeと名乗る人物は生物化学を専攻する大学1年生で、本来なら2時間程度を要するレポート作成の課題をAIモデルに代行させることで、作業時間を20分に短縮したとのこと。しかも、言語モデルが生成した文章は他者のレポートをコピーしたものではないので、盗作チェックに引っかかることはなく、成績も極めて優秀だったということです。
この人物は、自分が時間の無駄だと判断した機械的な課題をすべてAIに任せて、その時間を自分にとって有意義な勉強に費やしていると、同メディアの取材に答えています。また、AeUsako_と名乗る別の人物は、高校生の頃に現代の世界情勢について記述するエッセイの課題を、まるまる言語モデルで生成して提出した過去を明かしています。この人物は最高点は取れなかったものの、学校側が盗作かどうかをチェックする際に利用するアルゴリズムには引っかからなかったと、実情について語っています。
こうした行為の正当性に対する賛否はさておき、電子計算機の登場でわざわざ紙に書いて計算する人がいなくなったように、またワードプロセッサの登場で手書きの文章を提出する機会が激減したように、言語モデルの普及と活用もまたAI時代におけるパラダイムシフトの一部といえるのかもしれません。最近話題が尽きない画像生成AIしかり、その行く末は人間の使い方に委ねられています。
AIイラストの急増を受けてpixivが機能改修
イラストや漫画を共有できるコミュニケーションサービス「pixiv」は10月20日、画像生成AIを使って作成されたイラストの投稿が急増している事態を受けて、従来の投稿作品とAI生成作品のすみわけが可能となるような機能改修を発表しました。
事態の発端は今年10月、クラウドベースの有料テキスト生成サービス「NovelAI」の新機能として画像生成モデル「NovelAI Diffusion」が実装されたことで、AIモデルによって生成されたイラストが数千件を超える規模でpixivに投稿され始めた状況にあります。これにより一部のユーザーからは、AIのイラストがあふれたことで人間による絵が探しづらくなったという不満の声が上がっていました。
NovelAI Diffusionは、同年8月にオープンソースとして無料公開された画像生成AI「Stable Diffusion」のカスタムコードが組み込まれたAIモデルで、高品質なアニメ風のキャラクターイラストが生成できる点が、国内外で大いに評価されました。
pixivは創作過程におけるAI技術の利用は今後も普及していくと捉えており、AIが関与した成果物の完全な排斥は考えていないとした上で、人間による従来の投稿作品とAIモデルによって生成された作品が共存できる道を模索していくという運営方針を明確にしました。
具体的には、投稿編集時にAI生成作品と設定できる機能、AI生成作品を検索時などにフィルタリングする機能、従来の作品から切り離されたAI生成作品のみのランキングの提供を、10月下旬から開始しています。
映像解析AIモデルのクラウドサービス
東芝デジタルソリューションズは11月14日、映像解析の学習済みAIモデル「SATLYS 映像解析AI」の提供を開始しました。新たなAIモデルを開発することなく、タイムリーなアプリケーションの組み込みを可能にすることが狙いです。
近年、ビルや店舗、工場、公共施設、交通機関など、さまざまな場所に防犯カメラや監視カメラが設置されるようになりました。これらは人々の暮らしを見守ってくれるほか、ビジネスの効率化やマーケティングの深耕に寄与しています。しかし、膨大な映像データのすべてを人の手で解析するのは決して容易ではありません。
SATLYS 映像解析AIは、人物や物体の検出および追跡、骨格推定、顔認識、カメラ間の追跡、群衆密度推定、行動認識を担う6種類のAIモデルによって構築されています。
これらを組み合わせることで、特定の場所を徘徊する不審人物や危険物を所持する人物の検知、大規模な商業施設内における迷子の捜索、駅構内で倒れている人間の発見、展示会ホールや野外イベントにおける混雑状況の推定など、多岐にわたるアプリケーションに活用できるということです。
Writer：Ritsuko Kawai / 河合律子、Image by Shutterstock
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