最近、画像生成AIの悪用が社会問題となっているが、テキスト生成AIについても同様の課題がある。生成AIはビッグデータを学習することで、自然な文章を作り出すことができるようになった。
SageMakerには、生成AIのモデルも含まれており、テキストや画像の生成ができます。
しかしその一方で、フェイクニュースの作成やオリジナルのコンテンツ制作者への権利侵害など、ネガティブな側面も少なくない。
生成AIの代表例であるChatGPTは、会話形式でユーザーからの質問に適切に回答する能力を持つ。しかし出力結果には事実誤認や偏見が含まれる可能性が高く、誤情報を拡散しかねない。学術論文やニュース記事を生成できる能力も高まりつつあるが、これらコンテンツの信憑性を見極める目が普及者には不足している。
一般受けするための誇大広告やクリック集めのための煽り記事も生成しやすく、情報公害を深刻化させかねない。さらに小説家やライターなどのコンテンツクリエイターの収入減につながる懸念も指摘される。
反面、生成AIは正しく使えば有用なツールにもなりうる。企業の店舗や商品説明、FAQの自動生成などに活用すれば、作業効率化につながる。ドキュメント生成で人手不足を補うことも可能だ。
ポイントは生成結果を人がチェックするプロセスを確実に組み込むこと。そしてクリエイターの権利を保護するため、適切な使用許諾と利用料の支払いを行う仕組みを整えることだ。
技術の進歩を歓迎しつつ、社会的合意形成を丁寧に進めていく。生成AIと付き合う上で大切なことはこれなのかもしれない。生成AIの産業応用と課題
近年、生成AIの実用化が加速している。特に文章作成能力の高さが注目を集めており、多くの業種でその産業応用が検討されている。料理レシピから小説、ニュース記事や学術論文まで、質の高いコンテンツを自動生成できるようになりつつあるためだ。一方で課題も多い。
具体的には、マーケティングコンテンツや製品説明、取扱説明書などにおける文章生成が有望視される。作成コストと作業時間の大幅削減が可能で、企業のプロモーション能力向上に資するという。しかしながら、生成された内容の品質管理が不十分だと、法的トラブルや信用失墜にもつながりかねない。
出版やメディア業界でも同様に、生成AI活用で作業効率化が期待される反面、知的財産権の侵害やクリエイター収入への影響など不安視する向きも少なくない。科学技術論文に関しては内容の信頼性確保も課題だ。
こうした中、生成コンテンツのトレーサビリティや透明性向上を目指した仕組み作りの必要性が指摘される。利用者が生成元を適切に判断でき、権利処理が適正化されることが前提条件となろう。データインプット時のバイアス除去と公平性担保も重要テーマといえる。
生成AIが社会に広がる一方で、コンテンツ産業が荒廃することがあってはならない。技術者とクリエイターが対話し、創造性が阻害されない社会的コンセンサスが必要不可欠である。