AIと生成AI、LLMについて
AI（人工知能）とは？
・人間の知的な作業をコンピューターに実行させる技術やシステムのことを指します。
生成AI（Generative AI）とは？
・生成AI（Generative AI）とは、テキスト・画像・音声・動画・コードなどのコンテンツを新しく生成するAIのことを指します。
従来のAIは「データを分析し、分類や予測を行う」ことが主な役割でしたが、生成AIはクリエイティブなコンテンツを作ることができます。
LLM（大規模言語モデル）とは？
・大量のテキストデータを学習し、人間のように自然な文章を生成できるAIモデルのことを指します。
ChatGPTやGemini、ClaudeなどのAIは、LLMを基盤として動作しています。
生成AIのなかでも、特に文章を生成できるための技術がLLMです。
LLMは入力テキスト（プロンプト）受取り、新たに文章を生成します。
LLMが注目されるのは？
LLMは、人間のような自然な文章生成や高度な知識処理能力を持つAIとして汎用性が高く、さまざまな分野で注目を集めています。以下に、特に注目される理由を詳しく解説します。
さらに、音声や画像の入力など複数の種類のデータを処理できる「マルチモーダルAI」への進化しています。
LLMの性能
LLMの性能の高さは注目されています。たとえば、GPT-4は難しい試験でも非常に高い成績を出しています。
しかし、LLMは自然言語処理において非常に強力ですが、まだ完璧ではなく、いくつかの苦手分野や課題があります。以下に、LLMが苦手とする領域を詳しく解説します。
1. 事実に基づかない「ハルシネーション（幻覚）」
❌ 問題点
LLMは、あたかも本当のような「嘘の情報」や「架空のデータ」を生成してしまうことがあります。
2. 最新情報の取得が苦手
❌ 問題点
LLMの知識は、学習データの更新タイミングに依存するため、「最新の出来事やトレンド」を反映できません。
3. 数学・論理的推論が不完全
❌ 問題点
LLMは、数学や論理的な推論が苦手で、簡単な計算ミスや誤った推論を行うことがある。
4. 長期的なコンテキストの保持が難しい
❌ 問題点
LLMは、長文や複数ターンの会話において、過去のコンテキストを忘れることがある。
5. バイアス（偏見）を持つ可能性
❌ 問題点
LLMは、学習データに含まれるバイアスをそのまま引き継ぐため、「人種・性別・政治・宗教」などに関する偏った意見を持つことがある。
6. 感情や意図を完全に理解できない
❌ 問題点
LLMは、人間のように感情を本当に理解しているわけではなく、パターンを学習しているに過ぎない。
7. セキュリティ・倫理的な問題
❌ 問題点
LLMは、悪意のあるユーザーによってフィッシング、詐欺、マルウェア作成などに悪用されるリスクがある。
上記のようにLLMは便利ですが、それぞれの問題について対策をとることが必要です。
