生成AIは、従来の分析や判定を行うAIとは逆で、新しいデータを創出するモデルです。これには、テキストの文脈を理解して次に来る単語を確率的に予測し自然な文章を紡ぎ出す「大規模言語モデル（LLM）」や、テキストの指示（プロンプト）から高品質な画像を生成する「拡散モデル（Diffusion Model）」、敵対的な関係にある2つのネットワークを競い合わせて本物そっくりのデータを生成する「GAN（敵対的生成ネットワーク）」などの技術が使われています。生成AIは、ビジネスドキュメントの作成、プログラミングコードの自動生成、ブレインストーミングの壁打ち相手など、人間の生産性を劇的に向上させるツールとして急速に普及していますが、ハルシネーション（もっともらしい嘘を出力する現象）などの技術的課題も抱えています。自然言語処理モデルの基盤技術である「Transformer」の登場により、文脈の長距離の依存関係を捉えることが可能となり、人間と見分けがつかないレベルの対話や文章要約が実現しました。
ITパスポート試験のシラバス変更に伴い、生成AIに関する問題が急増しています。生成AIの定義（テキストや画像などの新しいコンテンツを自ら作り出すAI）や、代表的な技術である「LLM（大規模言語モデル）」、AIに指示を出すための入力文である「プロンプト」の意味を押さえておきましょう。また、実務利用時の注意点として、機密情報を入力することによる「情報漏洩リスク」や、他人の知的財産を侵害する「著作権侵害リスク」、もっともらしい嘘を出力する「ハルシネーション」といった負の側面に関する問題も頻出です。実務的・倫理的リスクが問われます。
AI、プロンプトエンジニアリング、LLM、ハルシネーション、Transformer