著者紹介

内容

目次

プロローグ　喜連川 優 第１部　生成AIの原理と課題 第１章　大規模言語モデルを研究する基盤――LLM-jp　黒橋禎夫 　１　ChatGPTとは 　２　LLMの歴史 　３　LLMと外部知識ツール 　４　LLMに関する懸念 　５　LLM-jp（LLM勉強会）の活動 　６　LLMの研究開発 第2章　NICTのLLMとその周辺　鳥澤健太郎 　１　NICTのテキスト生成AI開発 　２　LLMによる未知のリスク 　３　LLMに議論はできるか 　４　学習用データの重要性 第２部　生成AIの利活用 第３章　生成AIの活用と懸念に対する対策　井尻善久 　１　AIの進化 　２　LINEでの生成AI開発 　３　社会から理解される生成AIの応用に向けて 第４章　言語生成AIの弱点――なぜChatGPTは計算が苦手なのか　湊 真一 　１　算数が苦手なChatGPT 　２　ChatGPTの仕組み 　３　組合せ爆発という壁 　４　計算手順を理解することの難しさ 第５章　画像生成AIとその利活用　相澤清晴 　１　テキストからの画像生成例 　２　画像生成AIの技術発展の方向 　３　一般 vs プロフェッショナル 　４　画像生成AIの爆発的成長 　５　テキストからの画像生成の2つのブレークスルー 　６　CLIP――VLモデル（OpenAI） 　７　画像－言語ペアの大規模データセット 　８　拡散モデル（Diffusion Model） 　９　テキストによる条件づけ 　10　生成条件の広がり 　11　テキストからの画像生成のモデル規模 　12　画像生成モデルの発展と生成モデルの影響 第６章　生成AIとマンガ制作――制作における生成AIのリアル：2023年夏　小沢高広 　１　生成AIとどう関わるか? 　２　生成AIで何ができるの? 　３　生成AIにマンガは描けるの? 　４　文章生成AIをマンガに使おう！ 　５　画像生成AIをマンガに使おう！ 　６　今後の展望 第７章　画像生成AIを用いたブランドの創出　黒越誠治 　１　生成AIによるブランド創出プロセス 　２　バリエーションを生成する 　３　デザインの課題を解決する 　４　職人という価値 第８章　生成AIと日本古典籍　カラーヌワット・タリン 　１　くずし字認識アプリ・みをの開発 　２　古典籍への応用 　３　残された課題 第３部　生成AIと法 第９章　LLMの法的課題　宍戸常寿 　１　G7広島AIプロセスの現状 　２　OECD報告書 　３　個人情報保護 　４　政府の利用とセキュリティー 　５　プライバシーと差別 　６　AI開発者、特に基盤モデルの透明性確保とリスク評価 第10章　生成AIと著作権　奥邨弘司 　１　AIが生成した表現の著作物性 　２　機械学習と著作権 　３　生成表現による著作権侵害 第11章　生成AIにおける法的推論への適応限界　佐藤 健 　１　生成AIの法的推論への応用の問題点について 　２　ChatGPTで日本の司法試験の問題を解いてみた 　３　ChatGPTに起因するその他の法律応用の問題について 　４　生成AIの法的応用への解決――記号処理系AIとの融合