生成AIを理解する

生成AIの定義

highly detailed little bird on a cobble street with palm trees

プロンプト:ヤシの木のある石畳の通りを背景に繊細に描かれた小鳥

AIと生成AI

なぜ生成AIはこれほど賢いのか

three labradoodle puppies run on the grass

プロンプト:芝生を走り回る3匹の子犬のラブラドゥードル

生成AIのアプリケーション

企業と生成AI

個人と生成AI

interior Design, a perspective of of a living room and a kitchen with an island, large windows with natural light, Light colors, vegetation, modern furniture, skylight, modern minimalistic design

プロンプト:インテリアデザイン、リビングルームとアイランドキッチン、自然光が入る大きな窓、明るい色調、植物、モダンな家具、天窓、モダンなミニマリストデザイン

生成AIの注意点と課題

生成AIの機能は非常に驚異的なものなので、注意点もあるということについては見落としがちです。ここでは、克服すべきいくつかの課題について触れていきます。

AIが常に正しいとは限らない

「生成AIのアプリケーション」セクションでも触れたように、ChatGPTなどの生成AIツールは必ずしも事実にもとづいた正確な答えを返すとは限りません。データセットとアルゴリズムの微調整によってリスクが軽減される時代が来るかもしれませんが、それまでの間、私たち人間は読んだ情報に対して懐疑的な消費者でいる必要があります。信頼できる情報源と比較して、情報を検証するようにしましょう。

偏見はどこにでも存在し得る

事実確認は比較的容易です。より困難なのは、生成AIの結果から性別や人種などに関する社会的偏見を排除することです。しかし、これも欠かせないプロセスです。社会的バイアスが生成AIの結果に現れるのを防ぐためには、AIの責任者が、設計から開発、展開に至るまで、バイアスを特定して軽減し、継続的な監視に努める必要があります。

偏見の排除については、ユーザーである私たちにもできることがあります。例えば、アート生成AIに「試験管を持っている、白衣を着た科学者」というテキストプロンプトを入力した際に、「生成」ボタンを何回クリックしても、結果には同じタイプの人物しか表示されなかったとします。そのような場合は、ジェネレーターのメーカーにその問題に関するメッセージを送信したうえで、テキストプロンプトを改良すれば、より多様な結果が得られるかもしれません。

scientist in a lab coat holding a test tube

プロンプト:試験管を持っている、白衣を着た科学者

生成AIは大量のエネルギーを消費する可能性がある

生成AIツールを開発する企業は、これらのツールのトレーニングと保守に、現状でどれだけのエネルギーが必要になるかについてにも注意を払う必要があります。業界では二酸化炭素排出量削減の必要性に対する認識が広がりつつありますが、取り組みはまだまだこれからです。

知的財産権の問題

プロのクリエイターたちが著作権の侵害を懸念するのは当然のことです。これらの問題については、裁判所によって対処されているのが現状です。アドビは、クリエイターの支援に取り組んでいる企業の一つです。アドビでは、Fireflyの生成AIを責任を持って開発するだけでなく、コンテンツ認証イニシアチブ(CAI)を通じて業界標準の作成を支援し、AIモデルのトレーニングを許可するかどうかをクリエイターが制御できるようにする、普遍的な「トレーニング禁止」タグの実現にも取り組んでいます。

生成AIをワークフローに統合する

Adobe Fireflyの生成AIで新時代のデザインに適応しましょう

a Japanese tea garden

プロンプト:日本の茶園

よくある質問

https://main--cc--adobecom.hlx.page/cc-shared/fragments/products/firefly/aside-dream-bigger-with-firefly

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