今は2024年ですが2年前の2022年が「生成A I元年」のようですね、ChatGPTを使って論文を書いた人や作品を作った人も周りにいて、インターネットが世に出てきた時以上の「動き」を感じます。今、新しい事業に取り組んでいる人は、１０年後にはビックネームになっていると期待しています。
さて私ですが恥ずかしながら「生成AI」についてよくわからず、何か勉強しようと思って本屋さんの新刊コーナーを回っていてこの本を見つけました。何かの本で読んで思わず納得したのは「AIが人の仕事を奪うのではない、AIを使いこなす人が使いこなせない人の仕事をやる（奪う）」というフレーズです。この本を皮切りに今後も「生成AI」を勉強して自分の手足になるようにしたいと思っています。
以下は気になったポイントです。
・私たちは、ほんの少し前までとは全く別の世界に生きています、とある技術（生成AI）の革命をめぐって、信じられないほど多くのことが起こっています、人間の歴史の転換点だとまで言っている（p３）そのため本書では、今後普遍的に重要だと考えられる生成AIの技術的基礎と、確実に起こるであろう社会的影響の話題に集中して取り上げることにした（p６）
・生成AIとは、新たに文章や画像、音声などを作り出すことができる人工知能技術の一種である、現在の生成AIは、ディープラーニング（深層学習）によって実現されている、深層学習とは、機械学習という人工知能の要素技術の中でも特に人間の脳に近い模倣した深いニュートラルネットワークを学習する手法を指している（p１８）
・生成AIはその影響があまりにも大きく、これまでの汎用技術とは比較にならない速度で変化が起きている、2022年前半の私（筆者）を2023年の現在に連れてきたら、ネットや記事、SNS、新聞の見出しを見てどれだけびっくりするか想像もつかない（p２７）
・AI研究者の究極目標は、汎用人工知能(AGI:Artificial General Intelligence)の実現である、人間の知能は、言語の使用・視覚処理・運動・ゲームプレイなど、さまざまなことを行える、まさに「汎用的」である（p３１）
・ChatGPTは、穴埋め問題の学習、教師ありファインチューニング、人間からのフィードバックに基づく強化学習、を大規模に行うことによって実現された（p６６）
・人間が自分の知識だけでは答えられない状況に遭遇した時何をすべきでしょうか、きっと検索エンジンを使って必要な情報を手に入れようとするはずです、言語生成AIも同じです。このように言語生成AIに対して、外部の知識を参照させて回答させる技術をRAG（Retriveval Augmented Generation=検索によって強化した生成）と言う、端的に言えば、人間でなくAIが使う検索エンジンの技術である、Bingチャット、Google BardではこのRAGが実装されている（p９５）
・AIの影響を受けにくいとされる職業は、ほとんどが手足を動かす肉体労働を行うもの、いわゆるブルーカラーと呼ばれる職種である、一方影響を受けやすいとされる職業は、エンジニアや研究者、デザイナーなど、高度な判断力や創造的な思考が必要とされているもの、いわゆるホワイトカラーと呼ばれる職種である、最終的な結論として、全職種の８割が何らかの影響を受け、さらにその中の２割ほどは労働の半分がAIに完全に置き換わるレベルの影響を受けるとしている（p１０４）
・必要とされる訓練が短い、または学位の要求が低く賃金が低い職業であるほどAIの影響を受けにくく、逆に訓練期間が長く、学位が必要で賃金が高い職業ほどAIの影響を受けやすい、ただし本当に習得に時間がかかる高度なスキルが必要とされる職業に関してはその限りではない、（p１０５）
・現時点である程度説得力のある説を述べると、人間の創造的な作業とされてきたものの大半は、実は「過去の経験の中から、価値のある新しい組み合わせを見つけること」であり、生成AIは、膨大なデータ学習からこれを見つけられるようになった（p１１１）
・カスタマーサービスとソフトウェア開発の２分野においては、生成AIブーム以前に、生成AIの導入が進んでいたという特徴がある。カスタマーサービスにおける生成AIの強みは、サービスの質を落とさず、場合によっては高い顧客満足度と高速化を達成しつつ、顧客とのやり取りを半自動化できることにある。またこの分野では、新入社員では生産性が低く、トレーニングコストが大きいにもかかわらず、離職率が高いという背景があり、企業が生成AIを導入する強い動機となっている（p１２２）
・ボーデンという研究者が提唱した創造性とは、１）組み合わせ的創造性（＝既存のアイデア・知識の組み合わせ（引き算含む）による、２）探索的創造性（＝既存のアイデアや知識を何らかのルールや手続きに従って探索することによる）、３）革新的創造性がある（p１５７）これらのうち、１）と２）は生成AIで可能、３）は難しいが、これは人間でも同じ（p１５８）
・創造性を発揮して何かを生み出すとき、単に物事を組み合わせるというだけでなく、個人的な感情や思想、個人の持つ「ストーリー」が映し出される、この個人的な感情、思想、ストーリーが反映された創造的行為こそが「創作」と呼ぶに値すると考えている（p１６２）
・本来は人間が行なっていた作業がなくなるわけなので、人間は別の活動に時間を割けるようになる、そしてそれは人間にしかできない活動になる、業務であれば、ルーチン的な事務的作業や資料作成ではなく、根本的な事業改革のアイデアを生み出すことや、社会や人間の未来に対してどう貢献するべきかを考え直すことである（p１９９）
・生活レベルで言えば、人付き合いに割く時間や、個人が「楽しめる」時間を増やすことである、ゲームでも動画鑑賞でも読書でもいいはず、AIは人間の代わりに仕事をやってくれるが、人間の代わりに楽しむことはできません、自由な時間は人間が創造性や独創性を発揮させ、新たな発見や発明、芸術的な表現を創出する源泉となる（p２００）
・今後は、簡単なことではないが、行動することを厭わず、できるだけ動いた方がいいし、新しいものを見たり試したりした方がいい、高次な視点から言うと「自分自身のメタ認知をもう少し上げた方がいい＝自分の行動や思考の癖を俯瞰して観察して、これができるといいのではないか」（p２３３）
・必要なのは、AIに対してうまく指示ができるスキル、プロンプトエンジニアリング、つまりAIから望ましい出力を得るために、指示や命令を最適化するスキルが必要である（p２３４）社会の変化に対してどう対処していくか、世の中の人たちの行動は二極化していく、変換していくのは当たり前と自分もどんどん対応しようとする人、一方で、何かをやりたい、やらねばと思いつつ、結局買われない人もいる。両者の違いは、今後ますますはっきりしていくのではないか（p２３５）
