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あらゆる面で人類の知能を大きく超える、仮想的なAI。

高度なAIに道徳的配慮や権利を認めるべきかをめぐる哲学的議論。

文章・画像・音声・動画などの新しいコンテンツを生み出すAIの総称。LLMや画像生成モデルを含む。

AIの判断の根拠を人間が理解できる形で示すための技術・取り組み。

別のLLMに出力の良し悪しを採点させる、自動評価の手法。

「憲法」と呼ばれる原則のリストに基づき、AI自身が応答を評価・改善する、Anthropic独自の訓練手法。

AIの開発・利用が社会に与える影響を倫理的に考え、責任ある形に導くための分野。

目標を与えると、自ら計画を立て、ツールを使いながら多段階のタスクを自律的に遂行するAI。

AWS・GCP・Azureなどクラウド上でAIの学習・推論を行う形態。

クラウドに送らず、現場の機器側でAI処理を行う形態。

スマホなど端末の中だけでAIを動かす形態。通信不要でプライバシーに強い。

AIを安全・公正・責任ある形で運用するための方針・体制・ルール。

テキストや画像がAIによって生成されたものかを判定する技術。

ユーザーの依頼を理解し、調べ物や作業を手伝うAI。

診断支援・画像解析・創薬など、医療分野に応用されるAI。

契約書レビューや判例調査など、法務分野に応用されるAI。

個別最適な学習支援や採点自動化など、教育分野に応用されるAI。

高度なAIが意図せぬ有害な振る舞いをしないよう、安全に設計・制御することを目指す研究分野。

ChatGPTやGPTシリーズを開発するAI企業。生成AIブームの中心。

問い合わせ対応を支援・自動化する、コールセンター向けAI。

同じ問題を複数回解かせ、多数決で最も一貫した答えを採用する手法。

陽性と判定したもののうち、実際に正しかった割合。誤検出の少なさ。

LLMアプリ開発を支援する人気フレームワーク。RAGやエージェント構築に使う。

データとLLMをつなぐ、RAG構築に特化したフレームワーク。

プログラム同士が機能をやり取りするための窓口・取り決め。

EUが定めた、AIをリスクに応じて規制する世界初の包括的な法律。

Meta(旧Facebook)のAI研究部門。オープンなLlamaシリーズで知られる。

高性能なオープンモデルを開発するフランスのAI企業。

MicrosoftのクラウドAzure上でOpenAIのモデルを利用できるサービス。

Google Cloudが提供する、AI開発・運用の統合プラットフォーム。

定型作業を自動化するRPAに、AIの判断力を組み合わせた業務自動化。

オープンに公開された代表的な画像生成モデル。ローカル実行や改変が可能。

画像生成で、プロンプトにどれだけ忠実に従わせるかを調整する強度。

機械学習の実験管理・可視化を行う代表的なMLOpsツール。

学習データの偏りなどに起因して、AIの判断が特定の傾向や不公平を生んでしまうこと。

AIの判断が、性別・人種などの属性によって不当な差別を生まないようにするという原則・指標。

AIの目標や振る舞いを、人間の意図・価値観と一致させること。AI安全性の中核課題。

制約を回避させ、本来拒否すべき応答をAIに出させようとする試み。

AIの入出力に設ける安全のための制約・チェックの仕組み。

画像の一部を指定して、その部分だけをAIに描き直させる技術。

画像の外側を、自然につながるようにAIが描き広げる技術。

複数のAI・ツール・処理の流れを統括し、全体を協調させる制御。

長い文章の要点をAIが短くまとめること。

AIに結論だけでなく途中の推論過程を順を追って書かせることで、複雑な問題の正答率を高める手法。

出力の誤差を出力層から入力層へ逆向きに伝え、各[[weight]]を効率的に更新する学習アルゴリズム。

データがどのカテゴリ(クラス)に属するかを予測する、教師あり学習の代表的タスク。

連続的な数値を予測する、教師あり学習の代表的タスク。価格や気温の予測などに使われる。

損失関数を最小化するよう、モデルのパラメータを調整していく過程。

モデルが複雑になりすぎるのを抑え、過学習を防ぐための工夫の総称。

機械学習に用いるデータの集まり。通常は訓練・検証・テストに分けて使う。