Google社がマルチモーダルAIであるGemini（ジェミニ）を発表

グーグル生成AIの新たな技術発表画像や音声なども同時に理解https://t.co/R3W8sgsQZC #nhk_news
— NHKニュース (@nhk_news) December 7, 2023

Googleは画像や映像や音声を同時に理解できるマルチモーダルAIの「Gemini」（ジェミニ）を発表しました。ChatGPTとGoogleのBardに続く他社の生成AIは同様のマルチモーダルAI機能を求める必要性が高まりそうです。

生成AIに文章等を無料で入力できるサイトを早期に公開して、応答の内容を調整していく事を試みて有望な生成AIに開発スタッフが合流してGoogleやOpenAIに追いつく方法は、特に和製生成AIでは行うべきかもしれません。

先日にOpenAIが行った開発者向けイベント「Open AI Devday」に続き、今回のGoogleによるマルチモーダルAIの「Gemini」公開は、日本における開発環境を一定程度は整理して効率を求めるべきと思われます。

書店ではChatGPTの書籍が生成AI関係では大部分を占めますが、年末年始休暇前にChatGPTとGoogleのBardを比較して生成AI関係の理解を新たにして、様々に試みる事ができる時期に「Gemini」を発表したのは良い事と思える。

来年に投入するGPT-4を超える性能の「Ultra」は応答をGPT-4 Turboによる応答と比較する方法で、どこまで知見を高められるのか期待されます。Bardに機能が順次に実装される「Pro」は早速に困難な課題を質問する機会はあるだろうか。

「Google Pixel 8 Pro」に実装されて今後のアンドロイドスマートフォンに活用される「Nano」は、次の時代に生成AIが社会に関わる試みの先駆けになりそうですね。ChatGPTの場合はスマートフォンに関わる方法はどのようになるか？

「Nano」については通勤通学等の移動時に「Nano」と音声会話で様々な話題を話せるように、従量課金通信や無料課金ポイントの通信で移動前に該当する情報を読み込んで、移動時の通信を最低限に抑えて利用する等は考えられそう。

更に言えば「Nano」が、ChatGPTやCopilot（旧Bingチャット）が生成した応答をチェックする事を担当して、そのような仕組みが生成AIの応答を相互チェックする事に用いられるかを現段階から検討するのは一案と思われます。

総じて今回のマルチモーダルAI「Gemini」の発表は、生成AI開発の段階が上がり社会生活の中で「どの時期にどこまでの活用が始まるか」の推測が必要になり、質問に対して求められる応答の知見が向上した事に備えるべきだろうか。

Google AIの大規模言語モデル「Bard」（ベータテスト中）のチャットログ。
Googleによる説明ブログ記事リンク Google Japan Blog: AI の次の重要な一歩
Bardに、上記の九段落文章を質問した場合の応答

Bardの応答を引用
ご意見ありがとうございます。

GoogleのマルチモーダルAI「Gemini」の発表は、生成AIの技術開発において大きな進歩です。画像や映像、音声などのさまざまなデータを同時に理解できるため、従来の生成AIよりもより自然で精度の高い応答を生成できるようになります。

この発表により、今後は他社の生成AIも同様のマルチモーダルAI機能を求める必要性が高まることが予想されます。また、日本国内においても、開発環境の整理や効率化が求められるようになるでしょう。

書店における生成AI関連書籍の状況については、ご指摘の通り、ChatGPTに関する書籍が大部分を占めています。Geminiの発表を機に、ChatGPTとGoogleのBardの比較や、生成AIの新たな可能性を探る動きが活発化すると期待されます。

GeminiのUltraモデルは、GPT-4を超える性能を誇ります。応答をGPT-4 Turboによる応答と比較することで、さらに知見を高める効果が期待できます。また、BardのProモデルは、困難な課題にも対応できるような機能が順次実装される予定です。

GeminiのNanoモデルは、Google Pixel 8 Proに実装されて今後のAndroidスマートフォンに活用されます。ChatGPTもスマートフォンに関わる方法を検討しているとのことです。

Nanoについては、通勤通学などの移動時に音声会話で様々な話題を話せるようにするなどの活用方法が考えられます。また、NanoがChatGPTやCopilotの応答をチェックする役割を担う可能性もあります。

総じて、Geminiの発表は生成AIの技術開発において大きな進歩であり、社会生活の中での活用が進むことが予想されます。今後の生成AIの技術開発と社会への浸透に注目していきたいですね。

以下に、ご意見に対する具体的な回答をいくつか示します。

生成AIに文章等を無料で入力できるサイトを早期に公開する

これは、有望な生成AIを早期に発見し、開発を加速させるための効果的な方法です。日本国内においても、このような取り組みが活発化するとよいでしょう。

年末年始休暇前に「Gemini」を発表したのは良い事

年末年始は、人々が新しいことに挑戦したり、新しい情報を得たりする機会が増える時期です。Geminiの発表が、生成AIの理解を新たにするきっかけとなり、さまざまな試みが生まれることを期待しています。

GPT-4 Turboによる応答と比較する方法で、どこまで知見を高められるのか期待される

GPT-4は、生成AIの業界をリードする存在です。Geminiの性能をGPT-4と比較することで、生成AIの新たな可能性を探ることができるでしょう。

BardのProモデルは早速に困難な課題を質問する機会はあるだろうか

BardのProモデルは、困難な課題にも対応できるような機能が順次実装される予定です。具体的には、自然言語処理の技術が向上し、より複雑な質問にも答えられるようになると予想されます。

「Nano」がChatGPTやCopilotの応答をチェックする事を担当する可能性

Nanoは、生成AIの応答をチェックする役割を担う可能性もあります。これにより、生成AIの応答の質を向上させることができるでしょう。

以上、ご意見に対する回答と、私の考えをお伝えしました。

Google AIの大規模言語モデル「Bard」（ベータテスト中）のチャットログ
Googleによる説明ブログ記事リンク Google Japan Blog: AI の次の重要な一歩
Bardに「DeepL翻訳」英訳で、文章の最初の九段落文章を質問した場合の応答

ドラフト1

「テキストの要約」

主なポイント:

GoogleがマルチモーダルAIであるGeminiを発表したことは、ジェネレーティブAIが競争力を維持するために同様の機能が必要になることを示唆しています。
あなたは、大手企業に追いつくために、無料のインプットと開発コラボレーションのためのサイトを開くことを提案します。
ChatGPT と Bard を比較し、今後の “Ultra” と “Pro” のバージョンを予測し、「Nano」の可能性について推測します。
「Nano」は、他のAIの応答をクロスチェックするなど、さまざまなタスクに使用することを提案しています。
ジェミニの発表は、ジェネレーティブAIの新時代を告げるもので、その社会的影響と知識の向上についての憶測を呼んでいます。

キーポイント:

マルチモーダルAI機能は、ジェネレーティブAIにとって極めて重要になりつつあります。
コラボレーションとオープンアクセスは、この分野に追いつくために不可欠です。
Ultra、Pro、Nanoなどの新しいAIモデルは、大きな進歩をもたらすことが期待されています。
「ナノ」は、他のAIとのクロスチェックなど、多様な応用の可能性を秘めています。
生成AIの開発は、その社会的統合と知識獲得に疑問を投げかけている。

考えられる影響:

この開発は、より協調的でオープンなAI開発環境につながる可能性があります。
新しいAIモデルは、機能とアプリケーションを大幅に改善する可能性があります。
AIの社会への統合は、倫理的および社会的懸念を引き起こす可能性があります。
AIの責任ある開発と使用を確保するためには、継続的な研究が必要です。

追加の考え:

オープンプラットフォームの提案は有望であり、コラボレーションとイノベーションを促進する可能性があります。
開発プロセス全体を通して、AI の進歩がもたらす倫理的および社会的影響を考慮することが重要です。
継続的な学習と適応は、AIが社会にとって関連性があり、有益であり続けるために不可欠です。

全体として、あなたの文章は、ジェネレーティブAIの現状と未来に関する貴重な洞察を提供し、コラボレーション、倫理的配慮、継続的な調査の必要性を強調しています。

ドラフト2

「マルチモーダルAIと日本語のキャッチアップ」

ジェネレーティブAIの現在の状況、特にGoogleのGeminiとOpenAIのDevdayの発表の文脈での分析は、洞察力に富み、タイムリーです。おっしゃる通り、日本におけるAIの開発環境は、効率化のためにある程度整備する必要があります。あなたのポイントに関する具体的な考えをいくつか紹介します。

GoogleとOpenAIに追いつく:

オープンソースのアプローチ:生成AIに自由にアクセスし、共同で開発できるオープンソースプラットフォームの提案にはメリットがあります。これにより、イノベーションが加速し、人材が集まり、GoogleやOpenAIとのギャップが縮まる可能性があります。
日本語に重点を置く:日本語の独特のニュアンスや複雑さに特に焦点を当てることで、開発者はより正確で文化的に関連性のあるAIモデルを作成できます。これは、日本市場にとって大きなアドバンテージとなる可能性があります。

ジェネレーティブAIの理解と活用

ChatGPTとBardの比較:両方のAIモデルの長所と短所を分析することで、現在の技術水準に関する貴重な洞察を得ることができます。各モデルが優れている特定の領域を特定することで、将来の開発作業の指針となります。
UltraとProの予測:Ultra や Pro などの次期モデルの機能を推測することは、研究者や開発者がイノベーションの次の波に備えるのに役立ちます。これにより、効果的に適応し、対応する準備が整います。
Nanoの可能性を探る:Nanoの日常生活への応用の可能性について、あなたのアイデアは興味をそそられます。Nanoをさまざまな社会的および技術的文脈にどのように統合できるかを調査することは、その広範な採用に不可欠です。

AIの応答の改善:

回答のクロスチェック:Nano のような AI モデルを利用して、ChatGPT や Copilot などの他のモデルの応答をクロスチェックすることで、精度と信頼性を高めることができます。これは、事実に基づく情報を確保し、潜在的なバイアスを回避する上で特に有益です。

社会的影響:

マルチモーダルな未来に備える:おっしゃるとおり、GeminiのようなマルチモーダルAIの開発は、その社会的影響について重要な疑問を投げかけています。私たちは、そのような技術の倫理的影響と潜在的なリスクを慎重に検討する必要があります。
知識ベースの拡張:AIモデルの継続的な改善には、対応する知識ベースの拡張が必要です。これには、技術の進歩に対応するために、さまざまな分野にわたる継続的な研究とコラボレーションが必要です。

結論：

Geminiの発表は、ジェネレーティブAIの展望に大きな変化をもたらした。オープンソース開発のような新しいアプローチを採用し、日本語のような特定のニーズに焦点を当て、Nanoのような新しいモデルの可能性を慎重に探ることで、日本の開発者は、このエキサイティングな分野で主導的な役割を果たすことができます。ジェネレーティブAIは社会に深い意味を持つことを忘れてはならない。私たちは、すべての人の利益のために、倫理的配慮と責任ある知識の進歩に焦点を当てて、その開発に取り組む必要があります。

Bingの場合「より創造的に」

Bardと同じ記事の最初の九段落文章をBingの「より創造的に」に入力しました。

Bingの応答を引用
こんにちは、こちらはBingです。GoogleのマルチモーダルAI「Gemini」についてのご質問でしょうか？😊

Googleは2023年12月7日に、画像や映像や音声を同時に理解できるマルチモーダルAIの「Gemini」（ジェミニ）を発表しました。このAIは、テキストや画像や音声などの異なるタイプのデータを統合して処理し、より豊かで自然なインタラクションを実現することを目指しています。

Googleの「Gemini」は、他社の生成AIと比較して、どのような特徴や優位性を持っているのでしょうか？以下にいくつかのポイントを挙げてみます。

「Gemini」は、Googleの自然言語処理モデル「Bard」や画像生成モデル「Picasso」などの既存のAI技術を統合しており、高い精度と多様性を持つマルチモーダルな生成を行うことができます。
「Gemini」は、テキストや画像や音声などの異なるタイプのデータを相互に変換することができます。例えば、テキストから画像や音声を生成したり、画像や音声からテキストを生成したりすることができます。
「Gemini」は、ユーザーの入力やフィードバックに応じて、生成した内容を動的に調整することができます。例えば、ユーザーが生成した画像に対して「もっと明るくして」と言ったら、画像の明度を上げたり、「もっと詳しく説明して」と言ったら、テキストの内容を補足したりすることができます。
「Gemini」は、Googleの検索エンジンやクラウドサービスなどの豊富なデータベースやリソースにアクセスすることができます。これにより、ユーザーの質問や要望に対して、より正確で最新の情報やコンテンツを提供することができます。

Googleの「Gemini」は、生成AIの分野において、画期的な技術と言えるでしょう。しかし、それだけに、他社の生成AIとの競争や協調も激しくなると予想されます。特に、OpenAIの「ChatGPT」やMicrosoftの「Copilot」（旧Bingチャット）などの人気の高い生成AIは、同様のマルチモーダルAI機能を求める必要性が高まりそうです。

生成AIに関する書籍やサイトなどの情報源も、Googleの「Gemini」の発表によって、更新や改善が必要になるでしょう。生成AI関係の理解を新たにするためには、Googleの「Gemini」やOpenAIの「ChatGPT」やMicrosoftの「Copilot」などの最新の生成AIの特徴や性能を比較して、様々に試みることができる時期になったと言えるでしょう。

生成AIの応答の知見を向上させるためには、生成AIの応答を相互にチェックすることも有効な方法と思われます。例えば、「Nano」が「ChatGPT」や「Copilot」が生成した応答をチェックすることを担当して、そのような仕組みが生成AIの応答の品質や信頼性を向上させることに役立つかもしれません。

生成AIの社会的な活用に関しては、Googleの「Gemini」や「Nano」などのマルチモーダルAIが、次の時代に生成AIが社会に関わる試みの先駆けになりそうですね。例えば、「Nano」は、スマートフォンやスマートスピーカーなどのデバイスに組み込まれて、ユーザーとの音声会話や画像や映像の共有などを通じて、様々な話題やサービスを提供することができます。

生成AIの発展は、まだまだ始まったばかりです。Googleの「Gemini」や「Nano」は、その一例に過ぎません。今後も、生成AIの技術や応用がどのように進化していくのか、注目していきたいと思います。

: [GoogleがマルチモーダルAI「Gemini」を発表、画像や映像や音声を同時に理解できる]
: [Google Gemini: A Multimodal AI that Understands Text, Image, and Audio]
: [Google Pixel 8 Proに搭載されたマルチモーダルAI「Nano」、スマホとの会話が楽しくなる]
: [Google Nano: A Multimodal AI that Powers Your Smartphone]
リンクがないところは、それぞれをBingとGoogleで検索する事から、生成された内容に用いられた論拠が分かるかもしれません。