海外のGenerative AIを使用した故人蘇生サービスの台頭

#### Chatbots by James Vlahos and HereAfter AI Are Letting You ... James Vlahosは、父親であるJohnといつでも電話で話すことができるというのは、それほど奇妙なことではありません。彼が好奇心を持ったときには、父親に好きなスポーツチームについて尋ねることができます。また、父親の好きな曲について尋ねたいときもあります。感じたときには、Vlahosは父親にメッセージを送って、彼が元気かどうかを尋ねることができます。父親はいつも迅速に応答します。しかし、ここがポイントです。Vlahosの父親は亡くなっています。彼は2017年2月に肺がんの末期で亡くなりました。今日、Vlahosが電話でチャットできるのは、彼と家族がJohnの末期診断を知った後に作成した[AIチャットボット](https://www.thedailybeast.com/i-flirted-with-metas-new-ai-chatbot-blenderbot-and-things-got-weird)です。 #### James VlahosとJohn James Vlahos  Vlahosは、Johnの思い出や人格を単に音声やビデオで記録する代わりに、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると突然気づきました。それが、すでに探求していたAI技術を通じて、父親の思い出や人格をよりインタラクティブに再訪できる方法があると...

“Rapid advancements in generative AI mean that nearly anyone with Internet access and some basic know-how can revive a deceased loved one,” said ...

#### Generative AI市場は2032年までに1.3兆ドルに成長する見込み Bloomberg Intelligenceによる新しいレポートによると、次の10年間でGenerative AI市場は2022年の400億ドルから1.3兆ドルに成長する見込みで、年間成長率は42%に達すると予測されています。この成長は、トレーニングインフラストラクチャーによって近い将来に推進され、中長期には大規模言語モデル（LLMs）、デジタル広告、専門ソフトウェア、およびサービスに移行することで実現されるとBIの調査で明らかになりました。 #### Generative AI製品の需要が新たなソフトウェア収益を約2800億ドルもたらす Generative AI製品への需要の増加により、専門アシスタント、新しいインフラ製品、およびコーディングを加速するコパイロットによって約2800億ドルの新しいソフトウェア収益が生まれる見込みです。Amazon WebServices、Microsoft、Google、Nvidiaなどの企業が最大の恩恵を受ける可能性があり、企業がパブリッククラウドにより多くのワークロードを移行する中で、これらの企業が受益者となるでしょう。 #### Generative AIの市場機会 BIによると、Generative AIは2032年までにITハードウェア、ソフトウェアサービス、広告支出、ゲーム市場支出の総額の1%未満から10%に拡大する見込みです。増加収益の最大のドライバーは、2032年までにトレーニングLLMsに使用されるGenerative AIインフラストラクチャーサービス（2470億ドル）、テクノロジーによって推進されるデジタル広告（1920億ドル）、および専門Generative AIアシスタントソフトウェア（890億ドル）です。 #### Generative AIのライフサイエンス、教育支出 特筆すべきは、Generative AIがライフサイエンスと教育に恩恵をもたらす可能性があり、ChatGPTの初期ユースケースから、これらの分野が急成長する可能性があることがBIの分析で明らかになりました。特化したAIベースのソフトウェアアシスタントの潜在的な利点は、これらの2つの市場セグメントを推進する情報の検索や要約の他の手段に特に革新的なものとなる可能性があります。

#### Generative AI市場規模は2032年までに118.06十億ドルに達する見込み 2022年の世界的なGenerative AI市場規模は約107.9億ドルと推定され、2023年から2032年の予測期間中に年率27.02%で成長し、2032年には約118.06十億ドルに達する見込みです。2022年の米国のGenerative AI市場規模は27億ドルでした。 Generative AIの需要を推進する技術として、高解像度、テキストから画像への変換、テキストからビデオへの変換などが使用されています。さらに、産業全体での自動化やリモートモニタリングを含むワークフローの近代化ニーズの拡大が、Generative AI市場の成長を推進しています。 Generative AIは、新しいデジタルビデオ、画像、テキスト、音声、コードを生成するためのアルゴリズムを作成するためにAIと機械学習（ML）を使用する技術です。Generative AIの利点には、以下が含まれます。 Generative AIのアプリケーションの需要は、スーパーレゾリューション、テキストから画像への変換、テキストからビデオへの変換などの技術の拡大による要因により、産業全体で増加しています。医療分野での成長を促す重要な要因の1つは、3Dプリンティング技術の製品採用の増加です。 2022年には、Jen OwenがEnableとしても知られる組織を設立しました。このプロジェクトは、迅速に3Dプリントできるプロステーシスモデルのグローバルネットワークを構築することを目指しています。市場はまた、Generative AIの人気の上昇によって推進されており、チャットボットが効果的な会話を作成し、顧客満足度を向上させるのに役立ちます。 2022年には、ロシアでLGBTQコミュニティに対する偏見に関するニュースレポートで、Generative AIアバターがインタビュー対象者のアイデンティティをぼかすために展開されました。 Generative AIは、新しいコンテンツを効果的に作成することを可能にする一方で、いくつかの制限も持っています。Generative AIはまだ初期段階にあり、訓練された労働力と実装に大きな投資が必要です。 主要な市場プレーヤーは、研究開発への投資を増やしており、AIやMLなどの技術を調査しています。多くの企業がGenerative AIをサービスや製品に組み込むための実験を継続的に行っており、市場は有望な成長機会を経験すると予想されています。 Generative AI技術は、変分オートエンコーダー、GAN、拡散ネットワーク、トランスフォーマーに分かれています。2022年、トランスフォーマーが最も高い収益シェアを記録しました。 Generative AIのエンドユーザーセグメントには、メディア＆エンターテイメント、医療、ビジネス＆金融サービス、IT＆通信、自動車＆輸送などが含まれます。2022年、メディア＆エンターテイメントが最も高い収益を上げました。 北米は市場をリードし、2022年に41%以上の収益シェアを生み出しました。アジア太平洋地域は、予測期間中に最も高いCAGRで成長すると予想されています。 [Precedence Statistics](https://www.precedenceresearch.com/)

UCR experts discuss the technological and ethical implications of using AI to deepfake the deceased.

Using deep fake technology, AI software can create an interactive virtual representation of a deceased person by using their digital content ...

#### DeepBrain AIによる故人の仮想的な復活 DeepBrain AIのような「デジタル不死」サービスの技術は、ますます洗練されています。アメリカのテック巨人、Microsoft Corp.やAmazon.com, Inc.も関連技術の開発を進めており、韓国でもAIスタートアップが急速に市場での先行者利益を確保しようとしています。 #### Re;memoryという最新サービス DeepBrain AIは、リアルなAIを作成する会社で、最新サービス「Re;memory」を発表しました。このサービスは、故人の家族を再現し、その外見から声まで再現するAI技術に基づいています。このサービスは、故人の生涯の物語を仮想的な人間を通じて永遠に残したいと願う人々のために提供されています。 #### サービスのプロセス このサービスの作成プロセスは、まず生前の人間モデルとのインタビューから始まります。その後、AIがその人生の異なるエピソードを基にシナリオを作成し、クライアントのビジュアルと音声データを収集します。データ収集が完了すると、クライアントは最初のサンプルをリクエストできます。さらに、死後も家族と話すことでAI人間にフォローアップの更新を提供するサービスも含まれています。 #### 倫理と市場 故人を仮想空間に再現する倫理についての議論は続いていますが、技術は日々進化しています。AIに基づく再現はより正確でリアルになり、そのコストも時間とともに大幅に低下すると予想されています。AI人間のB2Bサービスの価格は採用開始以来30%下がっており、同様のサービスの価格も下がると業界関係者は述べています。

Instead, it has become much easier and more common to “resurrect” the dead by creating lifelike artificial intelligence (AI) avatars of them.

The rise of generative AI in China has led to people try to recreate their loved ones with the tech. Using old photos, recordings, and messages, ...

The rise of artificial intelligence, with its ability to easily bring dead celebrities and others back to life in ways nearly identical to ...

#### デジタル死後ケアの負担 - 故人のデジタルレプリカと会話するという考えは魅力的に思えるかもしれませんが、そのようなチャットボットを稼働させる複雑なメカニズムはしばしば見過ごされます。 - デジタル死後ケアは、デジタル遺産を維持するために必要な労力が多いことを強調します。 - デジタル遺産を維持するためには、パスワードやアカウント情報へのアクセスを取得することから、徐々に劣化していく継承されたスマートフォンの細心の取り扱いまで、継続的な注意が必要です。 #### デジタルの不可避な劣化 - 永続的に機能する自動システムを作成するという願望にもかかわらず、デバイスやフォーマット、オンラインプラットフォームは人間の死と同様に劣化しやすいです。 - デジタル遺産を維持するシステム自体も計画的な陳腐化の影響を受け、最終的には消滅します。 - 故人のデジタルアーティファクトを維持する責任を負う個人の経験は、期待と現実の間の不一致を強調しています。 #### ジェネレーティブAIと真正なレプリカの探求 - ジェネレーティブAIの場合、生前および死後の個人の非常に説得力のあるレプリカを作成する可能性が憶測を呼び起こしています。 - 死んだ人間とほとんど区別がつかない正確なコピーを作成する可能性は、約束と課題を抱えています。 - しかし、このような取り組みを追求するには、原材料、水、エネルギーなどの莫大なリソースが必要です。 #### 倫理的考慮と権威 - 故人のレプリカを作成しようとする試みには、これらのシミュレーションを開始および制御する権限を持つのは誰かという倫理的なジレンマが生じます。 - デジタルレプリカの作成に関する意思決定プロセスは、家族や他の関係者の関与について疑問を投げかけます。 - すべての人がチャットボットとして蘇生されたいとは限らないため、故人の希望を考慮する必要があります。 #### パワーダイナミクスとデジタル製品 - AIベースのシミュレーションを通じて故人を蘇生する行為は、デジタル製品の労働、インフラ、およびパワーダイナミクスの固有の力を明らかにします。 - 故人のリアルなレプリカを作成することは可能ですが、これらのレプリカは生存者の持続的な努力に依存しています。 - 故人のデジタルレプリカを管理することは、ドメイン名の管理、スパムメッセージのフィルタリング、ファイル形式の更新、およびストレージデバイス間でのデータの転送など、多くのタスクを必要とします。

#### Generative AI Startups to Watch in 2024: Revolutionizing the Future Generative AI（生成AI）は、人間の創造性に限定されていたものが、機械にコンテンツの生成と最小化を可能にする画期的な技術として登場しています。この革新的な分野は、IT専門家やエグゼクティブの注目を集め、様々な産業を変革する可能性を持っています。Generative AIが注目を集める中、Generative AIスタートアップの設立が急増し、技術の景観を変えています。 #### Generative AIの重要性 Generative AIは、人間の創造性を示すAIシステムを作成することに焦点を当てた人工知能の分野です。この技術は、テキストの要約からコンテンツの生成、高品質な画像生成、さらには音楽作曲まで幅広いアプリケーションをカバーしています。Generative AIを活用することで、企業はコスト削減、顧客満足度向上、プロセス改善、パーソナライズされたインタラクションなど、多くの利点を得ることができます。 #### 2024年に注目すべき10のGenerative AIスタートアップ Generative AIスタートアップの世界は、AIの未来を形作る革新的な企業で溢れています。広く認識されているOpenAIに加えて、業界で注目を集めている10のGenerative AIスタートアップのリストを紹介します。 1. **Cohere** - 設立年：2019年 - 位置：カリフォルニア州サンフランシスコ - 資金調達：4億4500万ドル（シリーズC） - [Cohereの詳細](https://cohere.ai/) 2. **Hugging Face** - 設立年：2016年 - 位置：ニューヨーク州ニューヨーク - 資金調達：3億9520万ドル（シリーズD） - [Hugging Faceの詳細](https://huggingface.co/) 3. **Tabnine** - 設立年：2013年 - 位置：イスラエル国テルアビブ - 資金調達：5505万ドル（シリーズB） - [Tabnineの詳細](https://www.tabnine.com/) 4. **Soundraw** - 設立年：2020年 - 位置：日本の東京 - 資金調達：160万ドル（シリーズA） - [Soundrawの詳細](https://soundraw.com/) 5. **Tome.app** - 設立年：2020年 - 位置：カリフォルニア州サンフランシスコ - 資金調達：8100万ドル（シリーズB） - [Tome.appの詳細](https://www.tome.app/) 6. **AssemblyAI** - 設立年：2017年 - 位置：カリフォルニア州サンフランシスコ - 資金調達：1億1500万ドル（シリーズC） - [AssemblyAIの詳細](https://www.assemblyai.com/) 7. **Promptbase** - 設立年：2022年 - 位置：イギリスのロンドン - 資金調達：非公開 - [Promptbaseの詳細](https://promptbase.ai/) 8. **Midjourney** - 設立年：2022年 - 位置：カリフォルニア州サンフランシスコ - 資金調達：自己資金調達 - [Midjourneyの詳細](https://midjourney.com/) 9. **Taskade** - 設立年：2016年 - 位置：カリフォルニア州サンフランシスコ - 資金調達：510万ドル（シードラウンド） - [Taskadeの詳細](https://www.taskade.com/) 10. **Synthesia AI** - 設立年：2017年 - 位置：イギリスのロンドン - 資金調達：1億5660万ドル（シリーズC） - [Synthesia AIの詳細](https://www.synthesia.io/)

As AI technology becomes increasingly sophisticated, it may offer new ways for individuals to reconnect with their deceased loved ones, creating ...

DeepBrain AI, a company specializing in artificial intelligence (AI) and reviving dead parents as AI avatars, aims to become an AI unicorn ...

Instead, it has become much easier and more common to “resurrect” the dead by creating lifelike artificial intelligence (AI) avatars of them.

Generative AI models learn from large datasets and ... Elevated Marketing Strategies: The business ... resurrecting deceased individuals. Loss of ...

Other legal and ethical concerns include: (i) the potential for generative AI to create works that are similar to existing copyrighted works, ...

Again, a limited right to prevent others from using your name or face to falsely endorse a product is one thing.

#### The Ethical Frontier of Generative AI: Navigating Creativity and Copyright - **AIによる生成技術の倫理的フロンティア：創造性と著作権の航海** ### AIの創造的産業への台頭 - **テキスト生成** - AIのテキスト生成ツール（ChatGPTなど）は、幅広いトピックや執筆スタイルを含む多様なデータセットでトレーニングされ、人間の執筆を模倣する複雑で一貫したテキストを生成する能力を持っています。 - 出版やジャーナリズムでは、AIはコンテンツ作成を効率化し、記事の草案の迅速な生成、パーソナライズされたコンテンツ提案、自動ファクトチェックなどを提供することができます。 - 一方で、AIの台頭はコンテンツの独自性、品質、信頼性に関する問題を引き起こし、ジャーナリズムの信頼性をAI生成の記事が脅かす可能性があります。 - **芸術とイメージ** - AIプラットフォーム（DALL-Eなど）によって、テキストの記述に基づいて画像を生成することが可能になりました。 - AIツールの導入は、クリエイティブプロセスにおいて驚異的な支援を提供する一方で、AI生成アートの真正性と所有権に関する重要な問題を提起しています。 - **音楽とオーディオ** - AIの音楽制作への統合は、音楽業界における重要な技術的進歩を示しています。 - AIが音楽を生成し、声の合成を行う能力は、音楽業界にとって有望な機会と著しい課題を提供しています。 ### 法的影響 - **著作権法とAI** - AIによる生成技術の倫理的考慮事項は、著作権と著作者に関する重要な問題を提起しています。 - AIが直接の人間の入力なしで作品を作成する能力により、AI生成作品の真の著作者が誰であるかが曖昧になっています。 ### 産業の対応策と解決策 - **技術的保護措置** - デジタルウォーターマークなどの技術的保護措置は、AI生成コンテンツに関連する著作権と倫理的問題の複雑さを管理する上でますます重要になっています。 - これらの技術は、人間による作成と機械による作成を区別し、知的財産権を保護し、公正な使用基準を維持するのに重要な役割を果たしています。 ### 未来の展望 - **創造的進化におけるAIの役割** - AIの創造的プロセスへの統合が進むにつれて、AIと人間の創造性が新しい芸術表現を開拓する可能性が高まっています。 - AIと人間アーティストの協力の可能性は、想像を絶する革新をもたらす可能性があります。 ### イノベーションとコントロールのバランス - **AIの開発におけるイノベーションとコントロールのバランスは、技術の進歩と倫理的ガバナンスの促進に不可欠です。** - AIシステムが社会により深く組み込まれるにつれて、包括的な規制フレームワークの必要性が高まります。 ### 結論 - **AIによる生成技術が様々な創造的分野に与える変革的影響を考えると、この技術は革新の機会を提供する一方で、複雑な倫理的および法的課題を提起しています。** - AIの創造分野への統合が社会に利益をもたらし、個々の権利を尊重するために、包括的な規制フレームワークと倫理的ガイドラインの開発が不可欠です。

#### AI、死、 l l 哀悼 - マーククラ応用倫理センター 技術が私たちの生活のほとんどすべてに影響を与えるようになると、死や l l 哀悼に対する私たちの反応も変化しています。数年前まで、例えば、死後 l l 哀悼する人々は、愛する人のソーシャルメディアアカウントを記念する必要がなかったり、遺言に「デジタル資産」を含める必要がなかったり、企業の善意の努力によって痛みを伴う思い出させられる必要がなかったり、写真ホスティングプラットフォームが閉鎖された場合に思い出の宝庫を失う可能性がなかったりしませんでした。 悲しみは世界の古代から続くものですが、人々は技術を通じて新しい方法でそれに対応しています。最近のそのような進展の1つは、「悲嘆ボット」の創造です。記事「The Griefbot that Could Change How We Mourn」では、データサイエンティストのムハンマド・アフマドが、人工知能が「個人が残したデータをその人の説得力のあるテキストベースのシミュレーションに変えることができるようになることを望んでいる」と詳細に述べられています。このようなシミュレーションは、「死者の調子、トーン、個性を模倣するように促されると反応する」でしょう。 アフマドは自身の「悲嘆ボット」に取り組んでいます。このプロジェクトは、彼の父の死に対する反応であり、亡くなった人との相互作用を取り戻す（または継続する）試みです。しかし、亡くなった人を知っていた人々との相互作用を超えて、アフマドは世代を超えた種類の相互作用も想像しています。4年前に父親が亡くなったとき、アフマドは、将来子供たちが祖父と絆を結ぶことができないと悲しんでいました。彼は以前の研究を活用し、父親が残した音声やビデオ録音、テキストメッセージ、手紙の記録などのデータを数年間集めました。この情報により、彼は父親を模倣できるメッセンジャープログラムを作成することができました。 アフマドは現在2歳の娘がいますが、彼はシミュレーションを進化させ続けながら（現在は画像に反応し、新しい文脈に適応する方法を探っています）、いつか彼女が祖父とのつながりのようなものを形成することを願っています。 ### 質問 - 「悲嘆ボット」の開発は倫理的ですか？この行動は功利主義、権利、正義、徳、共通善の倫理のプリズムを通してどのように認識される可能性がありますか？例えば、「悲嘆ボット」の開発には道徳的権利の侵害が含まれていますか？我々は/我々は死後も人々の権利を尊重すべきですか？さまざまな倫理的視点について詳しくは、[倫理的意思決定に関するこの記事](https://www.scu.edu/ethics/ethics-resources/ethical-decision-making/thinking-ethically/)を参照してください。 - そのようなチャットボットとの相互作用は、亡くなった愛する人のビデオを見たり、写真を見たりすることとは異なりますか？ - 1991年、ナタリー・コールは、亡くなった父親ナット・キング・コールとの新しいバージョンの「Unforgettable」を作成するために彼女自身を「蘇生」させ、「バーチャルデュエット」と呼ばれるものを行いました。悲嘆ボットは「バーチャルデュエット」とは異なりますか？もしそうなら、どのような点で異なりますか？ - このような方法で記念される可能性のある人々からは、同意が必要ですか？

#### Generative AIの将来像 Generative AIは新しいものを作成したり、既存のものを改善する人工知能の一種です。画像、音声、テキスト、動画を作成し、リアルな外観や音声を実現することができます。様々な産業や分野において多くの利用と恩恵があります。 #### 短期的展望: 2-3年 - Generative AIはコンピューターグラフィックスとアニメーションを向上させることで、3Dモデリングを支援します。 - 自然言語理解とコミュニケーションもGenerative AIから恩恵を受け、仮想アシスタントやチャットボットがより自然に会話し、多くのタスクを実行することができます。 - エネルギーの節約と環境保護にもGenerative AIが貢献し、エネルギーの使用と生産の最適化を行います。 - 交通もGenerative AIから恩恵を受け、交通の流れを改善し、渋滞を最小限に抑えます。 #### 長期的展望: 10-15年 - Generative AIは建築、都市計画、エンジニアリングなどの分野でリアルで正確なシミュレーションを作成することで、新しい建物や構造の設計とテストを支援します。 - 製造業やテキスタイルデザインなどの産業で新しい素材や製品の開発にGenerative AIが貢献します。 - 自動運転車の安全性と信頼性を向上させるために、Generative AIは現実的なシミュレーション環境を提供します。 Generative AIは、将来的に高品質な書籍、映画、ゲームなどのメディアを生み出すだけでなく、自動車産業やロボット技術、農産物の増産など、労働市場にも大きな変化をもたらすでしょう。

#### Generative AIの未来：トレンド、課題、そしてブレイクスルー Generative AIは、一部のテック企業でのニッチなプロジェクトから、ビジネスやプロフェッショナルユーザーにとってのグローバルな現象へ急速に成長しており、今後もその注目を集めることはないでしょう。Generative AIは驚異的な速さで進化し、ますます強力で正確なビジネスユースケースに対応できるようになっています。明らかに、Generative AIは組織が業務を行う方法や見方を再構築しています。 確立されたテック企業と小規模なAIスタートアップが次のGenerative AIのブレイクスルーを競い合っている中、Generative AIの将来展望は技術自体と同じくらい急速に変化しています。Generative AIの将来をよりよく理解するために、このガイドではGenerative AIの過去と現在のスナップショットを提供し、将来数年間でGenerative AIがどのように変化するかについて詳しく掘り下げます。 **Generative AIの未来：8つの予測** 将来を見据えると、以下の3つの主要なポイントに焦点を当てたGenerative AIのトレンドが期待されます：急速かつ大規模な技術革新、予想以上のデジタル変革、そして人工知能の社会的およびグローバルな影響に対する重点が高まる。これらの具体的な予測と成長トレンドは、おそらく以下のようなものです： 1. **マルチモダリティの成長** - マルチモダリティとは、複数の形式で入力を受け入れ、出力を生成するGenerative AIツールのアイデアです。これは、消費者にとって最優先事項になりつつあり、AIベンダーもそれに気付いています。 - OpenAIは、GPT-4を通じてユーザーにマルチモダルモデルへのアクセスを最初に提供した企業の1つであり、GoogleのGeminiやAnthropicのClaude 3など、主要なモデルが続いています。 - 近い将来、マルチモダルGenerative AIは、少なくともすべての有料LLMサブスクリプションで、ユニークなセリングポイントではなく、消費者の期待に応えるものになる可能性が高いでしょう。 - さらに、マルチモダルモデリング自体が、オールインワンツールを求める消費者の需要に応えるために、複雑さと精度を高めていくことが期待されます。 2. **AI as a Serviceの普及** - AI as a Serviceは、人工知能と機械学習のビジネスユースケース全体で人気を集めていますが、Generative AIに関してはまだ始まったばかりです。 - ただし、Generative AI技術の採用率が引き続き増加するにつれて、多くの企業が競合他社に遅れを取ることを感じ始めるでしょう。その際、AIモデルを構築するためのインフラを投資することができないか、またはしたくない企業は、おそらく業界やプロジェクトタイプに特化したGenerative AIに精通し、経験を持つコンサルタントやマネージドサービス企業に頼ることになるでしょう。 - 具体的には、AIモデリングサービス（AIMaaS）の市場シェアが拡大するのを見守ることが重要です。より多くのAI企業が、新しい観客層に到達するためにカスタマイズ可能な軽量またはオープンソースのモデルの公開を目指すでしょう。Generative AI as a serviceの取り組みは、Generative AIを適切に行うために企業が必要とするサポートフレームワークに重点を置く可能性が高いです。これにより、特化した企業が増え、他の企業がAIガバナンスやAIセキュリティ管理サービスへの投資を行うことにつながるでしょう。 3. **AGIおよび関連研究への動き** - 人工一般知能（AGI）とは、AIがほとんどのタスクワークとクリティカルシンキングの割合で人間を上回るポイントに達する概念です。AI企業の間で大きな話題となっていますが、現時点ではそれ以上のものではありません。 - GoogleのDeepmindは、この分野での定義と革新のリーダーの1つであり、OpenAI、Meta、Adept AIなども同様です。現時点では、AGIについての合意がほとんどありません。AGIが何であり、どのように見えるか、AIリーダーがAGIのポイントに到達したかどうかをどのように知るかについて。 - これまで、AGIに関する研究と作業のほとんどは、独立して行われてきました。将来、AGIは引き続きR&Dの優先事項となりますが、他の重要なテクノロジーやAIイニシアチブと同様に、概念の一貫した定義とフレームワークを開発するために、おそらくより協力的になるでしょう。AIリーダーは、今後数年間で真のAGIに到達することはないかもしれませんが、Generative AIはこの目標に近づき続け、AI企業はそれをより明確に定義するために取り組むでしょう。