生成AIにおける課題と機会

深層生成モデルの分野は、これまで急速かつ一貫して成長してきました。膨大な量のトレーニングデータが利用可能になり、スケーラブルな教師なし学習の進展と相まって、最近の大規模生成モデルは高解像度の画像やテキスト、さらには動画や分子などの構造化データを合成する上で大きな可能性を示しています。しかし、現在の大規模生成AIモデルは、さまざまな領域での広範な採用を妨げるいくつかの基本的な問題に十分に対処していないと私たちは主張します。本研究では、これらの課題を特定し、現代の生成AIパラダイムの能力、汎用性、信頼性を更に向上させるために取り組むべき主要な未解決の課題を明らかにすることを目指します。これらの課題を特定することで、研究者にとって有益な研究方向を探るための貴重な洞察を提供し、より堅牢でアクセスしやすい生成AIソリューションの開発を促進することを目指します。