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わが家の猫日記。画像中心のサイトです。にゃんこオモシロ画像の陳列台。映画、音楽、なつかし話、本の話などなんでもアリの奇妙奇天烈ブログです。
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Jun 28, 2026
テーマ： 猫のいる生活(145940)
カテゴリ： カテゴリ未分類
ご存知のとおり生成ＡＩは人間が指示するだけで、文章や画像、動画、音楽など新しいコンテンツを自動で創り出してくれる人工知能のことです。
ひとつはＣhatＧＴＰやＧemini に代表されるテキストを作るタイプ。
このＡＩを使うことによって、メールの作成からアイデア出しや文章の要約までこなしてくれますね。
次にＡdobe Ｆireflyや Ｃanva のような画像やデザインを生成してくれるＡＩ。
このＡＩを使うことによって、言葉で指示するだけでリアルな写真やイラストを生成してくれます。
もうひとつはテキストや画像から動画を作ったり、自然な音声を読み上げさせたりするＡＩ。
Ｒunway のように映画と見間違うばかりの高品質でリアルな動画を作成できるものから、ＥlevenLabs のように感情豊かで非常に自然な音声読み上げと、声色のクローン機能を備えたＡＩまであります。
ただ、これらのＡＩはもっともらしい嘘をつくことがあるため、出てきた情報の正確さは必ず人間が確認する必要があるのですね。
ＬＬＭを簡単に云うと、「テキストを受信すると、確率に基づいて次にありそうな単語を予測し、それらを一度に１単語ずつ接続する」ただそれだけをやってるのです。
たとえば「猫が○○の上にいる」という入力を受け取ると、ＡＩは次の単語の候補をその確率とともにリストアップします。
ここでは「ソファの上に」が最上位にくるとすると、ＡＩは「猫がソファの上にいる」と返すワケです。
ＬＬＭの学習目的は「次の単語の 予測精度を向上させる 」ことで、これは「 事実として正しい 言葉を選ぶ」こととは別の話です。
その結果、文としてはもっともらしく聞こえても、事実としては間違っているものが生成される可能性があるのですね。
今はＡＩの種類によって得手不得手がありますが、そのうちオールマィティなＡＩが出現するのは遠くないでしょう。
さてＡＩと云えど、そのスタートは人間が手でキーボードをたたいてＡＩのプログラムを書くとこから始まります。
この手順なくして、ＡＩは成立できない。
つまりＡＩと云えど、先ず人間なくして存続できないワケです。
ＡＩの登場以降、アメリカのプログラマーの労働人口が１／４以上消えたことが統計で明らかになったのです。
アメリカのプログラマー数が、１９８０年以降で最低水準まで減少している。
過去４５年間でアメリカ全体の労働力が約７５％も増えたのに対し、プログラマーは大幅に減少したのです。
ＡＩに職業を奪われるとの懸念がここ数年で声高に叫ばれていましたが、職種によって明暗が分かれているのです。
ワシントンポスト紙が報じたところによると、コンピュータープログラマーの雇用数は過去２年間で２７.５％も減少したと云います。
つまりＡＩを生成するまでは必要だったプログラマーが、ＡＩが完成したとたんご用済み。
花形業種だったのに、自分で自分の首を締めてたワケです。
ナゼこんなことになったかと云うと、プログラミングでコードを書く作業と云うのは、過去の遺産の積み重ねによったコードの パターン
を手続きの順番通りに打ち込むことです。
素人には特別な能力の持ち主と思われてるプログラマーの仕事、実は単純作業の繰り返しなんです。
となると、こんなことはＡＩのもっとも得意とするところです。
これまで人間のプログラマーが担ってきた基本的なコーディング作業の多くが自動化されるようになってしまったのです。
背景には企業がＡＩサーバーやデータセンターの拡張に数兆円規模の投資を行っており、そのための人件費の見直しが必要不可欠になったことがあります。
しかし、これには裏があって、コーディング作業はＡＩが請け負っても、そのＡＩが書き出したプログラムが正しいか確認して実装できるのは人間のエンジニアにしかできまん。
なにしろＡＩは嘘をつくの得意ですから。
つまりプログラミング行程全般のうちコード（プログラム）を書く作業とは別に、後工程としてテストやバグ修正などがつきまとうのですね。
ワシントンポスト紙の調査結果によれば、プログラマーの数が大きく落ち込む中、「ソフトウェア開発者」の職は０.３％のわずかな減少にとどまっています。
ＡＩがいくら発達しても、たとえ人間の能力を大きく超えたとしても、ＡＩには絶対にできないことがあります。
それは．．．「責任を取ること」です。
例えば東日本大震災で大きな津波がやってきて原発に被害がでたとき、津波対策が妥当だったのかどうか、災害後の対応が適切だったのかどうかがさかんに議論されました。
こうした観点から考えると、最後までプログラマーに求められるのは、ＡＩが生成したコードに責任を取ると宣言することです。
ＡＩが生成したコードを理解し、新たなシステムとして責任をもって承認することは人間にしかできません。
消えるプログラマー、残るソフトウェア開発者と云う構図なんです。
ひとつはＣhatＧＴＰやＧemini に代表されるテキストを作るタイプ。
このＡＩを使うことによって、メールの作成からアイデア出しや文章の要約までこなしてくれますね。
このＡＩを使うことによって、言葉で指示するだけでリアルな写真やイラストを生成してくれます。
もうひとつはテキストや画像から動画を作ったり、自然な音声を読み上げさせたりするＡＩ。
Ｒunway のように映画と見間違うばかりの高品質でリアルな動画を作成できるものから、ＥlevenLabs のように感情豊かで非常に自然な音声読み上げと、声色のクローン機能を備えたＡＩまであります。
ＬＬＭを簡単に云うと、「テキストを受信すると、確率に基づいて次にありそうな単語を予測し、それらを一度に１単語ずつ接続する」ただそれだけをやってるのです。
たとえば「猫が○○の上にいる」という入力を受け取ると、ＡＩは次の単語の候補をその確率とともにリストアップします。
ここでは「ソファの上に」が最上位にくるとすると、ＡＩは「猫がソファの上にいる」と返すワケです。
ＬＬＭの学習目的は「次の単語の 予測精度を向上させる 」ことで、これは「 事実として正しい 言葉を選ぶ」こととは別の話です。
その結果、文としてはもっともらしく聞こえても、事実としては間違っているものが生成される可能性があるのですね。
今はＡＩの種類によって得手不得手がありますが、そのうちオールマィティなＡＩが出現するのは遠くないでしょう。
この手順なくして、ＡＩは成立できない。
つまりＡＩと云えど、先ず人間なくして存続できないワケです。
ＡＩの登場以降、アメリカのプログラマーの労働人口が１／４以上消えたことが統計で明らかになったのです。
アメリカのプログラマー数が、１９８０年以降で最低水準まで減少している。
過去４５年間でアメリカ全体の労働力が約７５％も増えたのに対し、プログラマーは大幅に減少したのです。
ＡＩに職業を奪われるとの懸念がここ数年で声高に叫ばれていましたが、職種によって明暗が分かれているのです。
つまりＡＩを生成するまでは必要だったプログラマーが、ＡＩが完成したとたんご用済み。
花形業種だったのに、自分で自分の首を締めてたワケです。
素人には特別な能力の持ち主と思われてるプログラマーの仕事、実は単純作業の繰り返しなんです。
となると、こんなことはＡＩのもっとも得意とするところです。
これまで人間のプログラマーが担ってきた基本的なコーディング作業の多くが自動化されるようになってしまったのです。
背景には企業がＡＩサーバーやデータセンターの拡張に数兆円規模の投資を行っており、そのための人件費の見直しが必要不可欠になったことがあります。
なにしろＡＩは嘘をつくの得意ですから。
つまりプログラミング行程全般のうちコード（プログラム）を書く作業とは別に、後工程としてテストやバグ修正などがつきまとうのですね。
ワシントンポスト紙の調査結果によれば、プログラマーの数が大きく落ち込む中、「ソフトウェア開発者」の職は０.３％のわずかな減少にとどまっています。
ＡＩがいくら発達しても、たとえ人間の能力を大きく超えたとしても、ＡＩには絶対にできないことがあります。
それは．．．「責任を取ること」です。
例えば東日本大震災で大きな津波がやってきて原発に被害がでたとき、津波対策が妥当だったのかどうか、災害後の対応が適切だったのかどうかがさかんに議論されました。
こうした観点から考えると、最後までプログラマーに求められるのは、ＡＩが生成したコードに責任を取ると宣言することです。
ＡＩが生成したコードを理解し、新たなシステムとして責任をもって承認することは人間にしかできません。
消えるプログラマー、残るソフトウェア開発者と云う構図なんです。
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