Google の AI モデル Gemini は、信頼性、拡張性、効率性が高くなるように設計されています。これは、Google 社内で設計された Tensor Processing Unit (TPU) v4 および v5e を使用して、Google の AI に最適化されたインフラストラクチャ上で大規模にトレーニングされました。これらは、何十億ものユーザーにサービスを提供する Google の AI 搭載製品の中心となっています。。
Gemini は、さまざまな製品やプラットフォームを通じて世界中で利用可能になっています。たとえば、Bard は、より高度な推論、計画、理解などのために、Gemini Pro の微調整されたバージョンを使用します。これは 170 以上の国と地域で英語で利用できるようになり、Google は近い将来、さまざまなモダリティに拡大し、新しい言語と場所をサポートする予定です。Gemini は、Gemini Nano を実行するように設計された初のスマートフォンである Pixel 8 Pro にも搭載されています。。
開発者と企業顧客は、Google AI Studio または Google Cloud Vertex AI の Gemini API を介して Gemini Pro にアクセスできます。Android 開発者は、Pixel 8 Pro デバイス以降の Android 14 で利用可能な新しいシステム機能である AICore を介して、オンデバイス タスク用の Google の最も効率的なモデルである Gemini Nano を使用して構築することもできます。。
Gemini は、急速に成長する生成人工知能の分野で競争するための Google のこれまでで最も野心的な取り組みです。OpenAI の GPT モデルなどと競合し、Google のコンシューマー アプリから Android スマートフォンに至るまであらゆるものを強化するように設計されています。通常 1 種類のユーザー プロンプトのみを処理する既存の AI モデルとは異なり、Gemini は「マルチモーダル」になるように構築されています。つまり、テキスト、画像、オーディオ、ビデオ、プログラミング コードを組み合わせた複数の種類のメディアを含む入力を受け入れます。
Gemini は、アルゴリズムの読解力、数学的能力、複数ステップの推論スキルを評価するために AI 研究者が一般的に使用する 20 以上のベンチマークにわたって、競合する AI モデルを上回り、AI 研究の新たな境地を開拓しています。。
ただし、Gemini のような AI モデルは強力である一方で、リスクも伴うことに注意することが重要です。AI モデルがユーザーに誤解を招く結果を与えるリスクは引き続き存在します。GoogleはGeminiの事実性を改善するために多くの取り組みを行ってきたが、大規模な言語モデルは依然として「幻覚を起こす可能性がある」（AI研究者がAIシステムが事実をでっち上げたり間違ったりするときに使う用語）だが、極度の自信を持ってそうしている。
結論として、Google の Gemini は AI 分野における大きな進歩であり、AI モデルに新たなレベルの機能と効率をもたらします。ただし、すべての AI モデルと同様に、これには独自の課題とリスクが伴い、Google と広範な AI コミュニティがこれらの問題に取り組み続けることが重要です。
人工知能（AI）は、機械学習やディープラーニングなどの技術によって、人間の知能を模倣したり超えたりすることができるシステムの総称である。AIは、画像認識や自然言語処理、音声認識などの分野で高い精度を達成し、さまざまな産業や社会に革新的な変化をもたらしている。
しかし、AIは単に既存のデータを分析したり分類したりするだけではなく、新しいデータを生成することもできる。このように、画像や文章、音声、プログラムコードなどさまざまなコンテンツを生成することのできるAI
生成AIと呼ばれる人工知能技術が急速に発展し、社会の利便性を高める一方で、報道コンテンツなどの著作物の無断・無秩序な利用による権利侵害や言論空間の混乱などの問題が生じています。日本では2018年の著作権法改正で、AIが営利・非営利を問わず著作物を学習できるようになったが、権利者の許可やオプトアウトなどの仕組みはなく、先進国で最も規制が緩いとされる。イラストレーターや音楽家などのクリエイターや新聞協会などは、法整備や情報開示などの対策を求めている。欧米では、権利者を保護する方向で法制度の調和や訴訟などが進んでいます。日本新聞協会は、政府に対して法律や制度の見直しを求めています。具体的には、生成ＡＩが社会と調和するための規制を検討するよう要望しており、生成ＡＩの開発者側に対しては、学習した報道内容の情報開示を義務付けることを提案しています。これにより、生成ＡＩがどのような情報を元に生成されたのかを明示することで、情報の信頼性を確保することができると考えています。
デザイン：生成AIは、テキストや画像などの入力に基づいて、新しいロゴやファッションアイテム、インテリアデザインなどを生成することができる。また、ニューラルスタイル変換という技術を用いて、画像に別の画像のスタイルを適用することもできる。
日本新聞協会の見解は、報道機関の利益や報道の公正さを守るために重要な要素となります。生成ＡＩの急速な発展に伴い、適切な規制や対策が必要とされています。今後、政府や関係者がこれらの問題に取り組んでいくことが期待されます。
AIの生成とその倫理的影響に関する学術論文や研究論文については、多くの研究者や機関が関心を持ち、活発な研究が行われています。一般的な学術データベースやオンラインの論文リポジトリ（例：Google Scholar、arXiv、IEEE Xploreなど）を検索することで、最新の研究論文や学術的な情報を見つけることができます。AIとその倫理的懸念に関連するG7の議論や決定についてのニュース記事やレポートについては、G7の公式ウェブサイトや関連する政府のウェブサイト、国際連合（UN）のウェブサイト、国際機関（例：OECD）のウェブサイトなどが情報源として役立つ可能性があります
The G7 Summit will be held in Hiroshima City from May 19th, and it is expected that sufficient discussion will be held on "responsible AI" during the summit. While there is no specific information about what this discussion will entail, it is likely that leaders from the G7 countries will discuss how AI can be used
