AWSではじめる生成AI ―RAGアプリケーション開発から、基盤モデルの微調整、マルチモーダルAI活用までを試して学ぶ

訳者あとがき

生成AIが、テック業界内での関心対象にとどまらず一般社会でも注目されるようになってから、既にかなりの時間が経過しました。これまでも、テック業界内で元々存在していた概念が時間を経て一般社会に影響を与えるトレンドにまでなった例は、いくつもありましたが、生成AIもそのような道筋をたどってきたように見えます。機械学習の1ジャンルとしての深層学習（ディープラーニング）が、2010年代中盤に話題を集めましたが、今度は、深層学習の1ジャンルとしての生成AI（生成系AIとも呼ばれる）が、人間と区別できないほど自然な受け答えや、写実的な画像生成といった成果の手軽な体験を通じ、脚光を浴びています。

また一般社会の手前のテック業界においても、AIや機械学習の専門家の募集ではない、ソフトウェアエンジニアやプロダクトマネージャーの面接で、「生成AIとは何で、何ができるのか」「既存システムと共存させつつ、生成AIを使って目的のプロダクトを作るには、どうシステムを設計するか」といった質問も想定されます。その時に備えて、生成AIに関する一通りのトピックを短時間で押さえるために本書が役立つかもしれません。

では生成AIは、これまでにトレンドを形成してきた他の概念と同じようなものなのでしょうか。それとも、一線を画す応用範囲を秘めているのでしょうか。その評価を最終的に下すほどの時間はまだ経過していないとは言え、株式市場を一般社会での人気投票と見立てるならば、生成AIは極めて大きな人気を得ています。そのため、何らかのビジネスを行っている場合、機会損失を避けつつ他のプレイヤーと競争するという観点から、新技術の成果にただ驚き感嘆するだけではなく、どこかの段階で実際に触って評価せざるを得ない技術であると感じている方も多いはずです。一方で、一般社会で広く知られるトレンドとなったことで、AIで何ができるのかという応用範囲について、実態とかけ離れた期待が独り歩きしている現状もあります。AIに望む想像上の期待やAIが突きつける想像上の脅威を煽り、人々を一喜一憂させるニュースや論考を目にしたことがある読者も、少なくないでしょう。 ...