目次

プロローグ　喜連川 優

第１部　生成AIの原理と課題

第１章　大規模言語モデルを研究する基盤――LLM-jp　黒橋禎夫
　１　ChatGPTとは
　２　LLMの歴史
　３　LLMと外部知識ツール
　４　LLMに関する懸念
　５　LLM-jp（LLM勉強会）の活動
　６　LLMの研究開発

第2章　NICTのLLMとその周辺　鳥澤健太郎
　１　NICTのテキスト生成AI開発
　２　LLMによる未知のリスク
　３　LLMに議論はできるか
　４　学習用データの重要性

第２部　生成AIの利活用

第３章　生成AIの活用と懸念に対する対策　井尻善久
　１　AIの進化
　２　LINEでの生成AI開発
　３　社会から理解される生成AIの応用に向けて

第４章　言語生成AIの弱点――なぜChatGPTは計算が苦手なのか　湊 真一
　１　算数が苦手なChatGPT
　２　ChatGPTの仕組み
　３　組合せ爆発という壁
　４　計算手順を理解することの難しさ

第５章　画像生成AIとその利活用　相澤清晴
　１　テキストからの画像生成例
　２　画像生成AIの技術発展の方向
　３　一般 vs プロフェッショナル
　４　画像生成AIの爆発的成長
　５　テキストからの画像生成の2つのブレークスルー
　６　CLIP――VLモデル（OpenAI）
　７　画像－言語ペアの大規模データセット
　８　拡散モデル（Diffusion Model）
　９　テキストによる条件づけ
　10　生成条件の広がり
　11　テキストからの画像生成のモデル規模
　12　画像生成モデルの発展と生成モデルの影響

第６章　生成AIとマンガ制作――制作における生成AIのリアル：2023年夏　小沢高広
　１　生成AIとどう関わるか?
　２　生成AIで何ができるの?
　３　生成AIにマンガは描けるの?
　４　文章生成AIをマンガに使おう！
　５　画像生成AIをマンガに使おう！
　６　今後の展望

第７章　画像生成AIを用いたブランドの創出　黒越誠治
　１　生成AIによるブランド創出プロセス
　２　バリエーションを生成する
　３　デザインの課題を解決する
　４　職人という価値

第８章　生成AIと日本古典籍　カラーヌワット・タリン
　１　くずし字認識アプリ・みをの開発
　２　古典籍への応用
　３　残された課題

第３部　生成AIと法

第９章　LLMの法的課題　宍戸常寿
　１　G7広島AIプロセスの現状
　２　OECD報告書
　３　個人情報保護
　４　政府の利用とセキュリティー
　５　プライバシーと差別
　６　AI開発者、特に基盤モデルの透明性確保とリスク評価

第10章　生成AIと著作権　奥邨弘司
　１　AIが生成した表現の著作物性
　２　機械学習と著作権
　３　生成表現による著作権侵害

第11章　生成AIにおける法的推論への適応限界　佐藤 健
　１　生成AIの法的推論への応用の問題点について
　２　ChatGPTで日本の司法試験の問題を解いてみた
　３　ChatGPTに起因するその他の法律応用の問題について
　４　生成AIの法的応用への解決――記号処理系AIとの融合