古い出力情報

生成AIサービスなどで、利用者が入力したデータをサービス提供者がAIの学習に使うことを、利用者が拒否（オプトアウト）できるかどうかと、その手続を定めた方針。業務で使う際は、機密情報や個人情報が学習に使われないよう、オプトアウトの可否と設定を確かめる。

膨大なテキストで事前学習した、数十億から数千億以上のパラメータを持つ言語モデル。主にTransformerのデコーダを使い、前の文脈から次のトークンを予測する学習によって、文章生成、要約、翻訳、質問応答、プログラム作成など多様な課題を、追加学習なしに指示（プロンプト）だけでこなせる。インストラクションチューニングやRLHFで指示に従うよう調整して使い、もっともらしい誤り（ハルシネーション）への対策が要る。

生成AIがコードを生成する際に実在しないパッケージ名を提案してしまう現象（パッケージハルシネーション）を悪用する攻撃。攻撃者は、AIが提案しがちな架空のパッケージ名でマルウェアを仕込んだパッケージを公開リポジトリに登録し、AIの提案をそのまま使った開発者にインストールさせる。タイポスクワッティングになぞらえた造語で、依存パッケージの実在と信頼性を確認することが対策となる。

データにノイズを少しずつ加えていく過程を逆にたどり、ノイズから元のデータを復元するように学習する生成モデル。高品質な画像生成AIの主流方式で、テキストから画像を作るサービスの中核技術。

生成AIが作成したコンテンツに関する著作権上の論点。著作権法第30条の4により、AI学習目的の著作物利用は原則として許容される。AI生成物が既存著作物に類似する場合、依拠性と類似性が認められれば著作権侵害となり得る。AI自体は著作者にはなれない。

テキスト、画像、音声、動画など、種類の異なる複数のデータ（モダリティ）を組み合わせて入力・処理・出力できる AI。画像を見て内容を文章で説明する、音声で質問して画像付きで回答を得る、といった使い方ができる。