ChatGPTなどの生成AIに画像やテキストを入力する際、「学習させている」と誤解されがちですが、実際には異なります。
AIが情報をどのように扱い、応答を生成するのか、「学習」「推論」「参照」「保存」のプロセスを図解します。
事前に大量のデータを用いてAIモデルの内部パラメータ（知識の土台）を更新・構築するプロセス。
モデルの知識として定着し、抽象化された特徴が蓄積されます。
例：ジブリ作品の特徴を学習し、「ジブリ風」という画風の知識を獲得する。
ユーザーが入力したプロンプト（指示、質問、画像など）をその場限りで一時的に読み取る行為。
情報はAIモデル内部に記憶・蓄積されません。
例：「この写真をジブリ風にして」と入力された写真データ。
学習済みの知識と参照した情報（プロンプト）を基に応答を生成するプロセス。
AIモデルのパラメータは変化しません。
例：学習済みの「ジブリ風」知識を参照した写真に適用し、変換後の画像を生成する。
会話履歴などを外部データベースに記録すること。
AIモデル自体が記憶しているわけではなく、必要に応じて外部データを高速に「参照」することで、記憶しているように見せかけます。
※サービスによっては、保存されたデータが将来の「学習」に使われる可能性もあります。
| 概念 | 内容 | AIモデルのパラメータ | データの扱い | 目的 | 人間の例え |
|---|---|---|---|---|---|
| 学習 | AIの知識基盤を構築 | 更新される | 知識として内部に取り込み、抽象化・蓄積 | 汎用的な知識・能力の獲得 | 経験から学び記憶する |
| 参照 | ユーザーからの入力を一時的に読み取る | 変化しない | その場限りで利用、蓄積されない | 推論のための入力情報提供 | メモを見る |
| 推論 | 学習済み知識と参照情報から応答生成 | 変化しない | 学習済み知識と参照情報を利用 | 具体的な応答・結果の生成 | 記憶とメモを基に判断・応答する |
| 保存 (擬似記憶) | 会話履歴などを外部に記録 | 変化しない | 外部データベースに書き込み・蓄積 | 文脈の維持、過去情報の参照 | 日記やノートに記録する |