ネガティブプロンプトとは？ 人工知能（AI）におけるネガティブプロンプトとは、ユーザーがソフトウェア、アプリケーション、イメージャーに対して、コンテンツ作成時に特定の機能を使用しないように指示するテキストのことで、望ましくない結果や脈絡のない結果を生成しないようにするためのものである。

画像処理におけるネガティブプロンプトの使用例としては、特定の物体の画像を作成したいが、その物体の特定の特徴を除外したい場合などがある。

例えば、自動車の画像を生成したいが、AIモデルが緑や紫などの特定の色の自動車を生成しないようにしたい場合、否定的なプロンプトを使用して、生成される画像にそれらの色を含めないようにAIモデルに指示することができる。

このような否定的なプロンプトを作成するには、一連の自動車画像でAIモデルを訓練し、含ませたくない色でラベル付けすればよい。 これにより、生成された画像にこれらの色は不要であることをモデルが理解できるようになる。

別の例としては、顔の画像生成において、傷やあざなどの望ましくない特徴を生成しないようにAIモデルに指示するために、否定的なプロンプトを使用することができる。

AIモデルは、生成された画像からこれらの特徴を生成しないように学習する。

Lexica イメージャには、ネガティブプロンプトを入力するための特別なダイアログボック スがあります。

ネガティブプロンプトは、画像分類、言語翻訳、感情分析など、さまざまなAIアプリケーションで使用できます。 多くの場合、関連性のない結果や、不快または不適切と見なされる可能性のある結果を回避するのに役立ちます。 たとえば、ビーガン製品を販売する企業のチャットボットモデルを作成する場合、次のように使用できます。ボットが動物性原材料を使用した製品を提案しないようにするためのネガティブプロンプト。

もうひとつの例は言語翻訳で、英語からポルトガル語への文章を翻訳するAIモデルをトレーニングする際、下品な言葉や汚い言葉を翻訳しないようにしたいとする。

このような場合、否定的なプロンプトを出すことで、これらの単語を翻訳しないようモデルに指示し、代わりに適切な翻訳を提供したり、単に単語を省略したりすることができます。 このような否定的なプロンプトは、翻訳が正確で、対象読者に適切であることを保証するのに役立ちます。

AIでネガティブプロンプトを使うには？

AIで否定的なプロンプトを使用するには、避けるべき結果を特定し、その結果につながる可能性のある単語やフレーズのリストを作成する必要がある。 次に、これらの否定的なプロンプトをAIアルゴリズムやモデルに追加することで、システムが望まない結果を生成するのを防ぐことができる。

画像中の動物を認識するように訓練されたAIがあるとして、そのAIがペットを野生動物として分類しないようにしたいとする。

この場合、「犬」や「猫」のような動物は、ライオンやトラのような他の野生動物と似た特徴を持っていても、野生動物として認識しないようモデルに指示する否定的なプロンプトを作成することができる。

このような否定的なプロンプトを作成するには、モデルにペットの画像例を提供し、それらに「野生動物ではない」という分類のラベルをつければよい。 これらの画像は、モデルがこれらの動物を野生動物に分類すべきではないことを理解するのに役立つ。

ネガティブプロンプトの有効性は、学習データの質とAIモデル全般の精度に依存することを忘れてはならない。 したがって、モデルのパフォーマンスを常に監視し、必要に応じてネガティブプロンプトを調整することが不可欠である。

なぜネガティブプロンプトを使うのか？

ネガティブプロンプトは、AIアプリケーションにおける結果の正確性と妥当性を保証するための重要なツールである。 これによって、システムは不要な結果を避けるように訓練され、生成される結果の全体的な品質が向上する。

しかし、ネガティブプロンプトを正しく実装するには、技術的な知識とデータサイエンスのスキルが必要であることを忘れてはならない。 したがって、AIプロジェクトでネガティブプロンプトの使用を検討している場合は、AIの専門家に相談し、適切な指導を受けることをお勧めする。