人工知能革命: それは単なる誇大宣伝か、それとも避けられないトレンドか?

最近、人工知能（AI）をめぐる議論や熱狂が急増しています。過去5年間の「AI」という用語の検索ボリュームを見ると、2022年11月30日にOpenAIがChatGPTでAI革命を巻き起こすまで、停滞していたことがわかります。

Googleトレンド - 過去5年間の「AI」の検索ボリューム

わずか半年で、これほど大きなインパクトを与えた出来事は一体何だったのでしょうか？これは私たちが注目すべき出来事なのでしょうか？今後、AIはどのようなインパクトをもたらすのでしょうか？今日は、これらの疑問について、皆さんと一緒に考えていきたいと思います。

人工知能とは何ですか?

本質的に、人工知能とは、コンピューターが人間のように考え、学習できるようにすることです。

人工知能（AI）の概念は20世紀半ばに形成され始めました。「人工知能」という用語は、1956年のダートマス会議においてジョン・マッカーシーによって提唱され、この研究分野の誕生と一般的に考えられています。

人工知能の歴史 — 出典: Nvidia

機械学習とディープラーニングの進歩により、知識を吸収し課題に対応する人工知能システムの効率と俊敏性が大幅に向上しました。

2023年のトレンド分析

2023 年上半期に話題になった人工知能には、主に次の 3 つの特徴がありました。

これらは大規模なデータセットを用いて学習されます。そのため、OpenAI GPTなどは大規模言語モデル（LLM）と呼ばれます。
これらのモデルは生成型です。つまり、テキスト、画像、音声、動画、3Dオブジェクト、さらにはコンピュータコードなど、新しいコンテンツを作成できます。これは、主に分類、予測、評価に使用されていた従来のAIモデルよりも優れています。
現時点では、その対象範囲は比較的狭く、特定のタスクに特化しています。例えば、OpenAI GPTは、自然言語処理（NLP）と呼ばれる分野において、人間の言語の理解と生成に重点を置いています。ChatGPTは人工汎用（AGI）には程遠く、自動車の運転や家事の補助といったタスクには適していません。

このことは、汎用人工知能（AGI）への注目も集めています。AGIには、高度に自律的なシステムや機械が、人間が実行できるあらゆるガバナンスタスクを理解し、学習し、実行する能力を持つことが期待されています。現在、専門家の間ではこの点についてコンセンサスが得られていません。AGIは今後5～10年以内に登場を予測する専門家もいれば、短期間での実現は不可能だと考える専門家もいます。

人工知能は単なる小道具なのでしょうか?

今年に入ってから、人工知能とChatGPTは新聞、ラジオ、テレビ、そして友人や家族との夕食の席での話題にもなるほど、至る所で話題になっています。生成AIは現在、「テクノロジー・ハイプ・サイクル」におけるハイプ段階にあることは否定できません。メタバース、Web3、AR/VRといった、かつて大いに盛り上がった技術でも同様の現象が見られました。人工知能もまた、急速に幻滅期に陥ってしまうのでしょうか？

生成AIとガートナーの「ハイパーリズムサイクル」

2023年3月に公開された「人工知能の時代が始まった」（必読）と題された長文のブログ記事で、ビル・ゲイツは次のように述べています。

人工知能の発展は、マイクロプロセッサ、パーソナルコンピュータ、インターネット、携帯電話の発明と同じくらい重要です。

ビル・ゲイツ氏のように、インターネット、ソーシャルネットワーク、携帯電話の出現と同様に、人工知能が社会に革命をもたらすと信じる人が増えています。ここでは、この意見の傾向を説明する3つの理由をまとめました。

急速なイノベーション

人工知能分野におけるイノベーションは現在、驚異的なスピードで進展しています。急速に進化するこの業界では、目まぐるしいアップデートの波に追いつくのは容易ではありません。2023年初頭から、画期的な研究論文、革新的なオープンソースモデル、民間AI企業による先駆的なデモンストレーションなど、毎週のように重要な発表が行われています。

人工知能分野におけるイノベーションは現在、驚異的なスピードで進展しています。2023年初頭から、画期的な研究論文、革新的なオープンソースモデル、民間AI企業による先駆的なデモンストレーションなど、毎週のように重要な発表が行われています。この驚異的な開発スピードは、主にいくつかの重要な要素に起因しています。

データの可用性: これまで以上に多くのデータが生成され、人工知能の発展に十分な推進力を与えています。
コンピューティング能力: 技術の進歩とクラウドコンピューティングにより、利用可能なコンピューティング能力が拡大しました。
新しいモデルとテクノロジーの出現: ディープラーニングや強化学習などの概念は、驚くべき可能性を示しています。
オープンソースとコラボレーション: オープンソースフレームワークと研究結果を共有することで、新しいアイデアの普及を加速できます。
人工知能への投資：公的機関および民間企業からの財政支援の増加により、研究と実用化が推進されています。

この進歩の速度は、2016 年から 2017 年頃に転換点に達しました。この転換点において、手書きや音声認識、画像理解、読解、言語処理などのタスクに重点を置いた狭義の AI モデルが、一貫して人間の能力を上回るようになり、AI の能力が大きく飛躍したことを示しました。

人工知能におけるイノベーションのペース -- 出典: Our World in Data

興味深いことに、2016年と2017年は人工知能（AI）の分野でも重要な転換期を迎えました。この時期、民間企業がAI研究をリードし、学術機関の貢献を上回りました。

民間企業と学術機関 -- 出典: Our World in Data

Midjourneyの進歩は、急速なイノベーションのペースを証明しています。2022年3月のバージョン1から11月のバージョン4まで、わずか9ヶ月で、テキスト画像変換モデルによって生成される画像の品質は大幅に向上しました。

「kitten」は2022年にMidjourney v1からv4へと急速に進化しました。

この急速な発展は、人工知能技術の驚異的な進歩のスピードを浮き彫りにしています。イノベーションの急増は、テキストからテキストへの変換モデル（ChatGPTなど）やテキストから画像への変換モデルにおいて最も顕著です。しかし、音声、動画、3D生成AIの分野でも同様の目覚ましい進歩が間もなく見られると予想されます。

B2Cモデルの採用

新興技術の初期の成功は、通常、アーリーアダプターに具体的な価値を提供できるかどうかに特徴づけられます。Crypto Web3、AR/VR、メタバースといった過去の技術ブームは、いずれも「即時の価値」の欠如によって頓挫し、生み出された高い期待に応えることができませんでした。これらの技術はどれも、特にChatGPTの登場によって、人工知能（AI）の注目を集めることができませんでした。実際、ChatGPTはわずか2ヶ月で1億人という驚異的なユーザー数を獲得しました。

1億ユーザーに到達するまでの時間

ユーザーはその機能性に驚嘆し、個人的な環境でも仕事上の環境でも、すぐに日常生活に取り入れたいと考えています。

テクノロジー大手とB2Bイニシアチブ

消費者による人工知能（AI）の導入が急速に進む中、GoogleやMicrosoftといったテクノロジー大手はAIへの取り組みを加速させています。これらの企業は既存サービスの強化を目指して密かにAI開発に取り組んできましたが、OpenAIのChatGPTの予想外の公開と成功は、綿密に練り上げてきたロードマップに混乱をきたした可能性があります。

これらのテクノロジー大手の間ではエキサイティングな競争が繰り広げられており、現在、Microsoft が OpenAI のおかげでわずかに優位に立っています。

Microsoft AI は、OpenAI を活用した独自のモデルを使用して、Microsoft Office、Windows Bing Chat、Azure AI クラウドサービスを強化します。
Google AI は、Google Workspace を強化し、Bard (ChatGPT の競合) を立ち上げ、独自のモデルを使用して GCP AI クラウドサービスを改善しました。
Meta AI は主に研究開発とオープンソースイニシアチブに重点を置いています。
AWS AI は民主的なマルチモデルアプローチを優先し、独自のモデルやオープンソースモデルを簡単に実行できるインフラストラクチャを提供します。
Appleの人工知能戦略は依然として不明だ。

明らかに、AI ブームは単なる誇大宣伝ではなく、むしろ上記で述べた 3 つの主な理由、つまり急速なイノベーションのペース、一般の即時導入、そしてテクノロジー大手による AI イニシアチブの加速の結果です。

わずか6ヶ月間で人工知能が急速に発展したという事実は驚くべきものです。「ソフトウェアが世界を飲み込む」という諺にあるように、「人工知能が世界を飲み込む」というのが次のテーマとなるようです。

参考リンク
https://medium.com/agorapulse-stories/openai-the-ai-revolution-part-1-is-the-hype-justified-2991aa4d4f03

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