2023年は、AIにとって重要な年となり、特に大規模言語モデル（LLMs）とそのチャットボットアプリケーションの急成長が際立ちました。ただし、画像、動画、音声生成技術の進展も見られました。これらのデジタル技術の融合は新たなユースケースやビジネスモデルを生み出し、デジタルヒューマンが影響力のある存在、果てはニュースキャスターとして人間の役割を徐々に代替しています。
日常業務へのAI導入
2023年は、多くの人々がAIを日常業務に意図的に統合し始めた年でもありました。この急速な革新は、友好的な家庭用ロボットから人工一般知能（AGI）の1兆分の1の可能性に至る大胆な予測を引き起こしています。しかし、進展には課題もあり、これらの予測に支障をきたす可能性があります。
AIが私たちの日常生活にますます組み込まれる中で、「次に何が起こるのか？」という重要な問いが浮上しています。
ロボティクスの進展
デジタル技術の飛躍的進展が注目される一方で、ロボティクスの分野でも進展が見られています。LLMsは、特に画像認識技術と組み合わせることでロボットに必要な認知能力を提供できます。この融合により、ロボットは人間の要求を理解し、環境をナビゲートする力が向上します。
Nvidiaのロボットとエッジコンピューティング部門のVPであるDeepu Talla氏は、LLMsがロボットの人間の指示を解釈し、協力的に学び、環境を理解する能力を高めると強調しています。MITのImprobable AI Labでは、言語処理や視覚、動作といった特定のタスクに最適化された複数の基盤モデルを用いたフレームワークを開発しました。実際の応用にあたっては、モデルの統合だけでは不十分であるため、スタンフォード大学はMobile ALOHAという新たなAIシステムを導入。これによりロボットは、炒めたり提供したり、調理器具の整理やエレベーターの利用、皿洗いなどの複雑なタスクを自律的に管理できるようになります。
ロボティクスの「ImageNetの瞬間」
こうした進展により、Jack Clark氏はロボティクスが「ImageNetの瞬間」に近づいていると指摘しています。これはロボット行動の習得コストとデータ収集コストが低下することを意味します。「ImageNet」とは、2006年にFei-Fei Li氏が始めたラベル付けされた画像の膨大なデータセットで、コンピュータービジョンと深層学習研究の進展に重要な役割を果たしました。2012年に研究者たちが畳み込みニューラルネットワーク（CNN）アーキテクチャを作成した際、このデータセットの重要性が再確認され、画像分類の誤りを劇的に減少させました。Clark氏は、ロボティクスにおいても同様のブレイクスルーが近づいていると考えています。もし実現すれば、二足歩行ロボットが病院や工場、家庭など様々な場面で人間と協力し、日常業務の管理が変わる可能性があります。
AIの進歩の加速
AIの進展のペースは驚くべき速度で進んでいます。NvidiaのCEO、Jensen Huang氏は、AGIの実現が5年以内で可能であるとの予測を示しました。Nvidiaの上級研究科学者、Jim Fan氏は、過去1年のAIの進展を石器時代から宇宙時代への飛躍に例えました。コンサルティング企業マッキンゼーは、生成AIが年間4兆ドルを超える貢献を世界経済にしていくと見込んでいます。
AIが私たちの生活の質を向上させる可能性に対する期待は高まっています。ビル・ゲイツ氏は2023年末の「Gates Notes」で「AIがイノベーションのパイプラインを加速させる」と述べ、AIスタートアップのCEOであるDavid Luan氏も急速な進展の継続が避けられないと同意しています。このような勢いから、生成AIが現在、ガートナーの新興技術ハイプサイクルにおいて過剰な期待のピークにあることがうなずけます。
AIの未来の課題について
2023年のAIの進展を祝いつつも、今後の課題も考慮する必要があります。AIへの期待の高まりは、ドットコム時代のインターネットブームを思い起こさせ、その後大きな後退をもたらしました。フォーチュン誌の記事によれば、2024年には、多くの企業が持続可能なビジネスモデルを欠いていることに投資家が気づき、大企業は計算コストが利点を上回る状況になる可能性があると指摘されています。これは、短期的な影響を過大評価し、長期的な影響を過小評価するアマラの法則にも一致します。
歴史的に、AIの分野では過剰な期待が続いた後に「AIの冬」と呼ばれる停滞期がありました。1974年から1980年、1987年から1993年にかけての2回の冬がそれに該当します。現在の「AIの夏」を楽しむ一方で、次回の後退のリスクは現実的です。コンピューターモデルのトレーニングに伴うコストや環境への影響が持続可能性の懸念を引き起こしています。
また、「AI終末の四騎士」とも呼ばれるデータバイアス、データセキュリティ、著作権侵害、ホロデーション（虚偽情報）といった問題は、重要なハードルとなります。ニューヨークタイムズによるOpenAIとMicrosoftへの訴訟は、AIビジネスモデルの危うさを浮き彫りにし、セクター全体に潜在的な影響を及ぼします。
AIによってもたらされる存在的リスクも、最も懸念される問題です。一部の人々はAGIの登場が前例のない繁栄をもたらす手段と捉えていますが、効果的利他主義の支持者らは潜在的な破壊のリスクを警告しています。2700人以上のAI研究者を対象とした最近の調査では、高度なAIが人類の絶滅を引き起こす可能性を懸念している人がかなりの割合に上ることが明らかになっています。
未来に向けたバランスの取れた視点
既知の課題や潜在的なリスクは、AIに対する興奮の中で現実を再確認させます。それでもなお、前進の勢いは2024年にさらなるAI技術の進展が期待されることを示唆しています。ニューヨークタイムズは、今年は急速な技術改善が進み、AIが新しいメディアを生成し、人間の推論を模倣し、革新的なロボティクスを介して物理的な世界へと進出する年になると予測しています。
Ethan Mollick氏は自身のブログ「One Useful Thing」で、AI開発は今後も加速するとし、技術的、経済的、法的な制約に直面する前兆があると述べています。来る年は、私たちの生活の質を大幅に向上させる画期的な医療発見をもたらすような重大な変化を約束しています。しかし、最も野心的な期待はすぐに実現しない可能性が高く、その結果、マーケットの感情が調整されることになるでしょう。これはハイプサイクルの正常な側面であり、私たちが望むのは、これらの調整が新たなAIの冬を招かないことです。
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