最近のOpenAIに関する新たな展開を受けて、AIに関する議論は根本的な問題に移行しています。それは、「AI開発を加速すべきか、抑制すべきか」「AIツールを人類のニーズにどのように合わせるか」ということです。重要な議題の一つは、人工一般知能（AGI）を追求することです。AGIとは、人間が行えるあらゆるタスクを実行できるAIのことです。この追求には重要な疑問が浮かび上がります。それは、「AGIは実現可能なのか？」という問いです。
AGIについての議論は重要ですが、AIのもう一つの核心的課題、すなわち高コストの問題を軽視しています。
AIには才能、データ、大規模性が必要
インターネット革命によりソフトウェアの普及が進み、主に必要なスキルの障壁が低くなりました。しかし、AIの進化は主にスケールの拡大に依存しており、これは膨大なコンピューティングパワーを必要とします。そのため、大手テクノロジー企業はGPUを取得し、コンピューティングインフラを最適化するために数十億ドルを投資しています。
効果的なAIを構築するためには、企業は才能、データ、スケーラブルなコンピューティングリソースへのアクセスが求められます。しかし、これらのリソースへの需要が急速に高まっており、意味のある参加ができるのはごく一部の企業に限られています。大多数の国や個人、小規模な企業は、モデルのトレーニングや展開にかかる高額なコストに対処する余裕がありません。
AIの民主化とアクセス拡大
Coatueの最近の調査によると、GPUの需要は今まさに急増し始めており、電力網に負担をかけ、サーバーコストを上昇させる可能性があります。これらのシステムが進化するにつれ、能力は向上しますが、革新的な解決策がない限り、資源の消費はますます増大します。
現在、財務的に強い企業のみがAI能力を開発でき、その結果、リスクが生じています。AIの中央集権型アプローチには懸念があります。単一のモデルが失敗したりガバナンスの問題を抱えたりすると、多くの依存ビジネスに重大な影響を与える可能性があります。また、確率的な出力に依存するシステムは、予測不可能な結果を生成することがあり、信頼性や管理の複雑さを増しています。
中央集権化の危険性
中央集権化は安全リスクを引き起こす可能性があります。組織は自己利益を優先し、安全性やリスクの問題解決が難しくなります。AIが高価でアクセスが限られている世界では、既存の不平等が広がる可能性があり、高度なAIにアクセスできる者とできない者の間に隔たりが生じるでしょう。
AIの利点を安全に向上させるためには、大規模なAI展開に伴うコストを削減する必要があります。これは、投資の多様化や計算リソース、才能へのアクセス拡大を伴います。
データの所有権もAIアクセスの重要な要素になります。ユニークで高品質なデータが多ければ多いほど、AIは価値が高まり有用性が増します。
AIのアクセス向上
オープンソースモデルは現在、性能の差があるものの、サポートポリシーが施行されれば、利用は増加する見込みです。多くのモデルは特定のアプリケーション向けに最適化可能で、企業が様々な分野に特化したルーティングロジックやオーケストレーション層を構築する道を開くでしょう。
オープンソースモデルを活用することで、マルチモデルアプローチが可能になり、性能のばらつきがあっても制御力を高めることができます。将来的には、小型・最適化されたモデルが単純なタスクを処理し、より高度なモデルが複雑な問題を解決する姿が見られるかもしれません。例えば、基本的なカスタマーサービスの問い合わせには、兆パラメータのモデルは不要です。
AIの潜在能力を最大限に活用するためには、デモや協業から、スケーラブルで持続可能なAI展開への移行が必要です。新興企業は、クロスモデルのマルチプレクシングを可能にし、専門技術を通じて推論コストを削減することでこの課題に取り組んでいます。これらの分野への投資を増やすことが、実質的な進展を促進する上で重要です。
AIをコスト効率よくすることで、業界に多くのステークホルダーを招き入れ、AIツールの信頼性と安全性を高めることができます。最終的には、より広範なオーディエンスに価値を提供するという共通の願望に沿った形になります。
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