主要なテクノロジー企業は、生成AIに関するアプローチに異なる見解を示しながらも、1つの重要な共通認識を持っています。それは、今後10年以内にすべての企業がこの変革的な技術を運営に統合することになるということです。OpenAIのChatGPT EnterpriseのGo-To-Marketチームの一員であるアダム・ゴールドバーグ氏は、AIサミットニューヨークでのパネルディスカッション中に、「間違いなく100％の企業が採用する」と予測し、今後2〜3年で企業のビジネスプロセスが大きく変わると述べました。この変化は、独自の技術の開発や既存のソリューションの取得から生じる可能性があり、生成AIを効果的に活用する企業にとって重要なシフトをもたらすでしょう。
MetaのAIパートナーシップディレクターであるSy Choudhury氏は、企業が現在、より小型でコスト効率の高い生成モデルを試行していることに言及しました。彼は、今後1年でこの分野の革新が続くと予測し、運用コストを管理可能に保つために効率的なモデルの重要性を強調しました。同様に、AWSのEMEA地域で生成AIパートナーシップをリードするサルマン・タヘリアン氏は、3つの新たなトレンドを挙げました。具体的には、生成モデルはより小型・高効率化されながら、優れた性能を発揮すること、特定の業界に特化したカスタマイズモデルの増加、さらに複数の大規模言語モデル（LLM）の統合による機能向上です。
例えば、ユーザーは1つのLLMを使用して別のLLMの出力を確認し、「幻覚」という誤った情報生成の問題に対処することができるとタヘリアン氏は述べました。彼は、今後4年間でAIに3兆ドルの投資が見込まれ、そのうち生成AIがその3分の1を占めるとのガートナーの調査を引用しました。
デロイトのパートナーで信頼性のあるAIイニシアティブをリードするオズ・カラン氏は、最も重要な採用の飛躍は企業の実装ではなく、ユーザーの関与から生まれると提案しました。「これらの技術に信頼を寄せ、日常生活に統合されるにつれて、私たちはより快適に利用できるようになるだろう」と彼は述べました。規制が進み、モデルの制御が改善される中、ユーザーの採用は企業の生成AI導入の割合を大きく上回ると予想しています。
この考えは、Googleクラウドのヒテッシュ・ワドワ氏にも共鳴しており、現在のAIの時代をインターネットやモバイルデバイスの技術革新に例えました。「今の時代にインターネットやモバイルデバイスがない世界を想像するのは難しいように、8年後にはAIを使っていない人を見つけるのも同じく考えられないでしょう」と彼は主張しました。
しかし、この前向きな見通しにもかかわらず、生成AIの急速な成長には、主に不正確さ、著作権の懸念、プライバシーの問題、セキュリティの脆弱性、アルゴリズムの偏見といったリスクが伴います。Metaのチョーダリー氏は、責任あるAIを推進する最新の取り組み「パープル・ラマ」を紹介しました。このプログラムは、生成AIシステムの安全性を高めるための信頼性と安全性のツールを統合したもので、レッドチーム／ブルーチームモデルに類似したセキュリティ戦略を組み合わせています。パープル・ラマは、Metaの大規模言語モデルに基づくもので、サイバーセキュリティ評価基準を提供する「サイバーセック・エバリュエーション」や、安全性のために入力と出力を分類する「ラマ・ガード」などのツールが含まれています。
また、Metaは、AMD、AWS、Google Cloud、NVIDIAなどの著名なテクノロジー企業を含む50以上の創設メンバーで構成される「AIアライアンス」をIBMと共同で設立し、責任あるAIの開発に取り組んでいます。このアライアンスは、革新を迅速に進め、製品発売前にリスクを特定し軽減することを目的としています。
さらに、組織はプロセス内に責任あるAIの実践を埋め込むため、ますます積極的になっています。たとえば、Metaでは、プロンプトが応答生成前に4つのラマモデルによって検討され、安全性と性能が確保されます。チョーダリー氏は、「これらのステップは、消費者に安全で快適な生成AI体験を提供するために重要です」と説明しました。
同様に、企業はAIの開発プロセスの初期段階で法務やコミュニケーションチームを巻き込むことで、潜在的なリスクに対処し、AIのミスに起因する広報リスクを管理しています。チョーダリー氏は、「今はまったく異なる世界です」と述べ、AI開発の進化する状況と革新プロセスに多様なチームを統合する重要性を強調しました。
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