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人工知能は、さまざまな従来の慣行を破壊する可能性を秘めています。 – Dan Primack、Axios PRO Rata。
過去 9 ～ 10 か月間の AI 津波を直接体験した経験から、私は上記の予測を心から支持できます。
実際、私は、ERP、インターネット、検索、ローコード/ノーコード、モビリティ、クラウド、ブロックチェーン、および過去 35 年以上にわたるその他の破壊的テクノロジーと比較して、ChatGPT やその他の GenAI プラットフォームについて、すでに 10 の革命的な点、つまりゲームチェンジャーに気づいています。
2 番目に人気のある製品の 10 倍の市場シェアを誇る ChatGPT は、生成型人工知能サブ業界全体の適切な代理製品です。したがって、便宜上、Google Gemini、Anthropic Claude などを含むすべての LLM 製品の総称として ChatGPT という用語を使用します (ChatGPT / OpenAI が他の LLM およびその所有者と実質的に異なる場合は、別途強調します)。
Monthly active users on top AI sites:
ChatGPT — 200M
Gemini — 20M
CharacterAI — 13M
Poe — 11M
Perplexity — 10M
HuggingFace — 6.4M
ElevenLabs — 6.3M
Leonardo — 4.7M
CivitAI — 4.1MPlenty of surprises here (Poe!) but its also so clear how far AI tools are from mainstream!
— Deedy (@deedydas) March 18, 2024
この 2 部構成のブログ投稿の最初の部分では、5 つのゲームチェンジャーについて説明します。
ChatGPT は、実装なしで出力を生成する唯一のソフトウェアです。マスターデータの入力、データの移行、トレーニング、実装など、何も必要ありません。サインアップしてプロンプトを入力し、ENTER キーを押すだけで、すぐに結果が得られます。これは、GPT の「P」が「事前トレーニング済み」の略であるためです。つまり、GPT にはすでに事前トレーニング済みの大量のデータがあるのです。
これは、ERP、CRM、マーケティング自動化、コアバンキングシステム、顧客エンゲージメント管理、およびその他の OLTP 記録システムとは対照的です。これらのシステムは、価値を提供し始める前に広範な実装が必要です。(OLAP も同様ですが、実装の取り組みは、データクレンジング、ETL、データモデルの構築、およびその他のアクティビティに重点を置いています。)
LLM が Web サイトでトレーニングされている場合、その出力はカスタマイズされます。そうでない場合、カスタマイズされた回答を生成するには、LLM プラットフォームを RAG (Retrieval Augmented Generation) と組み合わせる必要があります。Oracle のデータおよびメモリ テクノロジー担当 SVP である Tirthankar Lahiri 氏 (開示: Oracle は元雇用主) によると、RAG でもデータ サイエンティスト、データ移行、またはその他の形式の実装は必要ない可能性があります。
その結果、ChatGPT は私が知るあらゆるテクノロジーの中で最も価値実現までのスピードが速いものとなりました。
GPT は、ERP、CRM などはもちろん、価値実現のスピードにおいて AI / 確率論的システムの他のサブカテゴリよりも優れています。後者のシステムでは、結果が統計的に有意になる前に、デジタル プロパティに関する十分なデータが必要になるためです。B2B 類似オーディエンス キャンペーン ソフトウェアと Web サイト A/B テスト プラットフォームの直接の経験から学んだように、Web サイト / アプリのトラフィックに応じて、2 ～ 4 週間かかる場合があります。
これまで、ソフトウェアの受け入れは標準的なプレイブックに従っていました。つまり、テスト ケースを実行し、出力を予想される結果に対してテストし、出力が予想される結果と一致する場合はソフトウェアを PASS し、そうでない場合はソフトウェアを FAIL します。
これは AI では機能しません。ChatGPT やその他の LLM は本質的に確率的システムであり、同じ質問に対して異なるタイミングで異なる回答をします。そのため、GenAI は従来のプレイブックを使用してテストすることはできません。AI システムの受け入れに関する進化するヒューリスティック (Finextra コミュニティ ルールに準拠するために会社の Web サイトへの投稿へのハイパーリンクは削除されましたが、この投稿はタイトル + 「GTM360」で検索すると Google 検索結果の上部に表示されるはずです) では、ポートフォリオ管理理論に基づいて LLM を受け入れ/拒否するための代替アプローチを提供しています。
3. データはデータ所有者にとって新たな石油となる
「データは新たな石油」というミームは、少なくとも 10 年間にわたって広まっています。
5年前、Shopinと他のいくつかのスタートアップは、消費者のショッピングデータを現金で買い取ってくれると申し出た。WIREDの記者、グレゴリー・J・バーバーが自分のショッピング履歴を現金化しようとしたとき、彼はほんのわずかな金額しか得られなかったことに気づいた。
この 1 つのデータポイントに基づいて、私は、データが新しい石油であるのは、Google、Facebook / Meta、およびそれに基づいてターゲット広告を実行するその他の広告技術のためだけである (ただし、データの所有者にとってはそうではない) という結論に飛びつきました。個人データを販売して世代を超えて富を得た個人に関する話は聞いたことがないので、私の衝動的な決定は時代遅れになっています。
GenAI はそれを変えるかもしれない。過去 3 か月ほどの間に、Reddit、Axel Springer、その他数社の出版社が、OpenAI、Google、その他一連の Gen AI 企業とのデータ取引を報告している。たとえば、Reddit は LLM に自社のデータを使ってトレーニングさせることで、年間 2 億ドルの収益を得る見込みだ。
これらを見ると、私はついにデータがデータ所有者にとって新たな石油になったと断言したくなる。ただし、ニューヨーク タイムズが OpenAI に対して起こした訴訟という形で若干の水を差すものがあり、この AI 大手は自社のデータに対して「ニューヨーク タイムズに (ええと) わずかな金額を提示して逃げ切ろうとしている」と主張している。
余談だが、サウジアラビアとアラブ首長国連邦の政府系ファンドがサム・アルトマンのAIチップベンチャーに数千億ドルを投資する交渉中であると報じられており、すでに伝統的な石油のビッグダディである中東が現代の石油のビッグダディになるかもしれない。
If data is the new oil, expect the Middle East to become an undeniable player in the AI boom.https://t.co/Trpx5OEZa0 #axiosprorata.
Middle East is the undeniable Big Daddy in both old oil and new oil.— Ketharaman Swaminathan (@s_ketharaman) March 17, 2024
4. 本について語り、同時にFUDを広める
事実上の最高広報担当者が、一方ではその技術を大いに宣伝し、他方ではその技術について大規模な FUD (恐怖、不確実性、疑念) を数時間のうちに広めるような技術に、私はこれまで出会ったことがありません。
Sam Altman 氏の GenAI / LLM に関するシーソーゲームは比類のないものです。
OpenAI / GPT は、数十億の Web サイトから収集されたデータでトレーニングされています。これらの Web サイトの所有者は、データが OpenAI によって収集されることや、何らかの形でデータを準備するように指示されることについて事前に通知されていなかったため、GPT によって取り込まれたデータの品質は保証されていなかったと想定しても問題ありません。
言い換えれば、そのデータは私たちが知る限りゴミだった可能性があります。それでも ChatGPT はゴミではない出力を主に提供します。
したがって、過去のすべてのソフトウェアに当てはまる「ガベージイン・ガベージアウト」という古い知恵は、GPT には当てはまりません。
私は、LLM が以下の 1 つ以上の手法を使用して GIGO を阻止することに成功したと推測しています。
LLM が時間の経過とともに進化するにつれて、低品質データに対する耐性がますます高まると予想しています。したがって、近い将来に GIGO は時代遅れになると予測しています。
パート 2 では、AI に関するさらに 5 つの革新的な事柄について説明します。どうぞお楽しみに!
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25 1月 0 1
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元記事: https://www.finextra.com/blogposting/26141/ten-revolutionary-things-about-ai—part-1