生成型 AI の将来はどうなるのでしょうか? この新興 AI テクノロジーが究極の破壊的イノベーションとなることは明らかです。
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数社のテクノロジー企業のニッチなプロジェクトから、ビジネスユーザーやプロフェッショナルユーザーの間で世界的な現象へと急速に成長している生成 AI は、現在最も注目されているテクノロジーの取り組みの 1 つであり、当分の間注目が衰えることはないでしょう。
さらに、生成 AI は驚くほど急速に進化しており、パワーと精度を高めながら、幅広いビジネス ユース ケースに対応できるようになりました。生成 AI によって、組織の業務のやり方や仕事に対する見方が明らかに変わりつつあります。
既存のテクノロジー企業と小規模な AI スタートアップの両方が、生成 AI の次のブレークスルーを目指して競い合っており、生成 AI の将来の見通しはテクノロジー自体と同じくらい急速に変化しています。このガイドでは、生成 AI の将来をより深く理解するために、生成 AI の過去と現在のスナップショットを提供するとともに、今後数年間に生成 AI がどうなる可能性があるかを詳しく調べます。
今後、生成型 AI のトレンドは、急速かつ抜本的な技術進歩、予想を上回るデジタル変革、人工知能の社会的および世界的影響への重点化という 3 つの主要な分野に焦点が当てられると予想されます。次の具体的な予測と成長傾向が、近い将来に実現する可能性が高いと考えられます。
マルチモーダル性（生成 AI ツールは入力を受け入れ、複数の形式で出力を生成するように設計されているという考え方）は、消費者にとって最優先事項になり始めており、AI ベンダーも注目しています。
OpenAI は、GPT-4 を通じてユーザーにマルチモーダル モデルへのアクセスを提供した最初の企業の 1 つであり、Google の Gemini や Anthropic の Claude 3 は、それに追随した主要なモデルの一部です。ただし、これまでのところ、ほとんどの AI 企業はマルチモーダル モデルを一般公開していません。現在マルチモーダル モデルを提供している企業の多くは、可能な入力と出力に大きな制限があります。
近い将来、マルチモーダル生成 AI は、少なくともすべての有料 LLM サブスクリプションにおいて、独自のセールス ポイントではなく、生成 AI モデルに対する消費者の期待となる可能性があります。
さらに、オールインワン ツールに対する消費者の要求を満たすために、マルチモーダル モデリング自体の複雑さと精度が増すことが予想されます。これは、画像や非テキスト出力の品質の向上、またはビデオ、ファイル添付 (Claude が既に行っているように)、インターネット検索ウィジェット (Gemini が既に行っているように) などの機能や特徴の向上につながる可能性があります。
ChatGPT では現在、テキスト (コードを含む)、音声、画像の入出力が可能ですが、ChatGPT にはビデオ入出力機能は組み込まれていません。OpenAI は新しいテキストからビデオへの生成ツールである Sora の実験を行っており、DALL-E と同様に、その機能の一部を ChatGPT に組み込む可能性が高いため、この状況はすぐに変わる可能性があります。
同様に、Google の Gemini は現在、テキスト、コード、画像、音声の入力と出力をサポートしていますが、このツールでは人物の画像を生成できないため、画像の可能性には大きな制限があります。Google は舞台裏でこの制限に積極的に取り組んでいるようで、近いうちに解消されるだろうと私は信じています。
AI as a Service は、人工知能や機械学習のビジネスユースケース全体ですでに人気が高まっていますが、生成 AI では普及が始まったばかりです。
しかし、生成 AI 技術の採用率が上昇し続けるにつれて、競合他社に遅れをとることの痛みを感じる企業がますます増えるでしょう。そうなると、独自の AI モデルや社内 AI チームを構築するためのインフラストラクチャに投資できない、または投資する意思のない企業は、生成 AI を専門とし、業界やプロジェクト タイプに関する経験を持つコンサルタントやマネージド サービス企業に頼るようになると考えられます。
具体的には、AI モデリング サービス (AIMaaS) の市場シェア拡大に注目してください。より多くの AI 企業が、カスタマイズ可能で軽量、またはオープンソースのモデルを公開し、新しいユーザー層へのリーチを拡大しようとしています。また、ジェネレーティブ AI アズ ア サービス イニシアチブは、企業がジェネレーティブ AI をうまく活用するために必要なサポート フレームワークに重点を置く可能性もあります。これにより、必然的に、AI ガバナンスや AI セキュリティ管理サービスなどに特化する企業が増え、他の企業も AI ガバナンスや AI セキュリティ管理サービスに投資するようになります。
汎用人工知能とは、AI がほとんどのタスクワークや批判的思考の課題で人間を上回る能力を発揮できるレベルに到達するという概念であり、今日の AI 企業の間では大きな流行語となっているが、これまでのところ、それ以上のことはしていない。
Google の Deepmind は、OpenAI、Meta、Adept AI などとともに、この分野の定義と革新をリードする企業の 1 つです。現時点では、AGI とは何か、AGI はどのようなものになるのか、AI リーダーは AGI に到達したかどうかをどのようにして知るのか、といった点についてはあまり合意が得られていません。
これまで、AGI に関する研究と作業のほとんどはサイロで行われてきました。将来、AGI は引き続き研究開発の優先事項となりますが、過去の他の重要なテクノロジーと AI の取り組みと同様に、コンセプトの一貫した定義とフレームワークを開発するという理由だけでも、より協調的になる可能性があります。AI リーダーは今後数年間で真の AGI またはそれに近いものを実現できないかもしれませんが、AI 企業がそれをより明確に定義する取り組みを行う間、生成 AI はこの目標に徐々に近づいていきます。
主要な生成AIアプリのリストを見るには、ガイド「2024年のトップ20生成AIツールとアプリ」をお読みください。
大半の専門家や技術リーダーは、生成 AI が労働力と職場の様相を大きく変えるだろうという点では同意していますが、従業員自身にとってそれが純粋にプラスになるのかマイナスになるのかについては意見が分かれています。
労働力への影響の初期段階では、ジェネレーティブ AI は主に、自動化、AI を活用したコンテンツと推奨事項、分析、その他のリソースによってオフィス ワーカーをサポートし、より日常的で定型的なタスクをこなせるように支援しています。組織レベルと従業員レベルの両方で懐疑的な見方もありますが、新規ユーザーは、メールの作成と送信、レポートの準備、ソーシャル メディア向けの興味深いコンテンツの作成などの作業を支援するジェネレーティブ AI の能力を発見し続けており、これらにより、より高度な戦略的作業に費やす時間が節約されています。
こうしたより単純な使用例でも、ジェネレーティブ AI は、業界、セクター、部門、役割を超えて私たちの働き方を完全に変える可能性をすでに示しています。初期の予測では、ジェネレーティブ AI は主に組立ライン、製造、その他の肉体労働を処理すると予想されていましたが、現時点では、ジェネレーティブ AI はクリエイティブ、事務、顧客サービスのタスクと役割に最も直接的かつ広範囲に影響を及ぼしています。
マーケティング担当者、営業担当者、デザイナー、開発者、カスタマー サービス担当者、オフィス マネージャー、アシスタントなどの労働者はすでにこの技術革新の影響を感じており、最終的には生成 AI によって職を奪われるのではないかと恐れています。実際、ほとんどの専門家は、これらの仕事やその他の仕事が、わずか数年後には今と同じではなくなるだろうと同意しています。しかし、これらの人々にとって「リファクタリングされた」労働力がどのようなものになるかについては意見が分かれています。彼らの仕事は単に変わるだけでしょうか、それとも完全になくなるのでしょうか。
こうした未知の要素や不安が漂う中、職場や大学では現在、AI や生成 AI の専門的な使用に関するコースワーク、生成 AI 認定、トレーニング プログラムの提供に取り組んでいます。AI 研究の学部および大学院プログラムも登場し始めており、今後数か月から数年のうちに、この学位取得コースはデータ サイエンスやコンピューター サイエンスの学位取得コースと同じくらい一般的になるかもしれません。
2024年3月、数年にわたって議論され検討されてきたEU AI法がEU議会で正式に承認されました。今後数か月から数年にわたり、EU内で、またはEU市民のデータに関連してAIを使用する組織は、この新しい規制とその規定に従うことになります。
これは、生成 AI とそれがデータ プライバシーに与える影響に焦点を当てた最初の主要な規制ですが、消費者と社会の懸念が高まるにつれて、これが最後になるとは思わないでください。カリフォルニア州、バージニア州、コロラド州ではすでに州規制があり、いくつかの業界では、生成 AI の使用方法に関する独自のフレームワークとルールがあります。
地球規模では、国連が AI ガバナンス、国際協力と連携、確立された世界的枠組みを通じた責任ある AI の開発と展開の重要性について議論し始めています。これが強制力のある世界的規制になる可能性は低いですが、さまざまな国や地域の倫理的 AI と規制へのアプローチの枠組みを形成する重要な議論となるでしょう。
規制はすでに施行されており、今後も施行されると予想されており、言うまでもなく一般の需要もあるため、AI 企業やこのテクノロジーを使用する企業は、生成 AI の脆弱性に直接対処するセキュリティ リソースだけでなく、AI ガバナンス テクノロジー、サービス、ポリシーにもすぐに多額の投資を行うようになるでしょう。
少数の企業が AI ガバナンスの姿勢の改善に注力していますが、AI の使用と不安が増大するにつれて、これはますます必要になってきます。企業は専用の AI ガバナンスおよびセキュリティ プラットフォームをより大規模に使用し始め、人間が関与する AI モデルとコンテンツのレビューが標準となり、生成 AI を何らかの形で使用しているすべての企業が、重大な責任や損害から保護するために何らかの AI ポリシーを使用して運営するようになります。
政府、規制機関、企業、ユーザーが、生成 AI によって作成されたコンテンツに危険、盗難、不正確、またはその他の不適切な結果があることを発見すると、AI 企業に対して、データの調達とトレーニングのプロセス、出力の品質、幻覚管理戦略を改善するよう圧力をかけ続けることになります。
質の高い成果を重視することは多くの AI 企業の現在の戦略の一部ですが、このアプローチと一般の人々に対する透明性は、AI リーダーが評判と市場シェアを維持するのに役立つだけです。
では、生成 AI による品質管理はどのようなものになるのでしょうか? 今日のリーダーの中には、将来へのヒントを提供している人もいます。
たとえば、OpenAI はモデルを世代ごとに改良し、精度を向上させ、AI 幻覚の頻度を減らしてきました。実際にこの作業を行うだけでなく、モデルがどのように機能し、時間の経過とともに改善されているかを示す詳細なドキュメントと研究データも提供しています。
別の話ですが、Google の Gemini にはすでにユーザー向けのかなり包括的なフィードバック管理システムがあり、ユーザーは簡単に賛成または反対の意見を述べ、追加のフィードバックを Google に送信できます。また、クリックするだけで、回答を修正したり、法的問題を報告したり、生成されたコンテンツをインターネット ソースと照合したりすることもできます。
これらの機能により、ユーザーはフィードバックが重要であると確信できるため、すべての側にとってメリットがあります。ユーザーは製品に満足し、Google はツールのパフォーマンスに関するユーザー生成のフィードバックを定期的に受け取ることができます。
数か月のうちに、より多くの生成 AI 企業がこの種のアプローチを採用し、生成 AI におけるコミュニティ主導の品質保証を向上させるようになると予想しています。
多くの企業では、社内のワークフローと外部のユーザー エクスペリエンスを改善するために、すでに企業および顧客向けツールに生成 AI を組み込んでいます。これは、GPT-3.5 や GPT-4 などの確立された生成 AI モデルで最も一般的に行われており、そのまま組み込まれたり、ユーザーの既存のアプリ、Web サイト、チャットボットに組み込まれたりすることがよくあります。
今後数年間で、この組み込み生成 AI アプローチは、オンライン エクスペリエンス管理のほぼ普遍的な部分になると予想されます。顧客は、生成 AI が検索エクスペリエンスの中核部分であることを期待するようになり、自分で調査、買い物、エクスペリエンスを計画する際に、カスタマイズされた回答や推奨事項を提供できないツールを優先順位の低いものにするでしょう。
2 つの主要な AI アート ジェネレーターの詳細な比較については、ガイドをご覧ください: Midjourney vs. Dall-E: 2024 年のベスト AI 画像ジェネレーター
生成AIの世界で多くのことが起こっていることを考えると、OpenAIが2022年11月に初めてChatGPTをリリースするまで、ほとんどの人がこの技術について話していなかったとは信じがたいことです。OpenAIやその他の有望なAIスタートアップ企業、そして大手クラウド企業やその他のテクノロジー企業が、最高品質のモデルとこの技術の最も魅力的なユースケースの開発に競い合った結果、生成AIの最大のマイルストーンの多くは2023年に達成されました。
以下では、重要な技術的進歩と社会的影響の両方を考慮しながら、2023 年の生成 AI の最大の開発のいくつかを簡単にまとめました。
生成 AI の状況は、過去数か月で大きく変化しており、この急速なペースで今後も変化し続けると予想されます。以下で取り上げたのは、2024 年初頭に生成 AI で何が起こっているかのスナップショットです。これまでの生成 AI の状況はそうであったように、これらの詳細の多くがすぐに移行または変更されることが予想されます。
生成 AI は多くの業界で広く採用されているわけではありませんが、その評判は高まり続けており、プロフェッショナル ユーザーと娯楽ユーザーの両方で重要な足場を築いています。以下は、現在生成 AI が使用されている主な方法の一部です。
今日のビデオ市場向けのトップ生成AIツールについて詳しくは、ガイドをご覧ください: 5つの最高のAIビデオジェネレーター
フォレスターの2023年12月の消費者パルス調査の結果によると、「ジェネレーションAIからの情報を信頼すると同意したのはわずか29％」であり、「オンライン上の成人の45％が、ジェネレーションAIは社会に深刻な脅威をもたらすことに同意しました」。しかし、同じ結果の中で、50％がこのテクノロジーが必要な情報をより効果的に見つけるのにも役立つと信じていました。
明らかに、生成 AI に対する世論は現在非常に複雑です。特に北米では、この技術に対する興奮と関心が高まっており、生成 AI ツールを試用するユーザーは世界の他のほとんどの地域よりも多くなっています。しかし、生成 AI に熱心な人々の間でも、データ セキュリティ、倫理、透明性の欠如に伴う一般的な信頼のギャップ、ディープフェイクなどの誤用や乱用の可能性、将来の雇用の安定性に対する不安などについて、一般的に警戒感があります。
消費者の信頼を得るには、規制レベルと企業レベルでより倫理的な AI 対策を講じる必要があります。最近法律として可決された EU AI 法は、禁止されているアプリやユースケース、高リスクシステムに対する義務、透明性の義務などを規定し、個人データが保護されるようにしているため、この方向への大きな一歩です。ただし、AI 企業や AI を使用する企業には、この規制で要求されている以上の透明性、倫理性、責任を果たす責任もあります。
より倫理的な AI に向けて一歩を踏み出すことは、企業の評判と顧客基盤を強化するだけでなく、将来的に有害な AI が蔓延するのを防ぐための安全策を講じることにもなります。
生成型AIに関する問題と課題について詳しくは、ガイド「生成型AIの倫理：懸念と解決策」をお読みください。
企業がこのテクノロジーを取り入れるかどうかに関わらず、ジェネレーティブ AI は今後も確実に普及していくでしょう。ジェネレーティブ AI がビジネスの優先事項を圧迫することなく活用するには、AI を効果的に活用するための、明確に定義された効果的な AI 戦略と明確な目標を設定することが重要です。次の戦略が役立つ場合があります。
この戦略では、どのようなテクノロジーが使用できるか、誰が使用できるか、どのように使用できるかなどを説明する必要があります。テクノロジー、優先順位、規制が変化するのに合わせて、戦略とポリシーを柔軟かつ反復的なものにしてください。
生成型 AI イノベーションの進行速度からすると、既存の仕事が根こそぎにされるか、完全に変わることは間違いありません。従業員をサポートし、こうしたストレスを軽減するには、長期的に従業員と会社に役立つスキルアップとトレーニングのリソースを提供するタイプの雇用主になりましょう。
あなたが権力や影響力を持つ立場にある場合は、生成 AI の広範な導入によって生じる可能性のある世界的な不平等の拡大を緩和するための取り組みを検討してください。
発展途上国の企業と提携し、人々と地球に利益をもたらす生成的 AI イノベーションに取り組み、世界的に偏りのない多言語ソリューションとデータ トレーニングをサポートします。
一般的に、他の国や組織のリーダーと提携することで、すべての人にとってより優れたテクノロジーと成果がもたらされます。
特に AGI の追求においては、生成 AI の使用方法と、これらのツールがデータや知的財産とどのように相互作用するかについて注意が必要です。生成 AI には大きなプラスの可能性がありますが、害を及ぼす可能性についても同じことが言えます。生成 AI のイノベーションがどのように展開しているかに注意し、AI 企業に責任ある AI アプローチの責任を負わせることを恐れないでください。
生成型 AI は、当初考えられていた以上に産業、経済、社会を変革する驚くべき可能性をすでに証明しています。研究会社やテクノロジー企業は、このテクノロジーが、これまで想定されていたよりもはるかに早い時期に、人間の労働者が行う物理的な作業や認知作業の多くを引き受けることができる可能性があることを認識して、生成型 AI の将来に関する予測を継続的に調整しています。
しかし、この驚くべき技術開発には、十分な注意と入念な計画が伴うべきです。ジェネレーティブ AI の開発者とユーザーは、この技術の倫理的影響を考慮し、透明性と説明可能性を維持し、この技術の使用方法に関する一般の好みや意見に沿うように努力し続けなければなりません。また、より広範囲にわたる影響 (世界的な貧富の格差の拡大や環境へのダメージの増大など) を考慮し、害よりも利益をもたらすジェネレーティブ AI を作成するための創造的な方法を模索する必要があります。
では、生成 AI の希望に満ちた未来に向けて進むための最善の方法は何でしょうか? コラボレーションです。世界中のさまざまな職種や専門分野の AI リーダー、ユーザー、懐疑論者が協力して生成 AI がもたらす課題と機会を乗り越え、すべての人に利益をもたらす未来を実現する必要があります。
ジェネレーティブAIプロバイダーの詳細については、当社の詳細ガイドをご覧ください: ジェネレーティブAI企業: トップ20リーダー
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元記事: https://www.eweek.com/artificial-intelligence/future-of-generative-ai/