- 2023年に公開されたChatGPTにより、AIのハイプが低下しつつある
- ジェネレーティブAIに成功した企業では、収益成長やコスト削減よりもガバナンスが重要視されている
- AIの普及の障害の1つは信頼性の欠如であり、ジェネレーティブAIの定義や規制が不明瞭である
- AI washingはジェネレーティブAIの広告宣伝における問題であり、事実と虚構を区別するのが難しい
- AIの開発者たちは、AIが人間の開発者を置き換える可能性について議論している
- AIコーディングツールは簡単なコーディングタスクを行うことができるが、複雑なリクエストには人間の介入が必要である
- LLMを使用する企業はトレーニングを継続的な費用と考えるべきであり、RAGプロセスが将来的に問題を軽減する可能性がある
- ジェネレーティブAIは莫大なエネルギーを必要とし、データセンターの拡張によりエネルギー消費が増加している
ジェネレーティブAIの普及には様々な課題があります。信頼性の問題やジェネレーティブAIの定義の不明瞭さ、AI washingなどが挙げられます。また、AIが人間の開発者を置き換える可能性についての議論やエネルギー消費の問題も重要です。企業がジェネレーティブAIを導入する際には、これらの課題に対処する必要があります。