要点
- 2020年にOpenAIがChatGPTをリリースして以来、ジェネレーティブAIのハイプが収束しつつある
- ジェネレーティブAIの成功企業では、ガバナンスが収益成長やコスト削減よりも重要視されている
- ジェネレーティブAIの導入障壁は信頼不足であり、AI washingと呼ばれるマーケティング手法も増加している
- AIコーディングツールは簡単なコーディングタスクを遂行できるが、複雑な要求には人間の介入が必要
- LLM（大規模言語モデル）の構築には高い初期コストがかかるが、長期的にはカスタマイズ性が高いので投資が見込まれる
- トレーニングがエネルギー消費の80%を占めるため、AIモデルの継続的なトレーニングはコストがかかる
- ジェネレーティブAIのエネルギー需要が高まっており、AIモデルのエネルギー消費に対する懸念が広がっている
感想
ジェネレーティブAIの普及に伴い、ガバナンスやエネルギー消費に関する課題が浮き彫りになっています。特に、AIの信頼性やエネルギー効率の問題は今後の技術開発において重要なポイントとなるでしょう。また、ジェネレーティブAIがビジネスにもたらす価値を正しく理解し、適切な投資を行うことが重要です。