生成 AI はすでに統合された現実となっています。これらはもはや実験やプロトタイプではありません。今日、これらのテクノロジーは、私たちがコミュニケーションし、仕事をし、さらには社交する方法に不可欠な部分となっています。イノベーションは続いており、来年にはさらに浸透した新たな段階が訪れるでしょう。それがどのようなものになるのかを理解してみましょう。
2024 年の生成 AI: 探索と統合のバランス
2024 年には、生成人工知能が私たちの日常生活の基本的な要素になるでしょう。しかし、私たちはどのようにしてこの点に到達し、将来の展望は何でしょうか?
2022 年が新しいツールやモデルの発売による「探索」の年だったとしたら、2024 年は間違いなく「統合」の年になるでしょう。生成 AI は、研究テーマから、エネルギー資源の管理を経て、医療 (特に医療診断を含む) から教育に至るまで、さまざまな分野で実装されるテクノロジーへと移行します。
生成 AI の遍在性とバランスの模索
ご存知のとおり、イノベーションは循環的なプロセスです。新しい発見が統合を促進し、それが新たな探索の道を開きます。そして、「拡大」フェーズは、激しいライバル間の挑戦によって刺激され、これらのプロセスを強力に加速します。
Generative AI の分野では、さまざまなプラットフォームとその資金提供者間の競争が熾烈です。各プラットフォームは、機能、倫理、より大きなテクノロジー エコシステムへの統合の点で他のプラットフォームを上回ることを目指しています。
吟遊詩人、ジェミニ、Google とのデュエット
AI 分野の巨人である Google は、Bard、Gemini、Duet などのいくつかのプラットフォームに投資しています。これらのプラットフォームはそれぞれ、チャット アプリケーションからビジネス自動化ソリューションまで、異なる焦点を当てています。 Googleの戦略は、より広範囲のアプリケーションをカバーするためにAIポートフォリオを多様化することのようだ。
さらに、Google は、Anthropic を含む複数のプラットフォームに資金を提供しているという点で、ユニークなケースです。これにより、多様化の利点が得られますが、潜在的な利益相反につながる可能性もあります。
克服戦略: Google は、これらのプラットフォームを単一のエコシステムに統合し、ユーザーや企業にとって魅力的な「オールインワン」AI ソリューションを提供することを目指しています。
Microsoft との ChatGPT
Microsoft は、幅広いタスクを実行できる仮想アシスタントである Copilot に焦点を当て、ChatGPT に大きな賭けをしました。 Microsoft の強みは、エンタープライズでの存在感と、ChatGPT を Office 365 などの他の製品に統合できる能力にあります。
克服戦略: Microsoft は、既存のサービスとの統合を強化することにも注力し、ChatGPT を個人だけでなく大規模な組織にとっても不可欠なツールにする予定です。
Anthropic with Amazon (および Google)
Anthropic は資金提供を受けているため、興味深い事例です。 どちらもアマゾンから (4億ドルで) Googleからよりも （2.4億ドル）。 Claude.ai と今後の後継プラットフォームにより、このプラットフォームは、ますます関連性の高いトピックである Generative AI の倫理と透明性に重点を置いています。
克服戦略：Anthropic は、技術的に高度なだけでなく、倫理的に責任のあるソリューションを提供し、倫理的 AI 分野のリーダーになる可能性があります。
これらのプラットフォームとその金融業者との間の競争は、生成 AI 分野の成熟の兆しです。各プレーヤーは独自のスペースを見つけようとしています。2024 年は、これらの戦略のいくつかが大きな実を結ぶ年となる可能性があります。
生成 AI、2024 年の (根拠のある) 予測
2024 年は生成 AI にとって重要な年となるでしょう。私は次のことを期待しています:
究極のカスタマイズ
2024 年、Generative AI はパーソナライゼーションをまったく新しいレベルに引き上げます。私たちは、データのみを提供し、非常に正確な方法でソリューションを開発する「クローズド人工知能」をますます訓練できる可能性があります。あなたの音楽の好みを知るだけでなく、あなたに合わせた曲を作曲してくれる仮想アシスタントを想像してみてください。または、最速ルートを検索するだけでなく、交通量が多すぎる道路や信号が多すぎる道路を避けるなど、ユーザーの好みも考慮に入れてくれるナビゲーション システム。
XNUMX つの例:
フィットネスアプリ これは、Generative AI を使用して、身体測定値だけでなく、ライフスタイルや食事の好みにも基づいて、完全にパーソナライズされたトレーニング プランと食事を作成します。 eラーニングシステム これは、生成 AI を使用して、生徒の成績と学習の好みに基づいてカリキュラムをリアルタイムで適応させます。生徒が数学は苦手でも歴史は得意な場合、システムは数学の問題に歴史的要素を統合して、学習をより魅力的なものにすることができます。
さらなる倫理と安全性
AI が私たちの日常生活にますます統合されるにつれて、倫理とセキュリティの問題はますます差し迫ったものになります。たとえば、法的な文脈で使用される AI アルゴリズムにバイアスがないことをどのように保証しますか?あるいは、生成モデルが少ないデータから超現実的な人物画像を作成できる場合、プライバシーをどのように保護するのでしょうか?
XNUMX つの例:
「倫理ラベル」の導入 食品の栄養表示と同様に、特定のモデルがどのようにトレーニングされたか、どのデータが使用されたかをユーザーに知らせるアルゴリズムの場合。 「AIガーディアン」の実装 ソーシャル メディアにおいて、ディープフェイクやフェイク ニュースなど、欺瞞的または有害な可能性のある AI 生成コンテンツを監視し、フラグを立てるように設計されたアルゴリズム。
人間と機械のコラボレーション
2024 年の生成 AI は、人間に取って代わることを目的とするのではなく、人間を強化することを目的としています。外科医が生成モデルを使用して複雑な手術を実行する前にシミュレーションしたり、建築家がアルゴリズムを使用してより持続可能な建物を設計したりしているところを想像してください。
XNUMX つの例:
AI診断システム これは、幅広い症状や医療データを分析して、すぐには明らかではない可能性のある診断を示唆することで、医師による希少疾患の早期診断を支援します。 「グリーン」な生成 AI 農家の作物管理を支援します。このアルゴリズムは、気候、土壌の種類、植物の健康状態などのデータに基づいて、植え付けや収穫の最適な時期を提案したり、植物の病気の発症を予測したりすることもできます。
要約すると
生成 AI は、探索と統合の間の動的なバランスを維持しながら、人類史上最も急速に進化する分野となるでしょう。このバランスは貴重です。ドリフトを本当に回避するために私たちがしなければならないのはこれだけであり、それはほぼ完全に私たち、そしてこのテクノロジーを規制する人にかかっています。
生成型 AI は今後も存在し、今日私たちが想像することしかできない方法で私たちの世界を形作っていきますが、私たちはそれらがすべて私たちの種にとって有益であることを確認する必要があります。
