Last Updated on 2024-07-03 02:10 by 荒木 啓介
LLMレースは停滞しており、企業は特定の用途やコスト効率に基づいてモデルを選択するべきである。OpenAIのGPT-4に対抗する形で、AnthropicのClaude 3.5 Sonnetが優れた性能を示している。また、企業はMetaのLlamaやIBMのGraniteなどのオープンなLLMも検討すべきである。
AGIのハイプサイクルはピークに達しており、企業は既存のAIの能力を活用することに焦点を当てるべきである。LLMはテキスト処理には印象的だが、AGIに必要な基本的な理解や推論能力には欠けている。企業リーダーはAIの実装の現実的な側面に注意し、ハイプに取り込まれないようにする必要がある。
GPUの需要増加による供給不足が問題となっているが、AIの推論にはGPU以外のハードウェアも使用可能である。企業はAIのインフラストラクチャ投資を戦略的に計画し、ハードウェア要件を柔軟に調整する必要がある。
LLMのトレーニングに使用されるデータの著作権とプライバシーには問題があり、企業はAIモデルを展開する際にこれらの問題に注意を払う必要がある。データの出所を理解することが重要である。
AIは企業のコアビジネスを革新するよりも、周辺機能において大きな影響を持っている。AIの導入は顧客サポートや業務効率の改善などに焦点を当てるべきである。
AIエージェントは自律的なシステムであり、将来の自動化と意思決定の進化の可能性を秘めているが、現在の能力は限定的であり、完全に自律的なシステムとは言えない。実用化にはまだ時間がかかるでしょう。
【ニュース解説】
2024年に入り、人工知能（AI）の世界は大きな変化を迎えています。特に、OpenAIによるChatGPTのリリース後の初期の興奮が落ち着き、企業はAI技術を実際の製品にどのように実装するか、そしてその投資収益率（ROI）に焦点を当てるようになりました。この変化は、AIの未来に関する6つの重要な議論を中心に展開されています。
まず、大規模言語モデル（LLM）の開発競争が頭打ちになっていることが明らかになりました。OpenAIのGPT-4とAnthropicのClaude 3.5 Sonnetなど、性能がほぼ同等のモデルが複数存在するため、企業は「最良」のモデルを追求するよりも、特定の用途、コスト効率、統合の容易さに基づいてモデルを選択することが推奨されています。また、MetaのLlamaやIBMのGraniteなどのオープンなLLMも選択肢として注目されています。
次に、人工一般知能（AGI）に関するハイプがピークに達したとされています。LLMはテキスト処理において印象的な能力を示していますが、AGIに必要な基本的な理解や推論能力には欠けているため、企業は既存のAIの能力を現実的なアプリケーションに活用することに焦点を当てるべきです。
また、AI開発の急増によるGPU（グラフィックス処理ユニット）の需要増加がインフラストラクチャのボトルネックとなっています。しかし、AIの推論にはGPU以外のハードウェアも使用可能であり、企業は戦略的にインフラストラクチャ投資を計画し、柔軟に対応する必要があります。
LLMのトレーニングに使用されるデータの著作権とプライバシーに関する問題も浮上しています。企業はAIモデルを展開する際にこれらの問題に注意を払い、データの出所を理解することが重要です。
AIの導入は、企業のコアビジネスを革新するよりも、周辺機能において大きな影響を与えています。顧客サポートや業務効率の改善など、AIの活用は具体的なプロセスの向上に焦点を当てるべきです。
最後に、AIエージェントについては、自律的なシステムとしての将来の可能性が秘められていますが、現在の能力は限定的であり、完全に自律的なシステムの実現にはまだ時間がかかるでしょう。
これらの議論は、企業がAI技術をどのように活用し、将来に向けてどのように戦略を立てるべきかを考える上で重要な意味を持ちます。ハイプから現実への移行は、AIの実装においてより実践的で効果的なアプローチを求める企業にとって、新たな機会を提供しています。
from From AGI to ROI: The 6 AI debates shaping enterprise strategy in 2024 .
