2024年、生成AIが新たなプラットフォーム移行の中心に。2025年はその成長の限界に挑む重要な年に。各社の競争が激化し、技術革新が進む中、AIの未来がどう変わるか注目される。
この変革は過去のプラットフォーム変化よりも急速かつ大規模であるとされ、2025年は生成AIがスケーリングの限界に挑む重要な年となる見込みだ。
特に、ビル・ゲイツ氏がChatGPTのデモを見た際に感じた革命的な技術の進化は、AIの成長を象徴している。
ChatGPTは、リリースから18カ月でOpenAIの企業価値を1,600億ドルに押し上げ、Microsoftが同じ価値に達するのに20年かかったことと比較すると、その成長スピードは驚異的である。
2024年は、GoogleやAppleが生成AIへの取り組みを強化し、生成AI市場が急成長を遂げる年となった。
今後数年間は年平均30％以上の成長が見込まれる中、技術的な進化も著しい。
OpenAIは「GPT-4o」を発表し、リアルタイムの音声インタラクションやマルチモーダル処理が進展した。
また、9月には「OpenAI o1」が投入され、AI推論性能の競争が本格化した。
GoogleはR&D部門を再編し、Geminiを強化し、Anthropicは倫理性を重視したアプローチで存在感を示すなど、各社が競争を繰り広げている。
このように、生成AIは急速に進化し続けており、今後の発展が期待される。
参考リンクhttps://news.yahoo.co.jp/articles/1cac7f25383602f96be086b755156d68c508ad15
コメントでは、生成AIの進化とその未来についてさまざまな意見が寄せられました。
まず、パラメーター数の増加が表現の自由度を向上させる一方で、表現空間が有限である場合、性能が頭打ちになる可能性が指摘されました。
特に、画像処理や音声処理の分野では、新たな訓練費が安くなることで、様々な業界で新たなビジネスが生まれることが期待されました。
また、生成AIが出力したデータを再帰的に学習することによって、最終的にはモデルが崩壊する懸念も示されました。
特に、インターネット上に生成AIによって生み出された汚染データが増加し、人間が生み出すデータよりも多くなると、生成AIの学習データが汚染データに偏る可能性があることが強調されました。
この状況が続くと、モデルの崩壊が加速するという意見がありました。
さらに、2028年に学習データが枯渇し、限界が来るという「２０２８年限界説」も話題に上がりました。
急速な発達が逆に仇となり、データ同士の近親交配が起こることで自滅する可能性があると懸念されました。
しかし、デバッグや進歩が行われるため、最悪の事態には至らないだろうとの楽観的な見方もありました。
最後に、情報の確からしさを格付けできるAIの必要性が求められ、事実やフェイクの可能性を分類するAIの開発が望まれていました。
このように、生成AIの進化には期待と懸念が入り交じっており、今後の動向が注目される状況です。
ネットコメントを一部抜粋
パラメーター数を増やして増えるのは表現の自由度です。
生成AIが出力したデータを再帰的に学習していくと、最終的にはモデルが崩壊します。
２０２８年限界説が出ていて、学習データが枯渇する可能性があります。
データ同士の近親交配が起きると、自滅する状態になるかもしれません。
情報の確からしさを格付けできるAIがほしいです。