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予想大きく上回るエヌビディアの見通し、世界のAI関連株を押し上げ
Bloomberg
丸山 進也外資系メーカー研究開発
将来的にAI秘書的な業務サポートを個人が利用する場合、サービス品質を一定以上に向上させるには個々人に合わせた追加学習が必要になると予想されます。そうなるとセキュリティ的に万が一でもネット上にデータを漏らしたくない場合はローカル(オフライン)環境でAIに追加学習をして内部のみ、または外から専用ソフトでのみアクセスする。そんな活用環境の構築が必要になると予想されます 企業内AIサービスの構築はそれに先駆けて行われて、それが個人向けにOpen Sourceで活用されるケースが出てくると予想しています。まずは法人内部で追加学習するコストがどのくらいなのか、その当たりもクラウドサービスでやっちゃう企業も出てくると思いますが、致命的な漏洩問題が起きるのかを注視して、個人向けAI環境がどう整っていくのか、その運用はグラボで良いのか、AI専用チップの優位性が出てくるのか網を仕掛けて追っていきたい思っています。 AI学習データ周りの情報漏洩は定期的に目にする顧客データや内部資料の漏洩とはレベルが違います。その企業の存在価値やアイデンティティに相当する情報だからこそ追加学習する必要があるわけですから、企業ごと個人ごとにオフライン学習環境を構築する流れになる可能性はありそうです。
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