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すでに転換期の予兆あり、生成AIは2024年に「冷や水」を浴びせられる
門馬 崇Nissho Electronics USA Corporation Manager
検索コストが高いことは今までも言われていたことなので、特に驚くことではないかと感じました。AIを動作させるハードウェアの性能は上がってきていることや、モデルのパフォーマンスを上げるためのソフトウェアも最近では徐々に存在感を高めています。こうした取り組みによる”最適化”がなされることでコストは間違いなく下がって行きます。どのタイミングで実装をするかの判断がとても難しいです。リスクを取って投資をして、始めてみる企業は、生成AIを用いたイノベーションを早く完成できますし、様子見をしている企業は活用し始めたときにはすでに生成AIを活用する競合他社が優位性を発揮してしまっているかもしれません。。。
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リアルタイム処理革命が間近に--現時点では普及に偏り
門馬 崇Nissho Electronics USA Corporation Manager
AI Hardware & Edge AI Summit 2023 という小規模イベントに参加してきました。講演の中では85%のデータは非構造化データであり、その2%しか利用されていないのが現在というコメントが頭に残っています。つまり、偏りの議論以前にデータの利活用がぜんぜん進んでいない状況なのでは?と考えます。
Googleでは、2015年からTPUの開発にいそしんでおり、こうしたデータからのモデル作成を高速に行えるような実装を進めています。Edge側でもさまざまな可能性を秘めたチップが登場しています。
どんどんユースケースが出てきてリアルタイムデータの重要性に関する議論が深まるといいですね。
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門馬 崇Nissho Electronics USA Corporation Manager
完全にセキュアな状態でないと使ってはいけないという考えも大事だと思います。しかし、これを正とするならば、一番使っちゃいけないアプリは、ブラウザだと思います。つまり、多くの方が指摘するように、実際はブラウザなしに業務なんてできないですよね。そもそも、完全にセキュアなアプリなんて、存在しません。
生成AIに脆弱性があるのは当たり前なので、脆弱性があることを前提にリスクを最小限にする方法を現実的な手段で講じていく必要があります。そのモデルケースがどんどん浸透してきてほしいですし、プラットフォーマーは積極的にモデルケース作成、推進をしてほしいです。
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門馬 崇Nissho Electronics USA Corporation Manager
とても勉強になる記事ですね。Open AIも昨年11月のリリースから生成型AIをどのようにユーザーが使っているのかや、逆にどう悪用されるのかについて状況を見たうえで、ポストトレーニングを行うことでレスポンシブルAIとしての精度を高めていくことを3月ごろにCEOが講演していました。その時点での見解は、アシスタントとしての利活用にとどめるのが望ましいとしています。
一方、記事のようなリスクに関する議論は、米国でも継続的に非常に積極的に行われています。
あくまで個人的な意見ですが、AIに直感や常識を求めるのは困難なので、ある程度は仕方ないと思います。つまり、100%の精度を求める業務には現時点では正直AIは向かないという前提のもと、60%~70%の正確性で対応が可能な業務に適用してみることが重要かと思います。最も大きなリスクは取り組まないこと。取り組まないとどんどん企業も個人も競争力を失っていきます。
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