【大課題】なぜ、メタは生成系AIブームに乗り損ねたのか
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思ったよりも深い記事と思いました。こうした最新プログラムはベータ版を出して、使用者のフィードバックをもとに磨きをかけていくのが王道ですが、大企業はそれができない、つまりベータ版なのに「炎上」したり、そうしないためにコンサバティブに設計されてつまらない＝何も学べない状況になっている。とすれば、テックの大企業は現在の「金のなる木ビジネス」をもとに、スタートアップへの投資会社にならざるを得ないということかも知れません。
ここに全て集約されていますね
OpenAIがやっても怒られないどころか、ナイスチャレンジ。
メタやGoogleが同じことをやったら議会やメディアから袋叩きにあいます。
日本の面白いところはこれと全く逆ですよね。大企業から出てくると、多少の不具合も許容してしまう。ベンチャーやスタートアップがやると、正確なものを出しても「本当に信頼できるのか？」となる。不思議でなりません。
"「人々は大手のテック企業に、高い基準を求める傾向があります」と、かつてグーグルや百度（バイドゥ）のAIラボを統括していたアンドリュー・ン博士は言う。
「ゆえに、小さな会社の方がより速く動くことができるという不公平な競争条件になっているのです」"メタには偽情報の拡散している、プライバシーを侵害している、と言われて戦ってきた歴史があります。
それゆえ、偽情報を拡散することもある完璧でないツールの手綱を引くことに苦慮している、その様子がとてもよくわかるニューヨーク・タイムズのレポートです。
投資家から一般のユーザーまで、このAIチャットボット技術への期待はとても高いのですが、このツールが万全からは程遠いという負の側面をしっかり知る必要があると思います。
記事の中でも記されていますが、現時点で小さい企業・組織の方が（Open AIのような）この技術の可能性を示していくには有利に働いているようです。
ここから大手テック企業が技術の開発と共に、どのようにローンチする「戦略」をとっていくのか、大注目です。
