【2023年AI関連で押さえておくべき10の事実🔥】スタンフォード大学の全386Pの2023年のAIレポートを要約

スタンフォード大学が『2023 AI Index Repor』を発表しました。
全P.368ページと大ボリュームです。

そして、内容は衝撃的なものばかりでした…

今回はその中で「押さえておくべき衝撃の10の事実」を分かりやすく、画像付きでまとめました。


3分でキャッチアップできるので是非ご覧ください！
最後が特に衝撃です🔥

1. 企業が学界を追い抜く

過去10年間で、機械学習の主要なモデルのほとんどは学界によって発表されていましたが、その後、企業側が主導権を握りました。

2022年には学界が発表したわずか3つのモデルに対し、企業は32の機械学習モデルを発表しました。

最先端のAIシステムの構築に企業が本来持っているデータ、コンピューターの性能、資本などの資源が役立ちました。

2. 従来型の機械学習の性能が頭打ち

Stable DiffusionやDALL-E 2、ChatGPTなど大規模言語モデルは、テキスト生成や画像生成、音声認識など、様々なタスクに対応するようになっています。
しかしながら、10年前に火付け役となった従来型の機械学習は、限定的な効果しかもたらさず、近年では飽和状態に陥っています。

3. AIが環境に役立つが、害も与える

最近の研究によると、AIシステムが深刻な環境影響をもたらすことがあるということが示唆されています。

Luccioniら（2022）によると、BLOOMのトレーニング中に排出されたCO2は、ニューヨークからサンフランシスコへの片道旅行の航空旅客1人分の排出量の25倍に相当するとのことです。

しかし、新しい強化学習モデルであるBCOOLERなど、AIシステムを使用してエネルギーの最適化を図ることができることがわかっています。AI技術は、環境に悪影響をもたらす可能性がある一方で、エネルギーの効率化や省エネなど、環境保護に貢献することもできることを、この研究結果は示唆しています。

4. AIが科学の進歩を加速