AI革命：テクノロジーとアクセシビリティの新時代 【伊藤穣一】
大規模言語モデルの発展と、それが一般ユーザーに与える影響
AIの進歩により、文章を書く人々やさまざまな物を創造する者たちの生産性が向上していると思われます。研究者やソフトウェアエンジニアだけでなく、弁護士などの文書作成を行う職業においても、この影響は見られます。コンピュータ言語と人間の自然言語の接点が大きく改善されたことが、この変化の基盤です。
AIは学習を通じてモデルを作成し、そのモデルを用いてさまざまな処理が可能になります。ジェネラリストAI、特に大規模言語モデルは、多様なデータを生成し出力する能力を持ちます。これには、文章生成なども含まれます。最近、GPTのような大規模言語モデルが一般ユーザーにも利用可能になり、画像のノイズ除去技術などの進展もあり、DALL-Eのような技術が登場しました。DALL-Eは、ノイズを生成し修正することで、人間が想像できる形の画像を作り出すことが可能です。画像処理の分野でも、このような技術が活用されています。
最初はOpenAIが開発したGPT、続いてDALL-Eが登場し、大規模言語モデルが一般の人々にも手が届くようになりました。これらのモデルは、以前は想像もしなかったような結果を生み出し、あたかも魔法のような印象を与えています。特に、さまざまな文章や物を創る人たちの生産性の向上が顕著です。現在のGPT-3では、以前よりも誤りが減少していますが、まだ改善が必要な部分があります。例えば、医療に関する情報や研究論文の作成時には、重要な点で誤りが生じることがあります。
AIの進化と人間の介入
AI技術が徐々に改善されていく中で、人間が理解しチェックする役割は依然として重要です。特に、AIに対する質問を繰り返し行い、フィードバックを与えることで、その応答の質は大きく向上します。このプロセスは、特定の分野を理解している人間とのコラボレーションを通じて、特にソフトウェア開発者などの生産性を高めることができます。
短期的には、AIが描画、調査、整理などの支援を提供し、これは研究者やソフトウェア開発者、弁護士など文書作成を行う職業にとって重要なアシスタントの役割を果たします。レッスンプランの作成など、特定の分野におけるAIの応用は非常に理解しやすく、これがキャピタリズムの下で各職業ごとに異なるインターフェースツールとして発展する可能性があります。このツールは、ベンチャー企業や大手企業によって開発されるかもしれません。
コンピュータ言語と人間の自然言語の統合が進み、例えば自然言語での会話がSQLなどのデータベース言語に変換されるようになると、AIはより広範な用途に活用できるようになります。これは私の仮説ですが、大規模言語モデルをベースとするプラットフォームの開発は、OpenAIのような企業によって進められており、これには高度な技術力と資金が必要です。
AIを活用するビジネスの未来についての考察
AI技術の発展に伴い、新たなビジネスカテゴリが形成されています。これは、Appleと開発者の関係に似ており、優れた製品やサービスがあれば、大企業がそれを自社で取り入れる可能性があります。AI関連のスタートアップにとっては、市場での成功が難しいかもしれません。
現在、オープンなプラグインシステムやインターフェースが提供されていますが、これはAppleのApp Storeに似た状況です。アプリケーションを開発して利益を得ることは可能ですが、それだけでは上場や大規模なビジネス展開は難しいでしょう。ミドルウェア層では、多くの便利なツールが登場しますが、これらは容易にコピーされるリスクもあります。
一方で、すでに市場に浸透している企業、例えばマイクロソフトオフィスやセールスフォースのような企業は、AIを上手く統合し、既存の顧客基盤を活用してビジネスを拡大できる可能性があります。実際のビジネスにおいては、AIをどのように活用し自社を強化するかが重要な戦略ポイントです。適切にレバレッジ（活用）することで、企業は競争優位を維持し、そうでなければ市場での地位を失うリスクがあります。
ビジネスとプラットフォームの未来
ビジネスとプラットフォームの領域は、AIの発展により激変しています。ベンチャーキャピタルがウェブ2.0に注目したように、AI分野でもユニコーン企業が出現する可能性はありますが、次のGoogleのような企業が登場するのは非常に困難です。
現在、プラグインシステムやオープンAPIのような仕組みが導入されており、これにより開発者はより容易にイノベーションを行えるようになっています。ただし、デジタルトランスフォーメーション（DX）に遅れている企業にとっては、この変化に対応するのは厳しいでしょう。
過去には会計士が電卓からエクセルへとツールを変えてきましたが、AIの時代では、新しい技術を使いこなすスキルが求められます。アーティストやグラフィックデザイナーにとっても、デジタルツールの習得は不可欠です。しかし、AIが完全に自動で作品を生み出すようになると、人間のクリエイティビティやツールの使い方に新しい価値が生まれるでしょう。
AI技術の進歩は速く、それに伴うリスキル（新しいスキルへの移行）の必要性が高まっています。民間企業では、高いレベルのアウトプットが求められ、競争が激化しています。AIの使い方としては、自分の作成したものを再現させることや、文章のアドバイスを受けることが有効です。結果として、AIを単に作成ツールとして使うよりも、コーチとして活用する方がより良い結果をもたらすことが教育の側面での重要なポイントです。
大規模言語モデルの特性
現在の大規模言語モデルは、ニューラルネットワークというシステムを使用しています。この技術は文章生成などに非常に適していますが、医療情報、企業データ、人事情報など、特定の構造を持つ情報処理にはそれほど向いていません。
構造的なAIは、このようなデータに適した処理を行うことができます。また、GPTのようなモデルは事前にトレーニングされますが、常にトレーニングが可能なベイジアンモデルも存在します。このような進化するAIシステムは、右脳と左脳のように組み合わせることで、互いの能力を高め、間違いのチェックなどができるようになります。
GPTは数学的な処理には適していますが、相当なエネルギーと情報量を必要とします。現在は巨額の投資をしてモデルをトレーニングしていますが、将来的にはこれを携帯電話で行えるようになる可能性があります。そうなると、より個人的なAIのトレーニングが可能になり、より構造的で高度な処理能力を持つAIの出現が期待されます。
AIと自然言語処理技術の進歩
最近の技術の進歩により、音声や文書のやり取りが容易になってきています。これにより、全ての情報を文字に変換する必要がなくなり、アクセシビリティが高まっています。例えば、自然言語の翻訳機能が向上することで、話すことができない人や耳が聞こえない人など、さまざまな障害を持つ人々にとっても、コンピュータを使ったコミュニケーションがより容易になります。これはまさに革命的な変化です。
さらに、国と国との文化的な翻訳も進むことで、異なる背景を持つ人々間のコミュニケーションが促進されます。しかし、アクセシビリティが向上すると同時に、ネガティブな側面も増える可能性があります。例えば、Twitterのように完全に壁を取り払うと、混乱や問題が発生することもあるでしょう。
技術的な進歩によるアクセシビリティの向上は、良い点も悪い点も含めて重要な影響を及ぼします。そのため、技術の進歩に伴う課題の解決方法を見つけることが、今後の最大の課題の一つです。
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