AI漫遊記: AI Index Report 2024 第0章 - 10の主要ポイント
「AI漫遊記」とは、AIに関するトピックを、寄り道しながら気の向くままに探求し記録したものです。
先日、2023年までのAIに関する膨大なデータを分析した「AI Index Report 2024」が、スタンフォード大学により公開されました。
2017年から毎年公開され、7年目になります。
今回のシリーズでは、このレポートを深っていこうと思います。
シリーズ一覧
第0章 - 10の主要ポイント
第1章 - 研究開発
第2章 - 技術的パフォーマンス
第3章 - 責任あるAI
第4章 - 経済
第5章 - 科学と医学
第6章 - 教育
第7章 - 政策とガバナンス
第8章 - 多様性
第9章 - 世論
10の主要ポイント
1.AIは一部のタスクでは人間に勝るが、すべてのタスクで勝てるわけではない。
AIは、画像分類、視覚的推論、英語理解など、いくつかのベンチマークで人間の能力を上回っている。しかし、競技レベルの数学、視覚的な常識的推論、プランニングなど、より複雑なタスクでは遅れをとっている。
2.産業界がAI研究の最前線を支配し続けている。
2023年、産業界は51の注目すべき機械学習モデルを生み出したが、アカデミアのは15にとどまった。また、2023年の産学共同研究による注目すべきモデルは21で、過去最高を記録した。
3.フロンティア・モデルはかなり高価になる。
試算によると、最先端のAIモデルの学習コストはかつてない水準に達している。例えば、OpenAIのGPT-4は学習に推定7800万ドル相当の計算機を使用し、GoogleのGemini Ultraは計算機に1億9100万ドルかかった。
4.米国は中国、EU、英国をリードし、トップAIモデルの主要な供給源となっている。
2023年には、61の注目すべきAIモデルが米国を拠点とする機関から生まれ、EUの21、中国の15を大きく上回る。
5.LLMの責任に対する頑健で標準化された評価は、欠如している。
AI Indexの新たな調査により、責任あるAIの報告において標準化が著しく欠如していることが明らかになった。OpenAI、Google、Anthropicを含む主要な開発者は、主に異なる責任あるAIベンチマークに対してモデルをテストしている。この慣行は、トップAIモデルのリスクと限界を体系的に比較する取り組みを複雑にしている。
6.生成AIへの投資が急増。
昨年はAI全体への民間投資が減少したにもかかわらず、生成AIへの資金調達は急増し、2022年の8倍近い252億ドルに達した。OpenAI、Anthropic、Hugging Face、Inflectionを含む生成AI分野の主要企業は、大幅な資金調達ラウンドを報告した。
7.AIは労働者の生産性を高め、より質の高い仕事をもたらす。
2023年には、AIが労働に与える影響を評価する研究がいくつか発表され、AIによって労働者がより迅速に仕事をこなし、生産物の質を向上させることが可能になることが示唆された。これらの研究はまた、AIが低スキル労働者と高スキル労働者の間のスキルギャップを埋める可能性を示している。しかし、他の研究では、適切な監督なしにAIを使用すると、パフォーマンスが低下する可能性があると警告している。
8.AIのおかげで科学の進歩はさらに加速する。
2022 年、AI は科学的発見を前進させ始めました。しかし 2023 年には、アルゴリズムによるソートをより効率的にするAlphaDevから、材料発見のプロセスを促進するGNoMEまで、さらに重要な科学関連のAI アプリケーションが発表されました。
9.米国におけるAI規制の数が急増。
米国におけるAI関連規制の数は、昨年から過去5年間で大幅に増加している。2023年には25のAI関連規制があり、2016年にはわずか1つだった。昨年だけでも、AI関連規制の総数は56.3％増加した。
10.世界中の人々がAIの潜在的な影響力をより強く認識し、より神経質になっている。
Ipsosの調査によると、過去1年間で、AIが今後3〜5年のうちに自分たちの生活に劇的な影響を及ぼすと考える人の割合が60％から66％に増加した。さらに、52％がAI製品やサービスに対して神経質になっており、2022年から13ポイント上昇している。アメリカでは、ピューのデータによると、アメリカ人の52％がAIに期待よりも不安を感じており、2022年の38％から上昇している。
