これは、指数関数的な効率性向上と改善に関する話なのです。
ガートナーの最近の報告では、生成AIを史上最も破壊的な技術の一つであると表現して、以下のように述べています。「生成AIは、科学的発見と技術の商業化の両面で急速に進歩するでしょう。生成AI（の導入）が進んでいるのは、生命科学、医療、製造業、材料科学、メディア、エンターテインメント、自動車、航空宇宙、防衛、エネルギーなどの幅広い分野において、生成AIの手法が探求され、その有効性が実証されているからです」
マッキンゼーの予測では、生成AIは「分析した63件のユースケース全体で、年間2.6～4.4兆ドルに相当する価値を生み出す可能性がある」としています。比較対象として、2021年の英国全体のGDPは3.1兆ドルでした。これらのユースケース以外のタスクに現在使用されているソフトウェアに生成AIを組み込むことによる影響を含めると、この見積もりはおよそ2倍になるでしょう。使い道はほぼ無限です。
生成AIによる影響
この状況は、ティム・バーナーズ＝リーが『情報管理：提案』でウェブの構造と理論を示した1989年と似ています。その発明を機に私たちのビジネスや個人の生活は劇的に変化しました。今やウェブなしの生活を考えることはできなくなっています。
生成AIも同様の変化をもたらそうとしているのです。従来のAIは既に、膨大なデータセットを取り込み、顕著なパターンを特定して、データに基づいた判断や予測を行う驚異的な力で、ビジネスを変革してきました。
そして今、トランスフォーマーを使用した深層ニューラルネットワークの進歩により、ChatGPT、Bingチャット、Bard、LLaMA、DALL-Eなどの生成AIプラットフォームへの道が開かれました。こうした技術は、入力された訓練データからパターンを学習するだけでなく、訓練セットと類似した特徴を持つ新しいデータを生成するという能力を追加で持っている点で独特なものです。
効率性と改善
コンテンツの「生成」は、いわば魔法です。生成AIにおけるループの最適化によって、詳細なデータが供給されると驚異的な効率性が実現します。これにより、AIは人間が理解するには規模が大きすぎる複雑なパターンや、認識しがたいパターンも識別できるようになります。生成AIの詳細パターン認識は、プロセスに多大な効率性をもたらし、提供するデータセットと同様に詳細な結果を生み出します。また、生成AIの性能が高まるにつれ、効率性も高まっていきます。
効率性のみならず、AIのループ最適化は、教育におけるはるかに高速で優れた改善を実現します。効率化によって節約された時間を、改善のために活用することで、AIが個人の学習スタイルに合わせた専属の教師となるのです。この指数関数的な改善によって、より安全で長距離を走行できる電気自動車を設計したり、ベートーベンのようにピアノを弾く練習をしたりすることができるかもしれません。
知的財産やディープフェイクなど、生成AIが悪用される可能性についてはもっともな懸念があるにせよ、生成AIを有効利用できる可能性は極めて大きなものです。例として、最近のWiredの記事において、キングストン大学の研究者オデッド・ベン＝タルは、生成AIが作曲家の知的財産を盗むようなものであってはならないと指摘しています。むしろターンテーブルのようなツールだといいます。これはアーティストが、ターンテーブルを使ってレコードをスクラッチして音をサンプリングできることを知った際に、全く新しい音楽ジャンルを生み出したことになぞらえられています。また、生成AIにはクリエイティブな制作物の創作におけるバイアスを大幅に低減する可能性があります。生成AIは機械学習のアルゴリズムを使用することで、膨大な量のデータを分析し、人間のバイアスから解放された新たなコンテンツを生成できます。この技術は、ジェンダー、人種、文化的固定概念など、しばしば創作のプロセスに入り込む無意識のバイアスを排除するのに役立ちます。さらに生成AIによって、インクルーシブで多様な視点を代表したコンテンツを生み出すことができ、より広い公平性を促進して全ての人の生活を豊かなにする貢献ができます。
インターネットのように、生成AIは私たちのビジネス、そして生活を変革するでしょう。生成AIなしの世界を想像できなくなるのも時間の問題です。
