AIは一時的な流行か?研究者の76%がAIの規模拡大は「頭打ち」と回答 ― しかしOpenAIのような企業は投資を続けている…

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AIは一時的な流行か?研究者の76%がAIの規模拡大は「頭打ち」と回答 ― しかしOpenAIのような企業は投資を続けている…
この写真イラストでは、2024年8月13日にトルコのアンカラで、OpenAI ChatGPTアイコンが携帯電話の画面に表示されています。
(画像提供:ゲッティイメージズ|アナドル通信)

生成AIが高度化・洗練化するにつれ、この技術の急速な発展には巨額の投資が必要であることがますます明らかになっています。OpenAIのCEO、サム・アルトマン氏は、自身の野心的なAIビジョンを実現するには「36の半導体工場と追加のデータセンターを建設するのに7兆ドルと何年もの歳月がかかる」と述べています。

興味深いことに、AIの進歩的な進歩に反論し、AIは一時的な流行に過ぎないと示唆する報告書がいくつか出ています。別の報告書では、2025年までにAIプロジェクトの30%が概念実証後に放棄されると示唆されています。

Anthropic、Google、OpenAIといったトップAIラボはスケーリングの壁にぶつかり、高度なAIモデルを開発できないという主張があるにもかかわらず、AIの進歩に巨額の資金を投資し続けています。例えば、OpenAIの5,000億ドル規模のStargateプロジェクトは、AIの進歩を促進するために全米各地にデータセンターを建設することを目的として設計されました。

しかし、今となっては、AI 研究者ですら現在の AI 戦略にはほとんど信頼を置いておらず、汎用人工知能 (AGI) や超知能などの重要なマイルストーンを達成できるかどうか疑問視しているようです。

Futurism が発見した調査によると、研究に参加した AI 研究者の 76% が、現在の AI 戦略が成功する可能性は「低い」または「非常に低い」と回答した。

背景として、この研究は475人のAI研究者を対象とし、人工知能(AI)推進協会(AAI)の科学者によって実施されました。この研究は、成果に基づいて、現在のAIアプローチの成功率を確立することを目指しています。

ご存知の通り、AIの進歩をスケールアップするには、データセンターからハードウェア、AIモデルのトレーニングと実行に必要なリソースに至るまで、多大な労力が費やされています。トップクラスのAIラボは、この点において「AGI」を最高の栄誉と位置付けており、人間の認知能力を超えるAIシステムを意味します。

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この点において、トップクラスのAI研究機関は、この偉業に近づくために惜しみない資金を投入しています。しかし、これらの企業は窮地に陥り、倒産の危機に瀕しています。

昨年、OpenAIはAIのスケーリングへの多額の投資により、1年以内に50億ドルの損失を出すと予測され、倒産の危機に瀕していました。しかし、Microsoft、NVIDIA、ソフトバンク、Thrive Capitalといった大手投資家が資金調達ラウンドを通じて66億ドルを調達し、事業の存続を実現しました。その結果、OpenAIの時価総額は1570億ドルをはるかに超える水準に達しました。

DeepSeekの超安価なモデルはAIの進歩を主張することを困難にする

さまざまなスマートフォンやラップトップ上の DeepSeek 人工知能のロゴとアイコン。

DeepSeekは、よりコスト効率の高いAIモデルで一部の人々を動揺させた。(画像クレジット:ゲッティイメージズ | ブルームバーグ)

カリフォルニア大学バークレー校のコンピューター科学者スチュアート・ラッセル氏は、NewScientist のインタビューで次のように述べた。

「何が起こっているかを理解するための努力を伴わない、スケーリングへの巨額の投資は、私には常に見当違いに思えました。約1年前から、従来の意味でのスケーリングのメリットが頭打ちになっていることが、誰の目にも明らかになり始めたと思います。」

AIの進歩を阻む問題はお金だけではありません。エネルギーも大きな要因です。GoogleとMicrosoftだけでも、100カ国分の電力を賄えるほどのエネルギーを消費していることをご存知ですか?

一方、中国のスタートアップ企業DeepSeekが低コストのAIモデルを開発したことで、投資家や関係者の間で懸念が高まっている。同社のモデルはOpenAI独自のAIモデルをはるかに上回るコストで実現しており、AIのスケールアップにおいて必ずしも資金が鍵となるわけではないことを示唆している可能性がある。

OpenAIは、最新モデルにおいて「テキストタイムコンピューティング」と呼ばれる技術を用いた同様のアプローチも検討しています。このアプローチにより、モデルは従来のようにほぼ瞬時に返答を口走ることなく、より長い時間をかけて思考できるようになります。

しかし、プリンストン大学のコンピュータ科学者、アルビンド・ナラヤナン氏は、このアプローチが事態の解決につながるとは考えていない。「しかし、このアプローチが万能薬になる可能性は低い」とナラヤナン氏は付け加えた。

ケビン・オケムワは、ケニアのナイロビを拠点とするベテランのテクノロジージャーナリストです。Windows Centralで業界の最新トレンドや動向を幅広く取材し、豊富な経験を有しています。イノベーションへの情熱と細部への鋭い洞察力を持つ彼は、OnMSFT、MakeUseOf、Windows Reportといった主要メディアに寄稿し、Microsoftエコシステムを取り巻くあらゆるトピックについて、洞察力に富んだ分析と最新ニュースを提供しています。常に変化するテクノロジーのトレンドを追っている暇な時は、世界を旅したり、音楽を聴いたりしています。