2024.06.06
ここ最近…若干停滞気味の生成AI…。
刺激的な？ニュースが少なくなっている…。
まぁ…利益重視の開発競争が激しすぎて…
今までの進化が早すぎた訳で…
客観的に相対的に見直す時期なのかな…。
一休み…ひと休み…。
最近、確かに生成AIの開発スピードが鈍化しているという指摘があります。その理由はいくつか考えられますが、主なものとして以下の点が挙げられます。
1. データ集の枯渇
生成AIの学習には膨大な量のデータが必要です。しかし、質の高いデータは限られており、集められるデータ量が増えにくくなっていると言われています。
2. 評価指標の課題
生成AIの性能を評価する指標は確立されておらず、開発の進捗を客観的に判断することが難しいという問題があります。
3. 計算量の壁
生成AIの学習には膨大な計算量が必要であり、処理能力の限界が開発のボトルネックとなっている可能性があります。
4. 安全性の問題
生成AIは、倫理的に問題のあるコンテンツを生成したり、誤った情報を拡散したりする可能性があります。そのため、安全性の確保が課題となっています。
5. 研究開発への投資の減少
近年、生成AIに対する研究開発への投資が減少しているという指摘もあります。
これらの課題に加え、生成AIの開発はそもそも複雑で難易度の高いものであるため、以前のような目覚ましい進歩が期待しにくくなっているという側面もあるでしょう。
しかし、これらの課題は解決不可能なものではなく、今後技術革新が進めば克服されていく可能性もあります。今後は、データ収集の効率化、評価指標の開発、計算能力の向上、安全性の確保、研究開発への投資拡大などが重要になると考えられます。
生成AIの開発スピードが鈍化していることは事実ですが、決して停滞しているわけではありません。今後は、克服すべき課題に取り組みながら、より高度で実用的な生成AIの開発が期待されます。
以下、生成AIの開発スピードの鈍化に関する情報源をいくつか紹介します。
- AI開発鈍化、「データ枯渇」が壁に？ 生成AIの進化に何が起きているのか
- 生成AIの課題と展望：データ、評価、倫理、そして計算量
- AI開発、ブーム終焉？「限界」がちらつく「深層学習」
これらの情報源は、生成AIの開発スピードの鈍化に関する現状と課題について理解を深めるのに役立つでしょう。
by Gemini