Data + AI Summit 2023 Keynote Day 2 最新発表情報 Part 1

AIの将来と進化について議論されたData + AI Summit Keynote Day 2

GLB事業部Global Engineering部ヨハンです。

今回は、Data + AI Summit Keynote Day 2の講演についてお話ししたいと思います。この講演では、AIの将来と進化について話し合い、AIの価値や課題について議論が行われました。発表者は、Field Engineeringの創設者でありシニアバイスプレジデントのArsalan Tavakoli氏と、Googleの元CEOであるEric Schmidt氏です。このブログ記事は全3部構成で、本ブログが第1部です。それでは、さっそく講演の内容を見ていきましょう。

AIの発展とその価値

まずはじめに、AIの発展について説明されたこの講演では、AIの価値は40兆ドルと推定されていることが明らかにされました。これは、AIが持つ潜在的な力を示すものであり、今後の技術開発において重要な役割を果たすことが期待されています。

生成AIとモデルの焦点

次に、生成AIがモデルに焦点を当てていることが話題になりました。世界がわずかな大規模な基礎モデルに向かっていると信じている一方で、他の人々は、オープンで専門化されたモデルのバランスがあると信じています。両方が必要であるという意見が示されました。

生成AIとは

生成AIは、データから新しい情報やアイデアを生成するAI技術のことを指します。以下にその特徴をまとめます。 - データを元に新しい情報を生成する - 画像やテキストなど、様々なデータ形式に対応可能 - クリエイティブな分野での活用が期待されている

大規模な基礎モデルと専門化されたモデルのバランス

大規模な基礎モデルは、多くのデータや知識を持っており、幅広い分野で活用できる一方で、専門化されたモデルは特定の分野に特化した知識を持っています。この講演では、両方のモデルが必要であるという意見が示されました。

AIのハイプと興奮について

講演では、AIのハイプと興奮についても触れられました。インターネットがデジタル商品の即時成功を生み出したため、AIのハイプが高まっていると説明されました。GPTとGmailの採用率の違いが例として挙げられ、AIのハイプと興奮が新しい技術への注目度を高めていることが示されました。

AIの課題とリスク: 人間のフィードバックが重要な役割を果たす

AIの課題とリスクについても議論されました。人間のフィードバックがAIモデルの改善に重要であることが強調され、規制に関する不確実性や恐れ、GPUのトレーニングとアクセスのコストが大きな障壁となっていることが指摘されました。

データがAIユースケースの改善と効果を促進する重要性

最後に、データがAIユースケースの改善と効果を促進する上で重要であることが強調されました。データは、AI技術の発展やビジネスへの適用において、中心的な役割を果たしています。

まとめ

Data + AI Summit Keynote Day 2では、AIの将来と進化についての議論が行われました。AIの価値は40兆ドルと推定されており、生成AIやモデルの焦点についても話題になりました。今後の技術開発において、大規模な基礎モデルと専門化されたモデルのバランスが重要であることが示されました。また、AIのハイプと興奮、課題とリスクについても議論され、データの重要性が強調されました。これらの議論は、AI技術の進化やビジネスへの適用において、今後ますます重要になると予想されます。