ハギングフェイスCEOが2024年のAI業界の6つの大きな変化を予測！

2024年にAI業界はどのように進化するのでしょうか？

OpenAIのグレッグ・ブロックマン会長は昨年末に、2023年は2022年がAI開発がまだ目覚めていない年のように思われるだろうと予測した。

案の定、2023年にAI業界は本格的な流行を迎えました。

昨日、世界最大の AI オープンソース コミュニティである Hugging Face の CEO である Clement Delangue 氏は、2024 年の業界の発展について 6 つの具体的な予測を発表しました。

1. 人気のある AI 企業が倒産するか、非常に安い価格で買収される。

2. オープンソース LLM は、最高のクローズドソース LLM の機能レベルに到達できます。

3. AIは、ビデオ、生物学、化学、時系列などの分野で大きな進歩をもたらします。

4. AI の経済的および環境的コストについて国民の懸念が高まる。

5. 特定のマスメディアは AI が生成したコンテンツで満たされるでしょう。

6. Hugging Face の 1,000 万人の AI 開発者は新たな雇用機会を創出し、失業の急増にはつながりません。

2023年のAI業界の躍進が主にAI技術そのものに反映されているとすれば、これら6つの新たな予測は、AI技術が2024年にさらに躍進し、それがもたらす躍進的な影響がAI業界の範囲をはるかに超えることをすでに示唆しています。

ネットユーザーも彼の6つの予言の可能性を評価し、そのうち3つが実現する確率は50％以下だと考えている。

また、6 つの予測はすべて非常に信頼性が高く、実際にいくつかは実現したと考える人もいます。

AI企業の第一波は廃業するだろう

最初の予測に関して、過去2日間のOpenAIの劇的な混乱と相まって、ネットユーザーたちは皮肉を表明し始めた。

クレメントはすぐに出てきて、事態を収拾しようとして、これを予測していたのは私だと言いました。

ネットユーザーたちも様々な推測をしており、AdeptやPerplexityなどのスタースタートアップの名前もネットユーザーたちによって挙げられている。

しかし、実は2023年にも同様のことがすでに起こっています。かつて15億ドル以上の評価額があり、GPTシェルの創始者でもあるAIスタートアップのJasper AIは、7月にレイオフや評価額の80％下落などのネガティブなニュースに見舞われた。

OpenAIがGPTを立ち上げた後、OpenAIの技術をベースにしたさまざまなAI企業の道はますます狭まっていくことが予想されます。

今後、独自に価値を創造する方法が見つからなければ、評価額が10億ドルを超える企業が倒産したり、安値で買収されたりしても不思議ではない。

オープンソースとクローズドソース

オープンソースとクローズドソースの AI 間のギャップは、今後さらに広がるのでしょうか、それとも縮まるのでしょうか? 業界のリーダー、AI オープンソース企業、科学研究者、そしてユーザーの間では常に異なる意見があります。

それは、今年初めに Google のエンジニアが次のように明らかにしたことから始まりました。OpenAI にも Google にも防御壁はなく、オープンソース AI が最大のライバルです。

一方、GPT-4 に近い、あるいはそれを上回ると主張するオープンソース モデルがさまざまな分野で絶えず存在しています。

最近バークレーチームによってリリースされた Starling-7B は、RLAIF によるいくつかのベンチマークで他のすべてのモデルを上回り、GPT-4 のレベルに近づいています。

プロジェクトアドレス: https://starling.cs.berkeley.edu/

特定の単一タスクにおいて GPT-4 に匹敵すると主張する 70 億のオープンソース モデルさえあります。

クローズドソース モデルを開発している大手企業は、オープン ソースとクローズド ソースの違いは 3 ～ 5 年になる可能性があると主張しています。

2番目の予測についてもネットユーザーの間で多くの論争が巻き起こっている。

「オープンソースとクローズドソースの計算能力の差は大きいため、オープンソースがクローズドソースに追いつくのは依然として困難です。」

「オープンソースとクローズドソースのギャップがなぜ縮まるのか理解できません。結局のところ、オープンソースモデルの知識と技術はすべて共有されていますが、クローズドソースのAIには常に独自の機能があります。」

科学のためのAI

生物学分野では、DeepMind 社の AlphaFold が人間の能力を超えたレベルでタンパク質の構造を予測し、生物学の最前線を直接突破しました。

Microsoft は最近、生物学、計算化学、創薬、材料設計、偏微分方程式 (PDE) の分野における学術研究アシスタントとしての GPT-4 の価値をテストしたレポートを公開しました。

論文アドレス: https://arxiv.org/abs/2311.07361

マイクロソフトの研究者の見解では、将来、基礎科学研究は AI ツールによって大幅に加速されるだろう。

現在、機械学習技術をさまざまな専門分野に適用するツールやプラットフォームが数多く存在します。

プロジェクトアドレス: https://chemintelligence.com/our-platform

ネットユーザーは、AIが時系列関連の科学研究分野（時系列とは、統計、信号処理、パターン認識、計量経済学、数理ファイナンス、その他の応用科学や工学分野における時系列の利用を指す）でブレークスルーを起こす可能性についても非常に楽観的だ。

あるネットユーザーは、時系列が科学研究においてなぜ重要なのかを説明する論文を寄稿した。

論文アドレス: https://arxiv.org/abs/2310.03589

「ついに誰かがこれに気づきました。時系列用の優れた Transformer モデルがすでに存在しています。」

AIのエネルギーと環境コスト

マスク氏はかつてポッドキャストで、AI業界にとって最も重要な第一原理思考は、エネルギーと知能の出力比率に関するものかもしれないと論じたことがある。したがって、この点に関しては、Transformer モデルにはまだ改善の余地が大いにあると彼は考えています。

オランダのアムステルダム自由大学のデータ科学者アレックス・デ・フリース氏の研究では、2027年までにAIサーバーファームは年間85～134テラワット時のエネルギーを消費する可能性があると予測されている。

https://www.cell.com/joule/fulltext/S2542-4351(23)00365-3

海外メディアでも、AI技術の発展により将来的にエネルギーや水資源の消費が急増すると指摘する報道が多くなされている。

2027年までに、AIのエネルギー消費量はアルゼンチン、オランダ、スウェーデンの年間電力消費量、つまり世界のエネルギー需要の0.5%に相当する可能性があります。

AIGCがメディアを圧倒

AIが生成する動画や画像のコンテンツは、今や光の速さで進化していると言っても過言ではありません。

1～2年前には、このようなAIアニメーションが完全にAIによって生成されるとは誰も想像できなかったでしょう。

少し前に、ドリームワークスの共同創設者は、今後 3 年間で AI によってアニメーション業界のコストが 90% 削減されると公に述べました。

おそらく来年には、アニメーション コンテンツの作成がより一般的になり、その結果、短編ビデオが一夜にして世界を席巻したのと同じように、Gen AI によって生成されたビデオがビデオ コンテンツの非常に重要な部分になるでしょう。

AIが労働市場に与える影響

AIが労働市場に与える影響は、AI業界では常に議論の的となってきました。

ハギングフェイスCEOの予測は、ある程度、この質問に対する潜在的な答えかもしれません。

オープンソース AI 開発者の業界にもっと多くの人が参加できるようになれば、これによって創出される雇用は、AI 技術の発展によって置き換えられる労働力を補うことができるのでしょうか?

しかし、ほとんどのネットユーザーはこの論理に同意していないようだ。

2番目と6番目の点はジョークです。Hugging Faceの開発者は増えるでしょうが、それでもAIは労働市場を再形成するでしょう。

結局、サム・アルトマンはAIのせいでOpenAIのCEOに就任した後、2日間ほど失業した。