2024 年に向けた 6 つの生成 AI 予測

アナリストの Mike Leone 氏は、オープンソースから規制の変化まで、生成 AI の今後を予測し、2024 年までの業界の方向性を包括的に示します。

2023 年も終わりに近づき、来年に目を向ける時期が来ました。生成 AI に関しては、さまざまな可能性に迷い込んでしまうのは簡単です。2024 年には現実的に何が期待できるのでしょうか?

確かに、テクノロジープロバイダーは企業向けの準備に引き続き重点を置くでしょうが、一方で汎用 AI への競争と激化する AI チップ戦争がニュースの見出しを独占することになるでしょう。しかし、昨年は多くの変化が起こったため、業界が次にどこに向かうのか正確には誰にもわかりません。 2024 年に向けた私の 6 つの生成 AI 予測はすべて、継続的な採用、マルチモーダル性、オープンソース、責任ある AI、規制、組織的露出といった実用性を中心に展開しています。

2024 年には、研究のほとんどをこれらのトピックに費やす予定です。これらの動向の影響を受ける組織の読者の皆様は、TechTarget のエンタープライズ戦略グループ (ESG) の同僚と、同業他社の調査、主要ベンダーの発表、業界の再編、コラボレーションを共有する 1 年を楽しみにしてください。

2023 年は大変な年でしたが、2024 年に対する私の期待も決して小さくはありません。

1. 幻滅の谷はない

業界では、生成 AI が現在のような大騒ぎの段階から、関心が薄れる時期、つまり恐ろしい幻滅の谷間に移行するのが一般的です。実験が失敗したか、ビジネス側が価値をすぐに理解できなかったのかもしれませんが、生成 AI ではそのようなことは起こりません。

一部の企業は生成 AI をビジネスに取り入れることに失敗すると思いますか?確かに。生成 AI ツールはまだ企業向けに準備が整っていないのでしょうか?もちろん。最近は選択できるモデルが多すぎると思いますか?はい。しかし、これらの要因は組織による生成 AI の導入を妨げるものではありません。このテクノロジーがさまざまな方法で企業に利益をもたらしている例は数多くあるため、主流として採用される日が近づいていると思います。

私の意見では、導入を遅らせる可能性のある主な障壁は 2 つあります。コストと規制です。しかし、今日の市場を牽引しているオープンソース AI の台頭を考えると、組織はこれまで以上に迅速に規制の問題に対処するようになると思います。テクノロジープロバイダーとサプライヤーがコストの透明性を高めるにつれて、より手頃なアプローチが見られるようになるでしょう。

2. マルチモーダルAIは複数の業界に新たなレベルの生産性をもたらす

マルチモーダル AI により、エンド ユーザーはテキストだけでなく、画像、音声、ビデオなどの方法で生成 AI と対話できるようになります。この分野では、Google が最近発表したネイティブ マルチモーダルの Gemini など、すでに有望な機能がいくつか登場していますが、まだ始まったばかりです。

生成 AI モデルが複数の種類の入力を同時に処理できるようにすると、応答が大幅に改善され、コンテキスト認識が向上します。たとえば、PDF、チャート、グラフを操作できる機能は、ビジネスの多くの関係者に役立ちます。しかし、私が最も興奮しているのは、製造、エンジニアリング、ヘルスケアなどの分野への潜在的な影響です。会話形式で回路図、設計図、またはゲノムとやりとりすることを想像してみてください。

3. オープンソースは、より幅広い生成型AIアプリケーションへの道を切り開き続けるだろう

ESG が組織に生成 AI をどのように開発または使用する予定かを尋ねたところ、3 分の 1 以上がオープンソースの大規模言語モデル (LLM) を使用する予定であると回答しました。これらの組織は、制御、透明性、そして独自のデータを統合することでオープンソース モデルをカスタマイズする機能を求めています。

ここで、検索拡張生成 (RAG) が登場します。 RAG は、セマンティック検索を使用してエンタープライズ データなどの特定のコンテンツを取り込むことで、幻覚やその他の不正確さに対処するために使用される手法です。

長期的には、現在のモデルの多くはパフォーマンスの面で収束し、十分に類似した応答を出力するようになるため、どのモデルを使用しても問題なくなると私は考えています。差別化要因はモデル自体ではなく、モデルが使用するデータになります。トレーニング セットに入力されるデータだけでなく、RAG を通じて消費されるデータも含まれます。データは組織にとって最大かつ最も重要な差別化要因になります。

4. 2024年は責任あるAIの年となる

オープンイノベーションを通じて責任ある AI 機能を高めることを目標とした大規模な提携が形成されつつあります。すでに大企業内に、責任と AI 倫理に重点を置いたまったく新しい事業部門が形成されつつあります。 2024 年までに、ガバナンス、安全性、セキュリティ、信頼に重点を置いた、責任ある AI プロトコルとベスト プラクティスの標準化が始まります。

この点に関しては、やるべきことがたくさんあると思います。生成型 AI の物語を推進している組織の多くは、責任ある AI に対する適切な答えを持っていません。それは社内で管理されている代理店ですか、社内で構築されたものですか、1 つ以上のパートナーを通じてギャップが埋められたものですか、それともこれらすべてですか?

最後に、私のお気に入りの質問です。責任ある AI は製品やサービスである必要がありますか、それとも組織全体に浸透させるべき考え方や信念なのでしょうか?後者のアプローチは、「何かを見たら何かを言う」という考え方と似ています。

5. 国家および世界規模のAI規制が間もなく導入される

2023 年末時点で、EU AI 法はすでに制定されています。また、バイデン政権の最近の大統領令には、米国政府の関与の初期段階も見られます。 2024年は明確なAI法が制定される年となり、これは国家レベルでも世界レベルでも実現すると信じています。

規制は2024年に急速に施行されるでしょう。しかし、企業は単に停止ボタンを押すことなく、どれだけ迅速に対応できるのでしょうか?企業は、生産性と効率性の向上とコンプライアンスおよびセキュリティ上の懸念とのバランスを取りながら、新たなレベルの俊敏性と適応性を発揮する必要があります。

6. 組織は権限の濫用やポリシーの欠如を暴露される

2024 年までに、新しい規制への違反、セキュリティ侵害、個人データの不注意な共有、不正確な AI 応答への依存など、間違った理由でニュースの見出しを飾る組織が出てくるでしょう。

この傾向は2023年末にすでに現れており、始まったばかりです。フォーチュン 500 企業のいくつかは、生成 AI をいい加減に扱ったために倒産するだろうと私は考えています。私が倒産すると予測する企業は、LLM の提供者やテクノロジーの実現者ではないことに注意してください。これはテクノロジー業界外で、単に内部の過失が原因です。