それほど時間はかかりませんでした。人工知能に関する「今回は違う」というコメントが相次いだ後、現実は徐々に企業に追いつきつつあります。いいえ、AI はあなたの仕事を奪いません。彼女はあなたのコードを書きません。彼女はあなたのマーケティングコピーのすべてを書くことはありません（再度校正する人を雇うつもりがない限り）。いや、 汎用人工知能 (AGI) にはまだ程遠く、近い将来にそうなるでしょう。おそらくこの目標は決して達成されないでしょう。
私たちが集合的にシンギュラリティが差し迫っていると信じなくなったとき、私たちはAIに対する幻滅の谷に達することになるでしょう。そして、AIが人間に取って代わるのではなく、補完する方法を探し始めてください。心配する必要はありません。 AI はその役割を果たしますが、どこにでも使えるわけではありません。
誇張された希望が多すぎる
人工知能は、生成 AI、 機械学習、 深層学習のいずれであっても、私たちが人工知能に寄せる大きな期待に応えることはできませんでした。ここまで放置したのは、AIを理解できなかったからでしょう。それはまるで魔法のようなブラックボックスアルゴリズムで、 プロンプトを受け取り、クレイジーでリアルな画像を生成したり、思慮深く知的に聞こえるテキストを作成したりするものでした。なぜそうではないのでしょうか？主要な大規模言語モデル (LLM) はすべて、賢明で知的な他の人々からの何百万もの例に基づいてトレーニングされており、ChatGPT のようなツールは彼らが「学んだ」ことだけを反映しています。
ただし、問題は、LLM が実際には何も学習しないことです。論理的に考えることができません。彼らはパターン マッチングには優れていますが、以前のトレーニング データから将来の問題を推測するのは得意ではないことが、 IEEE の最近の調査で判明しました。 ソフトウェア開発はGenAI ツールにとって最大の成功の 1 つですが、おそらく私たちが期待したほどではありません。たとえば、GPT-3.5 には 2021 年以降のトレーニング データが不足していたため、新しい情報を必要とする LeetCode 上の単純なコーディングの問題に苦労しました。この調査では、簡単な問題の成功率は 89 パーセントから 52 パーセントに低下し、難しいコーディング問題のコードを作成する能力は 40 パーセントから 0.66 パーセントに低下したことがわかりました。
研究著者のミシェル・ハンプソン氏によると、この結果はChatGPTが「人間の批判的思考スキルを持たず、以前に直面した問題しか解決できない」ことを示しているという。彼女の同僚の Tim Klapdor 氏は、あまり丁寧ではない言い方で次のように述べています。「ChatGPT はそのトピックを学習しておらず、調査も行っておらず、検証も行っておらず、新しい考え、アイデア、コンセプトを提供していません。 ChatGPT は、そのすべてのデータを単純に「植民地化」しました…そして、それ (OpenAI) が 1 日あたり 70 万ドルをコンピューティング能力に費やしているため、今ではその情報をタイムリーにコピーして貼り付けることができます。」ああ。
これは、GenAI がソフトウェア開発やその他の分野に役に立たないという意味ではありませんが、期待とアプローチを再調整する必要があることを意味します。
私たちはまだ理解できません
この失望は AI だけの問題ではありません。私たちは、ほぼすべての新しいテクノロジーに対して、期待が膨らみ、その後幻滅するというプロセスを経験します。クラウドのような実証済みのものであっても、常に疑問が投げかけられています。 InfoWorld の私の同僚である David Linthicum は最近、 クラウド コンピューティングについて意見を述べ、「期待された生産性の向上とコスト削減はほとんど実現されていない」と主張しました。
リンシカム氏はサーバーレス技術も批判している。 「 エッジ コンピューティングやマイクロ クラウドなど、他のクラウド コンピューティング パラダイムの出現により、サーバーレス テクノロジは今後も背景に消えていくでしょう」と彼は言います。なぜ？なぜなら、これらは「サーバーレス コンピューティングに対する画一的なアプローチではなく、特定のビジネス ニーズに合わせた、より差別化されたソリューションを市場にもたらした」からです。
AIもこの方向に進んでいます。一般的な AI がすべてに対する答えであると考える企業は失敗しますが、一般的な AI をいくつかのことの補完的なソリューションとして使用する場合は成功するのを私はすでに見てきました。 AIを諦める時期ではありません。まったく逆です。むしろ、どこでどのように使用できるかを考える時期に来ています。そうすれば、これまでの多くのトレンド (オープンソース、クラウド、モバイルなど) と同様に、これが私たちの唯一の働き方ではなく、働き方を補完する重要なものになるでしょう。 (mb)