お金が AI を前進させる本当の力になったとき、人工知能は自動運転車の足跡をたどるでしょうか?

2019 年、OpenAI CEO のサム アルトマンはかつて次のように述べました。それだけでなく、これはテクノロジー業界が行ってきたことよりも眩しいものです。」

彼は、人間はあらゆる面で人間よりもインテリジェントで有能なソフトウェア システムを開発すると信じています。このため、彼は「AI は進化を続け、人間よりも強くなります。やがて人間の 100 万倍、さらには 10 億倍強くなるでしょう。」と主張しました。前進はお金です

テクノロジーを前進させる本当の原動力は、コードや GPU ではなく、お金です。覚えておいてください: AI は高価です!

近年、テクノロジーの天才たちがAI業界に流れ込み、会社を設立して投資を呼び込み、楽しんでいます。スタンフォード AI インデックスによると、AI 業界の資金調達額は 2021 年に 2020 年の 2 倍となる 940 億米ドルに達すると予想されています。 2021 年には、15 件の AI 融資取引が 5 億米ドルに達しました。

AIの開発には多額の資金が必要なため、アルトマン氏らは大げさな表現をするのに苦労している。 OpenAI の競合相手である Google と Facebook は「紙幣印刷機」であり、宣伝する必要がなく、費用は自分たちで負担できます。

テクノロジーコミュニティが自動運転車をどのように提唱したかをまだ覚えていますか? 2014年、グーグルの自動運転車担当ディレクターは、自動運転車は5年以内に登場するため、11歳の息子には将来運転免許が必要なくなると確信していると誓った。あれから10年近くが経ちますが、無人運転はまだまだ未熟です。

それにもかかわらず、数え切れないほどの企業が今も戦場に向かっており、インテルは自動運転市場が 2035 年には 8,000 億米ドルに達すると予測しています。ソフトバンクは2010年から2019年にかけて自動運転に300億米ドルを投資した。2010年以降、米国は845億米ドル、中国は506億米ドル、欧州連合は107億米ドルを投資した。

自動運転は完全に失敗したわけではありませんが、いくつかのパターンが見つかります。擁護者は、投資家を刺激する大きな革命的なチャンスがあると言うでしょう。

AI の話に戻りますが、多くの人は、自動運転車と同様に、AI によって人間の労働 (高額なホワイトカラー) が機械に取って代わられるようになるだろうと賭けています。しかし、AI は非常に高価なので、投資収益率はどこにあるのでしょうか?

なぜ AI はこれほど高価なのでしょうか?

ニューヨーク大学教授のメレディス・ブルサード氏は、AI を導入できるのは大企業と超富裕層だけだと考えています。

まず第一に、計算コストが高くなります。トロント大学のマーケティング教授であるアヴィ・ゴールドファーブ氏も、「会社を立ち上げ、大規模な言語モデルを自分で開発し、自分で計算したいと思ったら、コストが高すぎる。OpenAIは非常に高価で、数十億ドルかかる」と述べた。もちろん、大幅に安くなりますが、企業は依然として AWS やその他の企業に高額な料金を支払わなければなりません。

第二に、データは高価です。モデルのトレーニングには大量のデータが必要ですが、データがすぐに利用できる場合もあれば、そうでない場合もあります。 Common Crawl や LAION などのデータは無料で使用できますが、この種のデータのコストは主にデータのクリーニングと処理に発生し、コストは数百ドルから数百万ドルまでさまざまです。

Glean の創設エンジニアである Debarghya Das 氏は、大規模な言語モデル論文に基づいた大まかな数学的計算に基づいて、米国では Facebook LLaMA を使用した場合のトレーニング コスト (反復やエラーは考慮していません) がかかると述べました。は約 400 万ドル、Google PaLM の場合は約 2,700 万ドルです。

無料データを使用したとしても、コストは安くありません。 「テラバイト規模のデータをダウンロードする際、テキスト画像モデルなどの特別な方法でデータをフィルタリングしたり使用したりする場合、研究者はデータの特定のサブセットに焦点を当てることになります」とハギングの研究者サーシャ・ルッチョーニ氏は述べた。顔。この方法でのみモデルは改善されますが、プロセス全体は非常に難しいものです。」これには、強力なコンピューティング能力と多数の専門家が必要です。

第三に、専門家を雇うコストも非常に高くなります。 Debarghya Das は上記のコスト見積もりを作成する際に人件費を考慮していませんでした。サーシャ・ルッチョーニ氏は、「機械学習の専門家は、グーグルや他のテクノロジー大手と人材をめぐって競争するため、非常に高給を得ている。プロの人材には数百万ドルの費用がかかることもある」と指摘した。 190万米ドル。

さらに、モデルのトレーニングと専門家の雇用にかかるコストは、一度限りではなく継続的に発生します。たとえば、カスタマー サービス チャットボットを開発している場合は、毎週または数週間ごとに最適化する必要があります。モデルは、生成される答えが正しいことを確認するためにストレス テストも行われます。 Sasha Luccioni 氏は次のように説明しています: 「最も高価なコストは、モデルを継続的にテストし、AI が期待どおりに動作していることを確認する必要がある継続的な作業から発生します。」

最後に、継続的な運営コストも安くありません。すべての準備が整い、モデルが一般に公開されると、毎日何千件もの問い合わせを受けることになります。現時点では、モデルのスケーラビリティと安定性を確保するには維持費も非常に高くつき、専門家が対応する必要があります。

AI はどこに戻ってくるのでしょうか?

アメリカの薬局チェーン CVS ヘルスケアは、2019 年から AI に投資しています。ウォルマートは CES 2021 で、顧客サービスに代わる AI をデモンストレーションしました。多くの企業が「顧客サービス」の自動化を望んでいることは明らかですが、顧客サービス部門はビジネスを拡大することができず、機械に簡単に置き換えられると考えられています。

もちろん、AI は GitHub の Copilot など他の場所にも登場しており、プログラミング速度を向上させることができます。AI は時間を節約するために大量の定型コードを作成できます。プログラマーの中には、AI 支援プログラミングを使用することでプログラミング速度を 2 倍にできると言う専門家もいます。

それは素晴らしく見えますが、マッキンゼーは、AI の人気は 2022 年末までにピークに達すると警告しています。普及率は 2017 年以降 2 倍になりましたが、2019 年以降上昇が止まりました。 AIチャットボットは当時すでに非常に普及していました。

多くの人にとって、いわゆる AI とは、企業のワークフローを見直して、どのプロセスを機械に引き渡してプロセスを自動化できるかを判断することです。アヴィ・ゴールドファーブ氏は、「利益は限られている。AIの助けを借りて、すでに行っていることよりも良いことをするのは良いことだが、コストは高い。数千万、数億、場合によっては数十ドルかかるかもしれない」と語った。

彼は、AI を金儲けの機械に変えたいのであれば、作業プロセスを破壊してから AI に置き換えるのが最善であると信じています。ワークフローを中断することはリスクがあり、失敗する可能性が高くなりますが、成功すれば大きな見返りが得られます。

たとえば、医療業界では、業界全体が機械診断を中心に再構築されれば、効率はさらに高まります。ゴールドファーブ氏は、多くの医師は診断スキルが低く、AIは上位5％の医師には及ばないかもしれないが、下位20％の医師を軽く超える可能性があると考えている。そのため、なかなか医者に行けない人にとってAIは非常に役立ちます。

金融業界も AI の影響を受ける可能性があります。ブルッキングス研究所の研究者であるマーク・ムロ氏は、金融業界はパターン認識と深く関係しており、AIはパターンを認識する強力な能力を持っていると考えています。金融機関は動向を監視するためにデータベースやデータ担当者を大量に雇用し、人員を削減したいと考えていますが、AI は下級社員の代わりになる可能性がありますが、高度な財務業務は依然として AI の能力を超えています。

したがって、市場は依然として OpenAI に対して楽観的であり、その収益は今年 2 億米ドルに達し、2024 年には 10 億米ドルに達する可能性があります。同社の評価額は200億ドルに達しており、ヒューレット・パッカード・エンタープライズ、ガーミン、クラウドフレア、スナップ、H&Mよりも高い。

要約:

つまり、現在の AI の応用は、革命的な変化をもたらすというよりも、ビジネスの最適化を目的としています。新興企業と比較して、大企業は AI の活用において有利です。 AI の分野でお金を稼ぎたい場合、現時点で最善の方法は、AI を開発することではなく、AI に必要なチップを製造したり、データ センターを建設したり、他の人の AI 開発を支援したりすることです。

AI は長期的には何に役立つのでしょうか? AIに携わる人々さえ混乱しています。そのため、おそらくAIの開発ブームはかつてのインターネットや携帯電話と同じで、誰もがAI関連のあらゆるプロジェクトに必死に資金を投入し、最良の結果を期待しているのです。 （ナイフ）＃＃＃

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