2024年のAIトレンド予測
2023年、AI（人工知能）は大きな進歩を遂げ、未来のテクノロジーから身近なテクノロジーへと大きな進化を遂げました。特に、OpenAIのGPT-4、MetaのLLaMA-2、GoogleのGeminiなどのAI技術はその革新性から世界中で注目を集めました。
しかしながら、急速な普及にはいくつかの懸念も伴います。倫理、データプライバシー、そしてAIが人々の仕事や将来に与える影響に関する議論が盛んになっています。
2024年、AIの進化により産業やライフスタイルが再定義されるという点について、Appenのエグゼクティブとリーダーが集まり、AIの進歩に伴う今後のトレンドをより詳細に展望します。
AI (人工知能)はより専門的に
2023年は、AIの進化が著しく、特に大規模言語モデル（LLM）はその自然言語処理の能力において幅広い適用が示され、テキスト生成や言語理解、画像作成などのタスクを効果的に遂行しています。しかし、これらの能力はあらゆる業界で通用する一般的なスキルに過ぎません。2024年には、AIの進化が加速し、より専門化した能力を持つ存在へと発展すると予想されています。
AIの専門化に伴い、専門的で高度なスキルセットを持つ人材の需要が増加するでしょう。このような人材が持つ専門知識は、信頼性の高いAIソリューションを開発する上で不可欠です。AppenのAI戦略担当副社長であるMike Shweは、「データ移行やソフトウェア統合など効率的で時間のかかるタスクにおいて、大規模言語モデルがITスペシャリストの専門知識を活用できる可能性がある」と述べています。
2023年は、AIの規制と安全性に関する関心が高まった年でした。このトレンドは、汎用人工知能（AGI）の制御された開発に向けた業界の進展と一致しています。これは、テクノロジーがさらに進化し、意思決定も行う世界において、常に人間がテクノロジーに関与し、テクノロジーがもたらす影響が倫理的かつ無害であることを確認しようとする動きです。
知的労働者がAIエージェントに
AIによって雇用市場は大きく変化しており、AIがその変化にどのような影響を与えるかを予測することは困難です。2023年、私たちは業界全体の混乱と経済の変化を目の当たりにしました。テクノロジー、金融、医療分野を含むさまざまな分野で、高度なスキルを持つ知識労働者がキャリアの転換点に立たされています。
A.Teamの知識労働者調査によると、74%の知識労働者が昨年のレイオフにより、フリーランスの仕事がより魅力的になったと回答しています。2024年には、さらに多くの知識労働者が柔軟な役割としてAIトレーナーを求める傾向が予想されています。高度なスキルを持つ知識労働者がAIをトレーニングすることで、AIシステムはより強力で複雑なものに進化します。専門知識と適応性がAIテクノロジーの進展を促進し、各業界のスペシャリストによって開発されたAIソリューションが各業界のニーズに応える時代が、近い将来にやってくることでしょう。
AIのリスク管理フレームワーク
リスクを抱えがちな大企業は、これまで基幹システムやプロセスにAIを統合することに慎重でしたが、この傾向は今年変わると予想されます。2023年初頭に米国国立標準技術研究所（NIST）が策定し公表したAIリスク管理フレームワークは、民間企業によるAIの活用を推進するでしょう。AIの規制と標準化によって、AIはより多くの情報に基づき、信頼性のある存在として確立されつつあります。
MicrosoftとIDCの調査
- 企業の71%がすでにAIを活用。
- AI導入の 92% は 12ヶ月以内に完了。
- 企業の52%が、知的労働者の不足がAI導入と拡張の最大の障壁であると報告。
企業がリスク評価、文書化、継続的な監視などのリスク管理フレームワークをAI戦略に組み込むことで、安全性と信頼に基づくAIイノベーションの急増が期待されます。イノベーションとリスク軽減の調和は、AIの能力を向上させるだけでなく、企業の成功を推進する確固たる基盤となるでしょう。
大規模言語モデル (LLM)の導入企業は、顧客向け大規模言語モデルが本番環境に移行する前、全社的なレビュープロセスを実施しています。しかし、これらの内部レビュープロセスには潜在的な利益相反があります。Shwe氏は、2024年には「財務会計やセキュリティレビューで経験したような、大規模言語モデルのための第三者評価及び監査の実践が台頭するでしょう。政府の勧告や最終的には規制も、こうしたサードパーティーのサービスに付随して発展していくでしょう」と予測しています。
マルチモーダルAIシステムへの注目が高まる
大規模言語モデルの能力については、既に非常に楽観的な見方が広まっており、人々の予想以上の能力が実証されています。次に待ち受けるのは、マルチモーダルAIシステムの開発を巡る激しい競争です。
ハイパースケーラーもスタートアップ企業も、大規模言語モデルAIの次の革命をリードするための技術競争を繰り広げています。これらの先進的なシステムは、AIが人間の経験に近い世界を多感覚で知覚し始めることを意味します。具体的には、人間のような視覚的、触覚的、嗅覚的な能力を持ち始める可能性があります。
この技術的飛躍がもたらす影響は計り知れません。大規模マルチモーダルモデル（LMM）は、画像、テキスト、言語、音声など複数のデータ型を統合する言語モデルです。このテクノロジーは、視覚障害者コミュニティの支援など、現実世界の特定の問題に取り組むことを目的としていますが、それは氷山の一角にすぎません。マルチモーダルAIシステムは、新たな基準を確立し、さまざまな業界を再定義するでしょう。
- 自動車業界では、メーカーは画像、動画、LIDAR、言語データなどのテクノロジーを活用して、ドライバーの疲労、注意散漫、注意力の低下を検出する取り組みが行われています。
- 保険業界では、膨大な量の請求書類や画像、動画データを理解するためにテクノロジーが活用されています。データには、損害査定担当者のメモ、警察記録、損傷の画像などが含まれます。
可能性は無限大ですが、課題も無限大です。AIの感覚的な視野が広がるにつれて、人間の関与の必要性が高まります。人間の関与とAIの多感覚分析の相乗効果により、これらのシステムは現実世界のアプリケーションの複雑さに適切で調和した状態を保つことができます。
変革的な未来
2024年は、AIエコシステム内で自らの役割を再定義する知的労働者（ナレッジワーカー）から、AIのスキルギャップを埋める経営陣までにとって、変化の年になるでしょう。
忘れてはならないのは、これらの進化には人間が関与しなければ役に立たないということです。Appenは、AIが無害で公平な存在として進化するためには、人間の役割と多様性の表現が重要であると考えています。人間の知性と人工的な直感のコラボレーションを歓迎し、AIをより倫理的で持続可能な未来に導く上で、人間のインジェニュイティが非常に重要であると予測しています。
