AIのように急速に進化する業界に追いつくのは至難の業です。AIがあなたに代わってそれをこなしてくれるようになるまで、機械学習の世界における先週のニュースと、私たちが単独では取り上げなかった注目すべき研究や実験をまとめてご紹介します。
先週の最大のニュース（Anthropicの記事は丁重に撤回させていただきます）は、AmazonのサービスであるBedrockの発表でした。これは、AI21 Labs、Anthropic、Stability AIといったスタートアップ企業の事前学習済みモデルを用いて、生成型AIアプリを構築できるサービスです。現在「限定プレビュー」として提供されているBedrockでは、Amazonが独自に学習したAIモデルファミリーであるTitan FM（基礎モデル）へのアクセスも提供しています。
Amazonが生成型AIの競争に参入したいと考えるのは当然のことです。グランドビュー・リサーチによると、テキスト、音声、スピーチなどを生成するAIシステムの市場規模は、2030年までに1,000億ドルを超える可能性があるとのことです。
しかし、アマゾンには、成長する新しい市場の一部を獲得する以上の動機がある。
モトリーフールの最近の記事で、ティモシー・グリーン氏はアマゾンのクラウド事業が減速している可能性を示す説得力のある証拠を示しました。同社は2022年第3四半期のクラウドサービスの売上高が前年同期比27%増と報告しましたが、四半期末にはその伸びは20%台半ばに鈍化しました。一方、同四半期のアマゾンのクラウド部門の営業利益率は前年同期比4ポイント低下しており、アマゾンが急激に事業を拡大しすぎたことを示唆しています。
Amazonは明らかにBedrockに大きな期待を寄せており、ローンチに先立ち前述の自社モデルを学習させている。これは決して小さな投資ではなかっただろう。そして、Amazonの生成AIへの真剣さに疑問を抱かせないために言っておくと、Amazonはすべての力を注いでいるわけではない。今週、テキストプロンプトからコードを生成するシステムであるCodeWhispererを個人開発者向けに無料で公開したのだ。
では、Amazonは生成AI分野で重要なポジションを獲得し、その過程でクラウド事業を再活性化させることができるのでしょうか？この技術に内在するリスクを考えると、期待は大きいと言えるでしょう。最終的には、生成AIの騒ぎが収まり、大小さまざまな競合が台頭してくる時が来るでしょう。
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ここ数日で注目されたその他の AI 関連のニュースは次のとおりです。
- AI規制の広大な世界： AI規制のあり方については、各国が独自の見解を持っているようです。主要国や経済圏ごとに約20もの異なる枠組みが存在するのです。ナターシャは、（現時点で）網羅的な規制枠組みのリスト（イタリアのChatGPTのような全面禁止を含む）と、それらが各国のAI産業に及ぼす潜在的な影響について、その詳細を深く掘り下げています。ただし、中国は独自の規制を設けています。
- マスク氏、OpenAIに挑む： Twitterの解体だけでは満足せず、イーロン・マスク氏はかつての盟友OpenAIに挑む計画を立てていると報じられており、現在、そのために必要な資金と人材を集めようとしている。多忙な億万長者であるマスク氏は、この取り組みを加速させるために、自身が率いる複数の企業のリソースを活用するかもしれないが、この試みには懐疑的な見方をするだけの十分な理由があると、デビン氏は書いている。
- 誰もが知らない重要な事実： AI研究スタートアップのAnthropicは、TechCrunchが入手した同社の文書によると、今後2年間で最大50億ドルの資金調達を目指しており、ライバルのOpenAIに対抗し、12以上の主要産業に参入することを目指している。文書の中でAnthropicは、現在最も強力なAIの10倍の性能を持つ「フロンティアモデル」（仮称「Claude-Next」）を構築する計画だが、そのためには今後18ヶ月で10億ドルの投資が必要になると述べている。
- 自分だけのチャットボットを作成： Poeというアプリを使えば、OpenAIのChatGPTのような既存のボットをベースに、プロンプトと組み合わせることで、自分だけのチャットボットを作成できるようになります。2月に初めて一般公開されたPoeは、長年にわたりウェブ検索で最も多く検索される質問への回答を提供してきたQ&AサイトQuoraの最新製品です。
- 拡散を超えて: Midjourney や Stable Diffusion などの人気のツールで使用されている拡散モデルは、現在最高のもののように思えるかもしれませんが、常に次のものが登場します。Devin 氏によると、OpenAI は「一貫性モデル」でその答えを見つけた可能性があります。このモデルは、すでに DALL-E などよりも桁違いに高速に単純なタスクを実行できます。
- AIが暮らす小さな街：仮想の街をAIで埋め尽くし、自由に放ったらどうなるだろうか？スタンフォード大学とGoogleの研究者たちは、ChatGPTを使った最近の実験でその答えを探ろうとした。「人間の行動を模倣した、信憑性のあるもの」を作ろうとする彼らの試みは、一見したところ成功していた。ChatGPTを搭載した25体のAIは、驚くほど人間らしいやりとりを見せたのだ。
- 企業における生成型AI： TC+の記事で、ロンはChatGPTのような技術を、人々が日常的に使用する企業アプリケーションに適用することで、どれほど革新的なものになり得るかについて論じています。しかし、それを実現するには、AIを活用した新しいインターフェースを、余計なものと感じさせない洗練された方法で設計するための創造性が必要だと指摘しています。
https://techcrunch.com/2023/04/13/chatgpt-everything-you-need-to-know-about-the-ai-powered-chatbot/?utm_source=internal&utm_medium=WPunit
さらなる機械学習
Metaは、どんなに粗削りな人物画でもアニメーション化できるという人気の実験をオープンソース化しました。これは、この技術の意外な応用例の一つであり、楽しくもあり、それでいて非常に些細なものです。それでも、この実験は多くの人に好評だったため、Metaはコードを自由に公開し、誰でも何かに組み込めるようにしています。
メタのもう一つの実験、「Segment Anything（何でもセグメント化）」は、驚くほど大きな反響を呼びました。法学修士（LLM）が今非常に注目を集めているため、コンピュータービジョンは忘れられがちです。そもそもコンピュータービジョンはシステムの特定の部分であり、ほとんどの人が意識することはありません。しかし、セグメンテーション（物体を識別し、輪郭を描くこと）は、あらゆるロボットアプリケーションにおいて非常に重要な要素です。AIが「現実世界」に浸透し続けるにつれて、AIが…つまり、あらゆるものをセグメント化できることが、これまで以上に重要になっています。
スチュアート・ラッセル教授は以前にもTechCrunchのステージに登場されていますが、30分ほどの対談ではこの分野の表面に触れたに過ぎません。幸いなことに、教授はこのテーマに関する講義や講演、授業を定期的に行っており、「AIに世界を破壊させないために」といった挑発的なタイトルであっても、長年の知識に基づいて非常に現実的で興味深い内容となっています。
もう一人の TC の友人、Ken Goldberg が紹介した最近のプレゼンテーションをぜひチェックしてください。
カイル・ウィガーズは2025年6月までTechCrunchのAIエディターを務めていました。VentureBeatやDigital Trendsに加え、Android Police、Android Authority、Droid-Life、XDA-Developersといった様々なガジェットブログにも記事を寄稿しています。音楽療法士のパートナーとマンハッタンに在住。
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デヴィン・コールドウェイはシアトルを拠点とする作家兼写真家です。
彼の個人ウェブサイトは coldewey.cc です。
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