最新の言語モデルであるGPT-4oやGemini 1.5 Proは「マルチモーダル」とされ、テキストだけでなく画像や音声も理解できるとされています。
しかし、最新の研究により、これらのモデルは実際には期待されているほどの能力を持っていない可能性が示されました。
具体的には、これらのモデルが「見ている」とされる内容は、人間の視覚的理解とは大いに異なります。
こうした研究結果は多くの技術者やAI研究者にとってショックとなっています。
例えば、画像を認識する際、これらのモデルはピクセルのパターンを解析するだけで、実際に画像の内容を認識しているわけではありません。
テキストや音声の理解も同様で、これらのモデルはデータの統計的パターンを基に反応しているだけです。
この現実は、AIが人間のように「考える」ことができるという期待を打ち砕くものであり、多くの応用分野での利用に再考を迫ることとなるでしょう。
したがって、「マルチモーダル」技術の現実と限界を十分に理解し、適切に対応する必要があります。
技術の革新が進む中で、過大な期待や誤解を避けるため、継続的な研究と検証が求められます。
これさ、結局AIって画像とか音声わかってないってことなの？
なんで技術者たちはそんなにショック受けてんの？何が問題なの？
はい、画像や音声を「理解」していないんです。
技術者たちはAIが人間並みに理解することを期待していたので、
そのギャップがショックと捉えられています。
応用分野でも限界を再認識する必要があるからです。
たしかにアヤカさんの言う通りですね。
このニュースの要点を押さえると、最新の言語モデルであるGPT-4oやGemini 1.5 Proが「マルチモーダル」であるとされ、テキストだけでなく画像や音声も理解できると期待されていました。
しかし、実際にはこれらのモデルが画像や音声を「理解」しているわけではなく、単にピクセルのパターンやデータの統計的パターンを解析しているに過ぎません。
技術者たちはAIが人間のように「考える」ことを期待していたため、そのギャップにショックを受けています。
また、応用分野でもこの限界を再考する必要があるというのがポイントです。
技術の革新が進む中で、こうした過大な期待や誤解を避けるためには、継続的な研究と検証が求められています。
この現状を理解し、マルチモーダル技術の可能性と限界をしっかり見極めることが重要です。