生成AIへの巨額投資は本当に成果を上げるのか、業界アナリストの間で疑念が高まっている。
最大の懸念として挙げられているのは、コーディングコーパイロットやチャットボット以外の「キラーアプリ」が不足していることだ。
ゴールドマン・サックスのリサーチレターによると、データの入手困難やチップ不足、電力問題も大きな障害となっている。
一方で、生成AIの長期的な展望については楽観的な意見も多い。
この技術の過剰なハイプが、過去のドットコムバブルやクラウドコンピューティング、スマートフォンの誕生と同様に技術の歴史的な転換点となるのかは疑問視されている。
ゴールドマン・サックスのアリソン・ネイサン編集長は、生成AI技術が企業、業界、社会に与える変革の可能性についても言及しているが、「現在のところ、開発者の効率向上以外には目立った効果が見られない」と指摘。
MIT教授のダロン・アセモグル氏は、AIが実際にコスト効率よく自動化できるタスクはわずか4分の1で、全体のタスクの5%のみが10年間で自動化されると予測。
これにより、アメリカの生産性向上は1%未満にとどまる見込みである。
データ品質の向上やGPUの増産が生成AIの進展を加速するわけではないとアセモグル氏。
特に、Redditのデータを多く取り込んでも、カスタマーサポートの性能向上にはつながらないと述べている。
生成AI用のチップ不足も同社の悲観的評価の一因。
Nvidiaは収益が260%以上増加し、現在GPU市場を支配しているが、競争相手が現れる可能性も期待されている。
ただし、その実現はまだ遠い未来の話とみられる。
生成AIのトレーニングや使用にかかる膨大なコストが、生産性や効率性向上の期待に対する逆風ともなっている。
えっと、それってどういうこと?全然わかんないんだけど!
生成AIの「キラーアプリ」ってなんのこと?どんなメリットがあるの?
「キラーアプリ」とは、とても人気があり、人々がその技術を使いたいと思うほどのアプリのことです。
生成AIに対する投資に見合うような、まだそうしたアプリが出てきていないということです。
メリットが明確なアプリがもっと必要ということですね。
生成AIへの投資に関する懸念が多い理由について話しましょう。
まず、生成AIの「キラーアプリ」が不足しています。
コーディングコーパイロットやチャットボット以外に目立ったものがないため、投資の成果が見えにくいのです。
さらに、データ品質や半導体チップの供給不足、そして電力問題が技術の進展を妨げています。
これらの問題が解決されないと、生成AIの実用化は限られたものになると言われています。
アリソン・ネイサン編集長は、現時点での生成AIの最大の効果は開発者の効率向上に過ぎないと指摘しています。
MIT教授のダロン・アセモグル氏も、生成AIが実際に自動化できるタスクは限定的で、生産性向上もわずかだと予測しています。
ただし、一部の専門家は生成AIの長期的な可能性について楽観的な意見を持っています。
Nvidiaのような企業は、収益が劇的に増加しています。
しかし、これも一部の現象に過ぎず、全体的な影響はまだ見えていないのが現状です。
このように、生成AIへの期待と現実とのギャップが、投資の成果を疑わせているんですね。