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2024-11-01 19:12:00
生成 AI はかつてないほど流行しています。
今年、AI の研究がノーベル賞を受賞し、世界最大のテクノロジー企業が可能な限り多くの製品に AI を導入しました。米国政府 AIの推進 クリーンエネルギー経済創出の原動力であり、連邦支出の戦略的支柱として。しかし、2025 年の次は何でしょうか?
2024 年の最後の数か月における生成 AI の傾向は、テクノロジー企業による導入のさらなる推進を示しています。一方、エンタープライズ ソフトウェア購入者にとって AI 製品とプロセスの ROI が見込めるかどうかに関する結果はまちまちです。 AI がテクノロジー業界を今後どのように形作っていくのかを予測するのは困難ですが、専門家は現在の傾向に基づいた予測を示しています。
の回答者 IEEEの調査 は9月に、AIが58%のケースで2025年に最も重要になる技術分野のトップ3の1つであると評価した。逆に、ほぼすべての回答者 (91%) が、2025 年にテクノロジーで何ができるか、あるいは何をすべきかについて「生成 AI による計算」が行われることに同意しています。生成 AI への期待は高いですが、それを活用したプロジェクトの成功は依然として不確実です。
1. AI エージェントが次のバズワードになる
私の調査と観察によると、AI エージェントの使用は 2025 年に急増すると予想されます。
AI エージェントは半自律的です 生成AI 非構造化環境で命令を実行するために、アプリケーションと連携したり相互作用したりすることができます。たとえば、Salesforce は AI エージェントを使用して、 セールスリードに電話する。生成 AI と同様、エージェントの能力の定義は明確ではありません。 IBMはそれを定義します 次のような複雑な問題を推論できる AI として OpenAI o1。ただし、AI エージェントとして請求されるすべての製品がそのように推論できるわけではありません。
その能力に関係なく、AI エージェントとそのユースケースは、2025 年には生成型 AI マーケティングの最前線になる可能性があります。AI「エージェント」は、 進化の次の段階 今年のAI「副操縦士」のために。 AI エージェントは、人間のエージェントが別のタスクを処理している間に、独立して複数段階のジョブを処理することに時間を費やすことができます。
2. AI はセキュリティ チームを助けることもあれば、害を及ぼすこともあります
サイバーセキュリティの攻撃者と防御者の両方が 2025 年も AI を活用し続けるでしょう。2024 年にはすでに生成型 AI セキュリティ製品が急増しています。これらの製品は、コードを記述したり、脅威を検出したり、難しい質問に答えたり、ブレインストーミング用の「ゴム製のアヒル」として機能したりできます。
しかし、生成 AI は不正確な情報を提示する可能性があります。セキュリティ専門家は、自分で作業を実行した場合と同じくらい、出力の再チェックに多くの時間を費やす可能性があります。このような情報を確認しないと、次のような事態につながる可能性があります。 壊れたコード さらにセキュリティ上の問題も発生します。
「ChatGPT や Google Gemini などの AI ツールが業務運営に深く統合されるにつれ、新たなデータ プライバシーの課題により、偶発的なデータ漏洩のリスクが急増しています」と Check Point Software Technologies のサイバー セキュリティ エバンジェリストである Jeremy Fuchs 氏は TechRepublic への電子メールで述べています。 「2025 年には、組織は AI の使用に対する厳格な管理とガバナンスを迅速に導入し、これらのテクノロジーの利点がデータのプライバシーとセキュリティを犠牲にしないようにする必要があります。」
生成 AI モデルは、他のソフトウェアと同様に、特に次のような悪意のある行為の影響を受けやすいです。 脱獄攻撃。
「サイバー犯罪における AI の役割が増大していることは否定できません」とフックス氏は説明します。 「2025 年までに、AI は攻撃の規模を強化するだけでなく、その巧妙さも強化するでしょう。 フィッシング攻撃 AI が継続的に学習して適応するため、検出はさらに難しくなります。」
生成型 AI により、フィッシングメール (文法が不十分なメッセージや突然のメッセージ) を識別する従来の方法が時代遅れになる可能性があります。 AI によって生成されたビデオ、音声、テキストが急増するにつれて、偽情報のセキュリティはさらに重要になります。その結果、セキュリティ チームは、使用と使用の両方に適応する必要があります。 生成型 AI からの防御 — クラウドへの大規模な移行など、ビジネス テクノロジーにおける他の重要な変化に適応してきたのと同じように。
3. 企業は AI が ROI をもたらすかどうかを評価する
「振り子は『どんな犠牲を払ってでも新しいAIイノベーション』から、世界中の役員室でROIを証明するという切実な至上命題へと揺れ動いている」と、デジタル導入プラットフォーム企業WalkMeのグローバルCIO、Uzi Dvir氏は電子メールで述べた。 「同様に、従業員も、これらの新しいテクノロジーを自分の特定の役割に使用する方法を見つけるのに時間と労力を費やす価値があるかどうかを自問しています。」
組織は判断に苦心している 生成AIが付加価値をもたらすかどうか そしてそれがどのようなユースケースに最も大きな違いをもたらすのか。 AIを導入する組織がよく直面するのは、 高いコストと不明確な目標。生成的 AI の使用のメリットを定量化し、そのメリットがどこに現れるのか、何と比較するのかを定量化するのは難しい場合があります。
この課題は、生成 AI を他の多くのアプリケーションに統合したことによる副作用です。このため、一部の意思決定者は、生成 AI アドオンがそれらのアプリケーションの価値を本当に高めるのかどうか疑問に思っています。 AI 層はコストがかかる可能性があり、今後 1 年間で、より多くの企業が結果をもたらさない機能を厳密にテストし、場合によっては破棄すると予想されます。
生成 AI を大規模に導入している多くの企業が成功を収めています。その時点で 第 3 四半期決算発表Googleはこの結果を AIインフラ AI 概要などの製品。しかし、メタはAIが大幅に増加する可能性があると報告しました 設備投資ユーザー数が減少しているにもかかわらず。
参照: Google Cloud は第 6 世代の AIアクセラレータ エンレイソウ。
4. AIは科学研究に大きな影響を与える
現代の AI は、企業の生産性に影響を与えるだけでなく、科学においても大きな動きを見せています。
2024 年のノーベル賞受賞者のうち 4 人が AI を使用していました。
- Google DeepMind の Demis Hassabis 氏と John Jumper 氏が優勝しました。 ノーベル化学賞 AlphaFold2 を使用してタンパク質の構造を予測します。
- ジョン・J・ホップフィールドとジェフリー・ヒントンが優勝した ノーベル物理学賞 ニューラル ネットワークの開発における数十年にわたる研究に対して。
ホワイトハウスは10月31日と11月1日に首脳会談を開催した。 ライフサイエンスにおけるAIの利用、AI が世界に影響を与える方法で複雑な課題の解決策をどのように可能にするかを強調します。生成 AI モデルが成長し成熟するにつれて、この傾向は来年も続く可能性があります。
5. AI で作られた環境ツールは、AI のエネルギー代償にはならない
エネルギー効率も AI のもう 1 つのバズワードです。
しかし、AI が気象パターンの予測やエネルギー使用の最適化に役立つあらゆるユースケースには、建設にかかる環境コストについて別の話があります。 データセンター 生成 AI を実行するために必要です。このような建設には大量の電力と水が必要であり、地球の温度上昇は問題をさらに悪化させるだけです。この大規模な問題が均衡に達する可能性は低い。
しかし、企業にとっては、AI に関するエネルギー節約や環境への配慮について、疑わしい本物の主張を宣伝する企業が現れることが予想されます。組織の AI 戦略に伴うリソースの使用を考慮してください。
最も人気のある生成 AI 製品は何ですか?
最もよく知られている生成 AI 製品は次のとおりです。
最先端の生成AIとは何でしょうか？
最先端の生成 AI を決定するための潜在的な基準として、さまざまなテストが提案されています。一部の組織は、国際数学オリンピックや Codeforce コンテストなどの人間の教育ベンチマークに基づいてモデルを評価しています。
大規模なマルチタスク言語理解の測定などの他の評価は、生成 AI 用に明示的に作成されました。 Google の Gemini Ultra、China Mobile の Jiutian、OpenAI の GPT-4o がトップに位置します。 MMLU リーダーボード 今日。
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