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2024-12-19 17:27:00
AI は 2024 年の注目のトピックでしたが、どのように進化しているのでしょうか?現在 AI で何が見られ、今後 12 ～ 18 か月で何が見られると予想されますか?私たちはアンドリュー・ブラスト、チェスター・コンフォルテ、クリス・レイ、ダナ・ヘルナンデス、ハワード・ホルトン、アイヴァン・マクフィー、セス・バーンズ、ホイット・ウォルターズ、ウィリアム・マックナイトに意見を求めるよう依頼した。
まず、まだ熱いものは何ですか？ AI のユースケースはどこで成功を収めていますか?
チェスター: 人々が実験を超えて AI を活用しているのを目にします。人々は実験する機会を得ることができ、現在、真の垂直固有のユースケースが開発されている段階に到達しています。私はヘルスケアを綿密に追跡しており、リスニングやメモを取るための聴覚ツールを通じて医師が患者の会話中により臨場感を持てるよう AI を使用するなど、よりユースケースに特化した微調整されたモデルを目にしてきました。
私は、「小さいことは新しい大きなことだ」と信じています。これが、血液学、病理学、呼吸器学などの重要な傾向です。画像技術における AI は新しいものではありませんが、現在ではがん検出を加速するために使用される新しいモデルによって最前線に達しつつあります。医療専門家の支援が必要です。AI だけが診断のソースになるわけではありません。放射線科医は所見を検証、検証、確認する必要があります。
ダンナ: 私のレポートでは、業界固有の観点から AI が効果的に活用されていることがわかります。たとえば、金融や保険に重点を置くベンダーは、金融犯罪の防止やプロセスの自動化などのタスクに AI を使用しており、多くの場合、専用の小規模な言語モデルが使用されています。これらの業界固有の AI モデルは、来年まで続く重要なトレンドであると私は見ています。
ウィリアム: パイプライン開発やマスターデータ管理などの分野ではサイクルが短縮され、自律性が高まっています。データの可観測性が注目を集めている分野であり、2025 年がその年になるかもしれません。
アンドリュー: 生成 AI は、SQL クエリを生成し、データをクエリするための自然言語インターフェイスを作成するコード生成でうまく機能しています。それは効果的ではありましたが、今では少しコモディティ化しています。
さらに興味深いのは、データ層とアーキテクチャの進歩です。たとえば、Postgres にはベクトル データベース アドインがあり、これは検索拡張生成 (RAG) クエリに役立ちます。デモの「すごい」という要素から、適切なモデルとデータを使用して幻覚を減らし、データをよりアクセスしやすくする実用的なものへの移行が見られます。今後 2 ～ 3 年で、ベンダーは基本的なクエリ インテリジェンスから、より高度なツールの作成に移行するでしょう。
大規模な言語モデルはどのように進化するのでしょうか?
聖霊降臨祭: 世界的には、文化的および政治的価値観によって形成された AI モデルが登場するでしょう。それは技術開発ではなく、AIに何をしてもらいたいかということです。 Twitter/X に基づいたイーロン・マスクの xAI を考えてみましょう。これは無検閲であり、間違った質問をすると説教されがちな Google Gemini とはまったく異なります。
さまざまなプロバイダー、地域、政府が、言論の自由化に向けて動くか、AI の出力を制御しようとする傾向にあるでしょう。その違いは顕著です。来年にはガードレールのないモデルが増え、より直接的な答えが得られるだろう。
イワン: 構造化されたプロンプトにも重点が置かれています。 「詳細な」と「包括的な」を使用するなど、言い回しを少し変えるだけで、大きく異なる反応が得られる可能性があります。ユーザーはこれらのツールを効果的に使用する方法を学ぶ必要があります。
聖霊降臨祭: 確かに、迅速なエンジニアリングは非常に重要です。モデルに単語がどのように埋め込まれているかに応じて、大幅に異なる答えが得られる可能性があります。 AI に何を書いたのか、なぜ書いたのか説明してもらうと、AI はさらに深く考えるようになります。ドメインでトレーニングされたプロンプト ツール、つまりより良い結果を得るためにプロンプトを最適化するのに役立つエージェント モデルが間もなく登場します。
AI は分析やビジネス インテリジェンス (BI) を通じてデータをどのように構築し、活用を進めているのでしょうか?
アンドリュー: データは AI の基礎です。私たちは、大量の非構造化データに対する生成 AI が幻覚を引き起こす可能性があることを目の当たりにしており、プロジェクトは廃止されつつあります。エンタープライズ分野では多くの幻滅が見られますが、進歩は進んでいます。自然言語クエリを超えた、AI と BI の融合が見られ始めています。
セマンティック モデルはデータをより理解しやすくするために BI に存在し、構造化データに拡張できます。これらのモデルを組み合わせると、構造化データ ソースと非構造化データ ソースから回答を引き出し、便利なチャットボットのようなエクスペリエンスを生成することができます。このアプローチは、コンテキストの強化によって幻覚を軽減しながら、ビジネスに役立つ出力を作成します。ここで AI がより定着し、データの民主化がより効果的になるでしょう。
ハワード: 同意しました。過去 10 年間、BI はまだ完全には機能していません。 BI を作成する人はビジネスを理解していないことが多く、ビジネス側もデータを完全に把握していないため、摩擦が生じます。ただし、これは Gen AI だけで解決できるものではなく、両方のグループ間の相互理解が必要です。これを行わずにデータ主導のアプローチを強制しても、組織はそれほど前進しません。
AI の進歩を妨げる可能性のある他の課題は何ですか?
アンドリュー: AI に対する高揚感により、マインドシェアと予算がデータ プロジェクトからそらされてしまいましたが、これは残念なことです。企業はそれらを同じものとして見る必要があります。
聖霊降臨祭: AI スタートアップ バブルもあります。スタートアップの数が多すぎ、資金が多すぎて、収益を生み出すことなく現金が使い果たされています。持続不可能な状況のように感じられますが、来年には少し破裂することになるでしょう。あまりにも多くの混乱があり、追いつくのはばかげています。
クリス： 関連して、ベンダーが GenAI / LLM を「保護する」ソリューションを構築しているのを目にします。サービスとしてのペネトレーション テスト (PTaaS) ベンダーは、LLM に重点を置いたテストを提供しており、クラウド ネイティブ アプリケーション保護 (CNAPP) では、顧客のクラウド アカウントに展開された LLM の制御を提供するベンダーがあります。バイヤーは企業内で LLM を効果的に使用する方法を理解し始めていないと思いますが、ベンダーは LLM を「保護」するために新しい製品/サービスを推進しています。これは普及の機が熟していますが、一部の「LLM」セキュリティ製品/サービスは浸透するでしょう。
セス: サプライチェーンのセキュリティ面では、ベンダーは環境で使用されているモデルを識別するための AI モデル分析を提供し始めています。少し進歩しているように感じますが、それは起こり始めています。
ウィリアム: 2025 年に差し迫ったもう 1 つの要因は EU データ法です。これにより、ボタンをクリックするだけで AI システムを停止できることが義務付けられます。これは、現在進行中の AI の開発に大きな影響を与える可能性があります。
100 万ドルの疑問: 私たちは汎用人工知能 (AGI) にどの程度近づいているのでしょうか?
聖霊降臨祭: AGI は依然として夢物語です。私たちは意識を再現できるほど十分には理解していません。また、問題に計算能力を投入するだけでは何かが意識化されることはなく、単なるシミュレーションに過ぎません。
アンドリュー: 私たちは AGI に向けて進歩することはできますが、次の単語を予測することが知性であるという考えをやめなければなりません。これは単なる統計的予測であり、優れたアプリケーションですが、真にインテリジェントではありません。
聖霊降臨祭: その通り。 AI が「理性」をモデル化したとしても、それは真の推論や創造性ではありません。彼らは訓練されたものを再結合しているだけです。重要なのは、特定のデータセットに対して組み合わせ論をどこまで推し進めることができるかということです。
みんなありがとう！
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