AIの進化：新たなAI経済圏の形成とその影響

この記事作成時はOpenAIのサムアルトマンの解任騒動が数日報道され、Microsoft入社のニュースから１日ほど経って、やはりOpenAIへ復帰するという報道が出たばかりです。

この騒動の数日前には、OpenAIがGPTsを発表、直後にMicrosoftがCopilot Studioを発表し、いよいよAIの個人カスタムへの時代が開かれたばかりでした。

両サービスともに、使える場所が限定的で、専門の知識を必要としており、素人が触れるものとは言い難いものではあるものの、それでもはるかにいじりやすくなっており、今後どの言語モデルを使い、どういったサービスをつくるのかという、言語モデルの選択によって使うサービスの範囲が囲われるような圏が形作られそうな気配があります。

WindowsとMac、AndroidとiOSといったOS圏や、Intel、AMDといったハードブランドのような派閥のような世界を分かつ構造が新たに形作られる未来を予想してみます。

LLMは経済圏を作り出す

LLMは、運営企業ごとに経済圏を築こうとしていると言えます。 その理由は、以下のようなものが考えられます。

自社サービスとのシナジーと他社への差別化

LLMは、高度な自然言語能力で、さまざまなビジネスや産業において有用なソリューションを提供できる可能性があります。 例えば、文章生成、要約、翻訳、対話、コードレビュー、マーケティングなど、多岐にわたるタスクがLLMによって効率化や自動化されることが期待されます。

これにより、LLMを開発・提供する企業は、自社のサービスや製品との連携を強くし、サービスを強めることで価値を高めるとともに、他社との差別化を図ることができます。

データ収集の範囲と開発理念の範囲

LLMは、大量のテキストデータを学習する必要があるため、データの収集・管理・活用が重要な要素となります。そのため、LLMを開発・提供する企業は、自社が保有するデータの質や量によって、LLMの性能や信頼性に影響を与えることになります。

しかし、テキストデータには、著作権やプライバシーなどの法的・倫理的な問題が関わってくることもあります。  また、データの取得や利用において、適切な規制やガイドラインに従うことも求められます。

専門性への特化型モデル

LLMは、一つのモデルで多くの言語タスクをカバーできる「一般性」を持っていますが、それと同時に、特定のドメインや目的に特化した「専門性」も必要とされます。

そのため、LLMを開発・提供する企業は、自社のニーズや顧客の要望に応えるために、LLMのカスタマイズやチューニングを行うことがあります。 これにより、LLMの適用範囲や柔軟性を高めるとともに、他社との競争力を強化することができます。

以上のように、LLMは、運営企業ごとに経済圏を築こうとしていると言えます。 LLMは、自然言語処理の分野において、革新的な技術として注目されていますが、その一方で、様々な課題やリスクも抱えています。 LLMの発展と普及には、技術的な側面だけでなく、社会的・倫理的な側面も考慮する必要があります。 LLMのポテンシャルを最大限に活用しつつ、リスクを最小限に抑えるためには、LLMを開発・提供する企業だけでなく、利用する企業や個人、研究者や政策立案者など、関係者全体の協力が不可欠です。