MITテクノロジーレビュー予測：2025年までのAI開発における5つのトレンド

出典：Quant

MITテクノロジーレビューは、2025年のAI開発のトレンドトップ5を発表し、エージェントと小規模言語モデルはすでに明らかな次の大物であるという理由で除外しています。同誌は、これに加えて、今年注目すべき他の5つのトレンドを挙げている。詳しくはこちらをお読みください。

ここ数年、私たちはAIの未来を予測してきました。業界の進化の速さを考えると、それは少し馬鹿げたことのように思えるかもしれません。しかし、私たちはこの努力を続け、先進的で信頼できるという評判を得てきました。

前回の予測はどうだったでしょうか？私たちが昨年予測した2024年に注目すべき4つのホットなトレンドには、カスタムチャットボットと呼んでいた、マルチモーダルかつ大規模な言語モデルを搭載した対話型アシスタントアプリ（当時は知りませんでしたが、私たちは最近誰もがエージェントと呼んでいるものについて話しているのです。生成ビデオ（OpenAIとGoogle DeepMindが昨年12月、互いに1週間以内にフラッグシップ・ビデオ生成モデルであるSoraとVeoをリリースしたように、この12ヶ月でこれほど急速に進歩したテクノロジーはほとんどない）。テクノロジーはそのリーダーのひとつである）。

私たちはまた、AIが生成する選挙偽情報はどこにでもあるだろうとも言ったが、幸いにもそれは間違っていた。今年、私たちを心配させたことはたくさんありますが、深い政治的偽情報はまれです。

では、2025年には何が起こるのだろうか？ここでは、明白なことは無視することにします。プロキシと、より小型で効率的な言語モデルが、引き続き業界を形成していくことは間違いないでしょう。以下は、今年注目すべき他の5つのホットトレンドです。

1.Generating virtual playgrounds 

2023 年がジェネレーティブ画像の年、2024 年がジェネレーティブ動画の年だとしたら、2024 年は動画の年です。そして2024年がビデオの年だとしたら、次は何だろう？もしあなたが仮想世界（別名ビデオゲーム）を生成すると予想したなら、みんなでハイタッチしましょう。

2024年2月、グーグル・ディープマインドは、静止画を横スクロールの2次元プラットフォーマーに変換し、プレイヤーがインタラクションできる「Genie」と呼ばれるジェネレーティブ・モデルをリリースした。をリリースした。

他の企業も同様の技術に取り組んでいる。10月には、AIスタートアップのDecartとEtchedが、プレイヤーがゲームをプレイするとゲーム内のすべてのフレームが瞬時に生成される「My World」の非公式クラック版を発表した。AIのゴッドマザー」として知られる著名なAI科学者フェイフェイ・リーが共同設立したスタートアップ、ワールド・ラボは、ラージ・ワールド・モデル（LWM）と呼ぶものを構築している。(フェイフェイ・リーは、ディープラーニングのブームを巻き起こした巨大な写真データセット「ImageNet」の生みの親でもあります）。

明らかな応用分野のひとつは、ビデオゲームです。このような初期の実験は楽しいもので、生成的な3Dシミュレーションは、新しいゲームのデザインコンセプトを探求するために使用することができ、スケッチを即座にプレイ可能な環境に変換することができます。これによって、まったく新しいタイプのゲームが生まれるかもしれません。

しかし、ロボットの訓練にも使えるかもしれません。ワールドラボは、ロボットが日常生活を解釈して相互作用する能力、いわゆる空間知能を開発したいと考えている。しかし、ロボット工学の研究者には、そのような技術を訓練するための現実世界のシナリオに関する質の高いデータが不足している。無数の仮想世界を作り、そこに仮想ロボットを配置し、試行を繰り返して学習することで、これを補うことができるだろう。

2.「推論」できる大規模な言語モデル

この種の話題は正当なものです。話題は正当化される。OpenAIが9月にo1をリリースしたとき、大規模な言語モデルがどのように機能するかの新しいパラダイムを導入した。その2ヶ月後、同社はo3をリリースし、ほとんどすべての点でパラダイムを前進させました。

OpenAIの主力製品GPT-4を含むほとんどのモデルは、最初に思いついた答えを出す。それが正しいこともあれば、そうでないこともある。しかし、同社の新しいモデルは、問題を段階的に解決し、困難な問題を一連の単純な問題に分解するように訓練されています。あるアプローチがうまくいかなければ、別のアプローチを試す。このテクニックは「推論」（そう、この言葉の意味を私たちは正確に理解している）として知られており、特に数学、物理学、論理学の問題において、この技術をより正確なものにしている。

これはエージェントにとっても重要です。

12月、グーグル・ディープマインドは「マリナー（Mariner）」と呼ばれる実験的な新しいウェブ閲覧エージェントをリリースした。同社が提供したプレビューデモでは、Marinerは問題にぶつかっているように見えた。同社のプロダクトマネージャーであるMegha Gore氏は、彼女に渡した写真のようなクリスマスビスケットのレシピを探すようエージェントに依頼した。

そして、どの小麦粉を選べばいいのかわからず、止まってしまった。ゴアさんはマリナーがチャットウィンドウで手順を説明するのを見て、「ブラウザの『戻る』ボタンでレシピに戻ります」と言った。

それは驚くべき瞬間だった。エージェントは壁にぶつかる代わりに、タスクをさまざまなアクションに分解し、問題を解決できるかもしれないものを選んだのです。戻る」ボタンをクリックする必要があることを理解するのは、簡単なことのように聞こえるかもしれないが、頭を使わないロボットにとってはロケット科学なのだ。マリナーはレシピに戻り、小麦粉の種類を確認し、ゴアの買い物カゴに小麦粉を詰めていった。

グーグル・ディープマインドもまた、最新の大規模言語モデルであるジェミニ2.0の実験版を構築しており、ジェミニ2.0フラッシュ・シンキングと呼ばれる、問題解決へのこのステップバイステップのアプローチを採用している。

しかし、オープンAIとグーグルは氷山の一角にすぎない。

しかし、OpenAIやGoogleは氷山の一角に過ぎない。多くの企業が、料理からプログラミングまで、さまざまなタスクをよりうまくこなすために、同様の技術を使った大規模な言語モデルを構築している。今年は推論に関する話題が増えることを期待したい（わかっている、わかっている）。

3.人工知能は科学でブーム

AIの最もエキサイティングな用途の1つは、自然科学における発見を加速させることです。.昨年10月、スウェーデン王立科学アカデミーは、タンパク質の折り畳み問題を解決するAlphaFoldツールを開発したグーグル・ディープマインドのデミス・ハサビスとジョン・M・ジャンペル、新しいタンパク質の設計を支援するツールを開発したデビッド・ベイカーにノーベル化学賞を授与した。ツールを開発した。

科学的発見に特化したデータセットやモデルが増え、この傾向は今年も続くと予想されます。タンパク質は、AIモデルの訓練に使用できる高品質な既存のデータセットがあるため、AIのターゲットとして最適です。

人々は次の大きな発見を探している。12月、Hugging FaceはスタートアップのEntalpicと提携し、材料研究を簡素化し加速するためのオープンソースプロジェクトLeMaterialを立ち上げた。彼らの最初のプロジェクトは、最も重要な材料データセットを統一、クリーン化、標準化するためのデータセットである。

人工知能モデルメーカーもまた、自分たちの生成製品を科学者向けの研究ツールとして使いたいと考えている。その結果は心強いものだった。

科学者と同じような働きをするAIツールを手に入れることは、テック界の夢のひとつだ。昨年10月に発表されたマニフェストの中で、Anthropicの創設者であるダリオ・アモデイは、科学、特に生物学が、強力なAIが役立つ可能性のある重要な分野のひとつであることを強調している。アモデイは、将来、AIはデータ解析の手法になるだけでなく、"生物学者のあらゆる仕事をこなすバーチャル生物学者 "になるかもしれないと推測している。そのビジョンにはまだ遠い。しかし今年は、その目標に向けて大きな一歩を踏み出すかもしれない。

4. 人工知能企業は国家安全保障とより緊密な関係にある

国境監視や情報収集のためのツールを喜んで導入する人工知能企業。国境監視、情報収集、その他の国家安全保障の任務のために彼らのツールを置くことをいとわない人工知能企業は、大金を稼ぐことができるだろう。 

米軍は、ウクライナ戦争に触発され、小型無人機で10億ドル（約73億ルピー）を約束する「レプリケーター」計画から、AI導入への意欲を示す一連のプログラムを立ち上げた。ウクライナでの戦争に触発され、小型無人機に10億ドル（約73億ルピー）の支出を約束する「レプリケーター」計画から、戦場での意思決定から兵站に至るまでAIを導入する部隊「人工知能迅速能力部隊」まで。ドナルド・トランプ政権がウクライナへの支援を削減するのではないかという懸念の中、ヨーロッパの軍隊はテクノロジーへの投資を増やすよう圧力を受けている。国や地域間の緊張の高まりが軍事プランナーを悩ませている国や地域は、ほかにもたくさんある。 

2025年、こうした傾向はPalantirやAndurilのような防衛テック企業にとって恩恵をもたらし続けるだろう。12月、OpenAIはAndurilとドローンを撃墜するプログラムで提携すると発表し、軍とは協力しないという方針から1年かけてシフトを完了させた。長年国防総省と協力してきたマイクロソフト、アマゾン、グーグルに加わることになる。

AIの競合他社は、トレーニングや新しいモデルの開発に何十億ドルもつぎ込んでおり、2025年には収益を真剣に検討する必要に迫られるだろう。彼らは、複雑なタスクを処理できるAIエージェントにプレミアムを支払うことを望む防衛以外の顧客を十分に見つけるか、画像やビデオ生成ツールにお金を使うことを望むクリエイティブ業界を見つける可能性が高い。

しかし、国防総省の有利な契約を狙う誘惑も増えていくだろう。国防プロジェクトへの関与が企業の価値観に反するとみなされるかどうかは、これらの企業にとって大きなジレンマとなるだろう。オープンエイのスタンスを変える根拠は、「民主主義国家がAIをリードし続けるべきだ」というもので、同社は、自社のモデルを軍に貸し出すことがその目標を前進させるという理由で、こう書いている。2025年は、他社が同社に追随する年になるだろう。

5.NVIDIAは地平線上に競争があると見ている

現在のAIブームの大部分において、もしあなたが技術系のスタートアップ企業で、AIに挑戦したいと考えているのであれば、NVIDIAはそのような企業である可能性があります。(注1)これは、「李舜臣(Len-Hsun Huang)」という人物の名前である。チップ大手のNVIDIAのCEOとして、Jen-Hsun Huangは、同社がAIモデルを訓練するためにも、誰かがそれを使うときに「推論」するためにも使えるチップで、誰もが認めるリーダーになるのを助けてきました。

2025年までに、さまざまな力がそれを変える可能性がある。第一に、Amazon、Broadcom、AMDのような巨大な競合他社は、新しいチップに多額の投資を行っており、これらがNVIDIAのチップと積極的に競合する可能性があることを示す初期の兆候があります。

新興企業の数も増えており、さまざまな角度からNvidiaを攻撃しています。Nvidiaの設計に小さな改良を加えるのではなく、Groqのような新興企業は、十分な時間があれば、より効率的または効果的なトレーニングを提供できることを約束する、まったく新しいチップアーキテクチャにリスクの高い賭けをしようとしています。

このような実験が2025年に行われるのはまだ初期段階ですが、著名な競争相手が出現し、トップAIモデルがNvidiaのチップだけに依存しているという前提が変わるかもしれません。

この競争を支えているのは、地政学的なチップ戦争です。これまでのところ、この戦争は主に2つの戦略に依存しています。一方では、西側諸国はライバル国へのトップチップとその製造技術の輸出を制限しようとしてきた。一方では、米国チップ法のようなイニシアチブは、米国内の半導体生産を後押しすることを目的としている。

ドナルド・トランプ氏は、こうした輸出規制をエスカレートさせ、ライバル国からの輸入品すべてに大規模な関税をかけることを約束する可能性がある。2025年、こうした関税はTSMCを貿易戦争の中心に据えることになり、米国のチップメーカーはこれに大きく依存することになる。

これらの要因がどのように作用するかは定かではないが、チップメーカーがTSMCへの依存度を下げる動機付けになるだけであり、それこそがチップ法の要点である。法案に対する支出が流れ始める今年、法案が米国内のチップ生産を実質的に押し上げたかどうかを証明する最初の年になるだろう。