2022年のChatGPTのリリースは、生成AI(IAGen)を基盤とした一連の変革のきっかけとなり、世界中でさまざまな新技術の革新をもたらしました。 もちろん、今後数年間に何が起こるかについて多くの憶測がありますが、2025年にはAIの傾向として何が期待できるでしょうか。
米国マサチューセッツ州ベントレー大学でイノベーションの博士号を取得し、MITで戦略とイノベーションのエグゼクティブ認定資格を取得したこの分野の専門家、パウロ・エンリケ・デ・ソウザ・ベルメホ氏によると、この意味でのいくつかの問題は、市場と研究の分野の両方ですでに議論されているとのことです。
2025年に関しては、例えば、より高度でパーソナライズされた生成AIが期待できると強調しました。 彼によると、大規模言語モデル(英語で「large language models」、LLMsと呼ばれる)は、生成AIの核となるものであり、引き続き進化を続けている。 投資が行われており、これらのモデルをより堅牢で専門的にし、さらに正確で創造的なコンテンツを生成できるようにしています。また、非常に特定のコンテキストでの活動も可能にしています。さらに、新しい機能が追加されており、プログラマーでないユーザーを含む利用者が、自分のデータを使って独自のAIエージェントを作成できるようになっています。この種の機能は、ChatGPTから始まり、Anthropic、Meta、Googleが開発した他のプラットフォームやLLMにも拡大していく見込みです、と指摘しました。
健康に関する話題では、パウロは特に診断がより正確になる可能性があると述べました。 デバイスやシステムへの投資は、AIを活用した医療検査の能力と精度を向上させており、特に恵まれない地域において医療サービスの改善に直接寄与しています。これには、医療診断から検査の解釈、治療の推奨まで含まれますと指摘しました。 別の観点から、AIを基盤としたツールは、ウェアラブルデバイス(スマートウォッチやその他のセンサーなどのいわゆるウェアラブル技術)や統合された医療履歴のデータを利用して、症状が現れる前に疾患を予測する必要があります。
専門家が指摘したもう一つのポイントは、先進的なパーソナルアシスタントと日常生活とのより一層の連携に関するものである。 「AIは、拡張現実眼鏡、自動運転車、スマート家電などのデバイスに統合され、日常のタスクを最適化します。これはすでにいくつかの状況で現実となりつつあり、AIエージェントを通じて実現しています」とベルメホは説明しました。
そして、教育の話になると、より個別化され魅力的に見えるでしょう。 教育プラットフォームは、学生の認知プロフィールや興味に基づいてリソースを拡大し、学習の道筋を個別化すべきです。例えば、数学に優れた学生は理科に関連する研修でより容易に習得できる一方、芸術に興味のある学生は創造性を重視したコースで際立つことができると強調しました。 一般的に、専門家によると、ツールはますますアクセスしやすくなるでしょう。 小規模な企業や個人は、LLaMA(Meta AI)、Falcon(TII)、Mistral(Mistral AI)などのオープンソースのLLM(オープンソースのコードを無料で提供)によって推進される低コストのプラットフォームを通じて、強力なAIにアクセスできるようになると述べた。こうした状況に伴い、オンラインコースやプラットフォームはAIの教育を拡大し、未来に必要なスキルの民主化を促進するだろう。
労働市場に関して、パウロはAIが多くの管理、法務、金融の機能を自動化できると指摘し、労働力のより大きな適応を必要とするだろうと述べた。 AIを使わない専門家をAIを効果的に使う専門家に置き換えることではなく、AIをうまく活用している人に置き換えることです。もしあなたの仕事でAIがまだ役立っていないと感じるなら、一度立ち止まって考えてみてください。おそらく、AIが大きな違いを生むことができる分野があるはずです。AIを統合、管理、規制できる専門家への新たな需要が生まれるでしょう。例えば、最近までプロンプトエンジニアの求人広告を想像するのは難しかったです。2025年には、その需要は増加し、新たな役割も登場するでしょう。
パウロへ、2025年には、何が来るかを推測するだけでなく、AIがますます存在し不可欠になる世界に備えることが重要です。 本当の問題は「いつ」AIが統合されるかではなく、「どのように」そして「誰によって」行われるかです。そして、その技術の変革力を活用する準備ができているかどうか、自問することが良いと思います、と彼は強調しました。
責任あるAI:規制、倫理、持続可能性
研究者によると、2015年にはAIの規制がより一層進み、ブラジルを含む国々でも見られるようになるでしょう。 適切な規制は、より高い透明性、安全性、倫理的な技術の利用をもたらすでしょう。別の側面では、責任あるAIの取り組みが、アルゴリズムによる差別を最小限に抑える努力に集中しています。これには、トレーニングデータによる歪みを解消するための実践や、データの多様性を向上させることも含まれます、と述べました。
パウロはまた、持続可能性に関して、AIがサプライチェーンの最適化、廃棄物の削減、エネルギー効率の向上に使用されることを伝えました。特に、企業システムにおけるAIエージェントの普及とともに。 さらに、予測ツールは気候変動を監視し、緩和策を計画するのに役立つと明らかにした。
エンターテインメントの分野では、彼によると、AIは脚本、音楽、ビジュアルアート、さらには完全な映画さえも生成できる。 これらの種類のコンテンツを作成するためのサービス(無料を含む)を提供するスタートアップの登場により、これを強化すべきです。 もう一つのポイントは、ユーザーの選択に基づいてリアルタイムで行われるインタラクティブなゲームやシミュレーションに関連しています。メタバースの熱狂は収まったものの、これらの技術は特にゲーム分野で引き続き進化しています、と彼は詳述しました。
パウロはまた、AIが住宅、都市、さらにはインフラを自律的に管理するために不可欠になると強調しました。 今日、彼の言うように、生成AIなしでスマートデバイスを考えることは考えられないため、期待されるのはAIとインターネット・オブ・シングス(IoT)をつなぐより強い連携です。
進歩と懸念
「汎用人工知能(AGI)は、生成型AIを含むAIとは異なり、特定のドメインに限定されません。新しい状況に適応し、複雑な問題を解決し、継続的に学習できる知能の一種です。ChatGPTのようなLLMは素晴らしい能力を発揮しますが、受けたトレーニングに基づく特定のタスクに限定されており、幅広いコンテキストを理解したり、異なる領域間で知識を真に伝達したりする能力が欠けています。OpenAIのCEOであるサム・アルトマン氏は最近、汎用AIの課題はエンジニアリングの性質、つまり多くの作業が必要であり、基本的に新しい科学的進歩を必要としないと報告しました。彼は、自社が5段階のうちの2段階目にあると付け加え、2025年までにこれを克服できるとさえ報告しました」とパウロ氏は説明しました。
研究者によると、この技術がもたらす多くの利益が人々、企業、社会全体に提供される一方で、その危険性について多くの議論があり、特に倫理的側面、制御、安全性に関して議論が盛んである。 「AGIが人間の利益に沿ったままであることをどう保証するか?誰がこの技術を管理するのか?これが適切に対処されない場合、国や階級間の溝をさらに拡大し、利用されるシステムは誤用されると壊滅的な影響をもたらす可能性もある。一般AIや生成AIに関わらず、最終決定が必ず人間を経る半自律システムは、これらのジレンマが完全に解決されるまで最も安全な選択肢であると私は考える」と締めくくった。