- シリコンバレーの技術専門家たちはここ数週間、苦境に立たされている
- 多くの投資家は、AIが自分たちの求める莫大な利益をもたらさないのではないかと懸念している
- AI革命を主導する西側企業の株価は、先月ピークを打って以降15%下落した
- ChatGPTのようなサービスを支えるLLMの限界について、多くの観測筋が疑問を呈している
企業におけるAI利用の現状
- ビッグテック企業はAIモデルに数十億ドルを投資しており、今後さらに巨額の支出を約束している
- しかし、Census Bureauの最新データによれば、米国企業のうち商品とサービスの生産にAIを使用しているのは4.8%にすぎず、これは今年初めのピークである5.4%から低下した数値である
- 今後1年以内にAIを使用する計画のある企業も同程度の割合である
Hype Cycleの説明
- Gartnerという調査会社が広め、シリコンバレーでは常識とみなされている「Hype Cycle」という用語に言及している
- 初期には非合理的な熱狂と過剰投資の時期を経た後、注目の新技術は「幻滅の谷」に落ち込み、この時期にはセンチメントが悪化する
- 技術導入の進みがあまりに遅く、利益を出すのが難しいという懸念が広がる
- しかし幻滅の時期の後には、技術は持ち直す
- 熱狂の波とともに行われた投資は、大規模なインフラ整備を可能にし、それが技術を主流採用へと向かわせる
- Hype Cycleが世界のAIの未来にとって有用な指針となりうるのか、という問いを投げかけている
技術発展におけるHype Cycleの事例
- 19世紀イギリスの鉄道ブームとバブル、その後の鉄道会社による線路建設を通じた経済変革
- 1990年代のインターネット熱、2000年の市場崩壊と135社の大手ドットコム企業の失敗、しかし通信会社による光ファイバーケーブル投資が今日のインターネット基盤を形づくった
AIのHype Cycleの可能性に関する見方
- AIは鉄道やドットコムほどの大規模な崩壊をまだ経験していないが、現在の不安はAIの世界支配が近づいていることを示す証拠かもしれない
- 経済コメンテーターのNoah Smithは「AIの未来は、他のあらゆる技術と同じようなものになるだろう。巨大で高価なインフラ整備が行われ、人々がAIを生産的に使う方法を知らないと気づいたときに大きな崩壊が起こり、それを理解するにつれて徐々に復活するだろう」と述べている
Hype Cycleに当てはまらない技術
- AI自体も数十年にわたり熱狂と絶望の時期を経験してきたが、Hype Cycleの最終段階へは進んでいない
- 1960年代のAIブーム、1970年代と1990年代のAI冬の時代、2020年までのAI研究への関心低下の後、生成AIの登場で再び急増した
- クラウドコンピューティング、太陽光発電、ソーシャルメディアなどは、Hype Cycleとは異なる直線的な発展パターンを示している
- Web3、3Dプリンター、カーボンナノチューブなどは、熱狂から恐怖へとムードが変わったが、有意な水準まで戻ってはいない
Hype Cycleの経験則としての検証の難しさ
- Hype Cycleが経験的な規則性なのかを検証するのは容易ではない
- ペンシルベニア大学のEthan Mollickは「感情ベースのデータなので、断定するのは難しい」と指摘している
The EconomistによるHype Cycleデータ分析
- Gartnerの数十年分の有望技術Hype Cycle配置データと独自のデータ分析を組み合わせて検証を試みている
- 画期的な技術を時間の経過に沿って追跡した結果、イノベーションから興奮、失望、広範な採用に至る過程をたどる技術は少数派（約20%）にすぎない
- そうしたジェットコースターを経ずに広く使われる技術も多い
- 幻滅の谷に落ちたあらゆる技術形態のうち60%は、再浮上しないと推定される
- 「驚くほど多くの技術トレンドは、一時の流行にすぎない」というMichael Mullanyの結論にも通じる
AI革命の可能性と課題
- AIは依然として世界を変革しうる
- ビッグテック企業のどこかが突破口を開く可能性がある
- 企業がAIのもたらす利点に気づく可能性がある
- しかし現在のビッグテックの課題は、AIが実体経済に提供できるものがあることを証明することだ
- 成功は保証されていない
結論
- AIの未来を見極めるために技術の歴史を振り返るなら、Hype Cycleは不完全なガイドである
- 「Easy Come, Easy Go」という表現のほうが、より適切なガイドになるかもしれない
GN⁺の見解
- AI技術の発展と商用化において、Hype Cycleが必ずしも当てはまるわけではない。技術ごとに多様な発展パターンを示しうる
- 現在AIに対する投資減少や懸念はあるが、これがAIの将来の可能性を否定するものではない。むしろ技術発展の過程で現れる自然な現象かもしれない
- 企業によるAI活用はまだ初期段階であるため、実体経済への影響が可視化されるまでには、なお時間が必要とみられる
- AIが既存産業をどれほど速く、どれほど広範に変えられるかは不確実だが、長期的には社会全体に大きな影響を及ぼすと予想される
- ビッグテック企業は、AIが持つ限界を克服し、実質的な価値を創出できる方策を模索する必要がある。単なる技術開発競争を超えて、社会的責任や倫理の問題も併せて考慮すべきだ
3件のコメント
タイトルだけ見るとAI hypeへの警鐘を鳴らす文章かと思いましたが、内容はhype cycleについての総合的な分析に近いですね。
Hacker Newsの意見
「API wrapper」プロジェクトやスタートアップの誇大宣伝は減っていくだろうという意見がある
AIは業務フローを完全に変えてしまった
AIでデータベース整理を試みたが、ChatGPTが何度もミスをした
AIに対する反応は二極化している
神経科学者としてAIの進歩を驚きをもって見ている
新しい技術は多くの問題に適用できるため、誇大宣伝が生まれる
AIは要約、説明、コーディング支援に有用だ
GPT-4が登場してからまだ1.5年しかたっていない
ChatGPTは驚異的だった