はじめに
AI技術の発展は、これまでデータ量と計算力を増大させることで進歩を遂げてきました。しかし、近年ではこの「スケールアップ」の手法が限界に近づいている兆候が見られます。本記事では、まずロイター通信による報道をもとに、AI業界における最新の動向を解説します。その後、独自の視点から主要なAI企業の開発現状を分析し、業界全体が直面する課題について詳しく考察します。
AIが抱える現状の課題と、それを乗り越えるための方向性を理解することで、読者が今後の技術動向をより深く考えるきっかけとなることを目指しています。
OpenAIなど、現在の手法の限界に直面し、新たなアプローチを模索
2024年11月11日（ロイター）の報道によると、OpenAIをはじめとする人工知能（AI）企業は、より大規模な言語モデルを追求する過程で予期せぬ遅延や課題に直面しています。その解決策として、アルゴリズムが「考える」方法において人間らしいアプローチを取り入れる新しいトレーニング技術の開発に取り組んでいます。
AI科学者、研究者、投資家ら12名がロイターに語ったところによると、最近OpenAIがリリースした「o1モデル」の背後にあるこれらの技術は、AI競争の構図を変える可能性があり、エネルギーやチップなど、AI企業が必要とするリソースにも影響を及ぼすと見られています。
OpenAIはこの記事へのコメントを拒否。
2年前に大ヒットしたChatGPTチャットボットのリリース以降、AIブームによる評価額の急騰を享受している技術企業は、データと計算力を増やすことでAIモデルを改善し続けられるという「スケールアップ」の信念を公に維持してきました。
しかし、現在、一部の著名なAI科学者たちは、この「大きいほど良い」という哲学の限界について声を上げ始めています。
スケールアップの限界に直面するAI業界
Safe Superintelligence（SSI）およびOpenAIの共同創設者であるイリヤ・スツケヴァー氏は最近ロイターに対し、AIモデルが膨大な量のラベルなしデータを使用して言語のパターンや構造を理解する「事前学習」のスケールアップによる成果が頭打ちになっていると述べました。
スツケヴァー氏は、事前学習におけるデータと計算力の増加によって生成AIを大幅に進化させるという考え方を早くから支持していたことで広く知られています。このアプローチは最終的にChatGPTの創出につながりました。同氏は今年初めにOpenAIを離れ、SSIを設立しました。
「2010年代はスケーリングの時代でしたが、今は再び驚きと発見の時代に戻りました。誰もが次の革新を模索しています」とスツケヴァー氏は述べています。「今や正しい対象をスケールすることがこれまで以上に重要です。」
スツケヴァー氏は、チームがこの問題にどのように取り組んでいるかについて詳細を共有することを控えましたが、SSIが事前学習のスケールアップに代わるアプローチに取り組んでいると述べました。
GPT-4を超えるモデルのリリースに苦戦関係者3名によると、大手AI研究所の研究者たちは、OpenAIのGPT-4モデル（ほぼ2年前にリリース）の性能を上回る大規模言語モデルをリリースしようとする競争の中で、遅延や期待外れの結果に直面しています。
現状の課題：スケーリングの限界と期待値の乖離
さて、ここまではロイター通信の報道内容を解説してきましたが、ここからは私の独自の視点で、「スケーリングの限界」がなぜ起きているのか、その原因を解説します。また、それが具体的にAIモデルの開発にどのような影響を与えているのかを探ります。
「スケーリングの限界」とは？
「スケーリングの限界」とは、AIモデルの性能向上が、単純にデータ量や計算力を増やすだけでは頭打ちになる現象を指します。以下のような要素が絡み合って、この限界が生じています。
計算力の限界現在、最先端のAIモデルをトレーニングするには、膨大な計算リソースが必要です。具体的には、数千台の最新GPU（例: NVIDIA A100やH100）が使用され、それに伴う電力消費は1モデルのトレーニングで数百メガワット時（MWh）に達することもあります。このような計算力の増加には、莫大なコストと物理的制約が伴います。
データの限界AIモデルのトレーニングには、膨大な量の高品質なデータが必要です。しかし、人間が作成した未使用データの確保は困難になっています。既存データは既に多くのモデルで利用されており、新たなデータ源を発掘するのが難しく、さらに規制（後述）がデータ収集を厳しくしています。
アルゴリズムの限界現在の主流であるトランスフォーマーベースのモデルは、一定のスケールを超えると性能向上が鈍化することが知られています。これ以上の成果を得るには、新しいアルゴリズムの開発が必要とされています。
GDPRとは？データ規制がAI開発に与える影響
GDPR（General Data Protection Regulation）は、欧州連合（EU）が2018年に施行したデータ保護規則です。個人情報の収集や利用に厳格な制限を設け、違反した場合は企業に巨額の罰金が科されます。
AI開発においてGDPRが与える影響は以下の通りです：
データ収集の制約
ユーザーデータを自由に収集できなくなり、トレーニングデータの取得が難しくなっています。
コストの増加
データの匿名化や規制遵守のための追加作業が必要となり、開発コストが増大します。
克服の方法としては以下が挙げられます：
公共データセットやオープンデータの活用。
企業間でのデータ共有プログラムの構築（適切な規制遵守の下で）。
AIモデルのトレーニングにかかるコストや期間
AIモデルのトレーニングには膨大なコストと時間がかかります。例えば、GPT-4のトレーニングには推定で数千万ドル（数十億円）規模の費用がかかったとされています。これには以下の要素が含まれます。
ハードウェアコスト
GPUやTPU（最新のNVIDIA A100、H100など）のリースや購入。
電力消費
膨大な計算リソースに伴う電力消費（環境負荷の増加）。
トレーニング期間
大規模モデルの場合、数週間から数か月のトレーニング時間が必要です。
こうしたコストの高さが、モデルのスケールアップによるコスト対効果の低下につながっています。
主要AI企業の最新開発状況
まず、主要なAI企業の最新開発状況を見てみます。
OpenAI
OpenAIは「Orion」という新モデルの開発を進めていますが、GPT-4からの飛躍的な進化には至っていません。市場では次世代モデルへの期待が高まる中、「Orion」は依然として大きなブレイクスルーを示せていない状況です。
Googleでは次期「Gemini」モデルの開発が進行中ですが、性能向上の難しさに直面していると報じられています。「Gemini」はマルチモーダルAIとしてテキストや画像、音声を統合する技術を目指しており、その革新性が注目されていますが、開発は予想以上に難航している模様です。
Anthropic
Anthropicは「Claude 3.5 Opus」のリリースが遅れており、当初の計画よりも開発が遅れているとの情報があります。Claudeシリーズは一定の評価を得ていますが、他社との差別化が難しく、次世代モデルに向けた新たなアプローチが必要とされています。
性能が頭打ちとなる主な原因
ここで、AI業界が直面している課題について、3つの主要な要因を挙げて考察します。
1. 高品質な学習データの不足
AIモデルのさらなる進化には、高品質な学習データが不可欠です。しかし、特に人間が作成した未使用のデータを確保することが難しくなっています。既存のデータはすでに多くのモデルで利用されており、新しい情報源を発掘するのは困難です。また、データの偏りやバイアスの問題がAIの公平性を損なうリスクも顕在化しています。さらに、GDPRなどのデータ規制も、データ収集にかかるコストや労力を増加させています。
2. コスト対効果の問題
大規模なAIモデルの開発には、膨大な計算リソースと電力が必要です。しかし、スケールアップによる性能向上が限定的となっている現在、これほどのコストをかけることが果たして妥当なのかという疑問が生じています。最新のGPUやTPUのコストが急上昇しているだけでなく、開発期間の長期化が資金負担をさらに重くしています。このような状況では、リソース効率の向上が不可欠です。
3. 期待値との乖離
市場や投資家からは、新しいモデルに対して大幅な性能向上や革新的な機能が求められています。しかし、現状では多くの新モデルが従来モデルを大きく上回る成果を示せていません。このような期待と実際の成果の乖離が、AI開発における大きな課題となっています。特に、性能向上が限定的である場合、新モデルの価値を市場に明確にアピールするのが難しくなります。
まとめ
AI技術は現在、大規模スケーリングの限界を迎えています。各社の最新開発状況を見ても、進化のスピードが鈍化し、コストやデータ不足といった課題が浮き彫りになっています。それでもなお、AIは社会やビジネスにおける可能性を広げる重要な技術であり、次なる技術革新が求められています。
今後は、スケーリングに依存しない新しいアプローチ、例えば効率的なアルゴリズムや特化型AIの開発、持続可能な開発手法が鍵となるでしょう。これらの課題を克服できるか否かが、AI業界全体の未来を左右すると考えています。
AI技術の進化はますます複雑化しており、リソースやデータの確保、コスト対効果の改善といった課題に取り組む必要性が高まっています。そんな中、効率的で持続可能な方法を見つけることが、今後の技術革新を実現する鍵となります。
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おわりに
この記事はロイター通信の記事を参考に作成されています。
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