OpenAI、Google、Anthropic の3つの人工知能分野で最大の名前が最新モデルの完成に苦労しているというニュースが大きな波紋を呼ぶ。注目は、GPT-4のような以前のモデルを超える性能を目指すOpenAIの新プロジェクト「Orion」にある。しかし、大きな進展を遂げる代わりに、企業は後退に直面している: Orionが内部期待に応えていない。GoogleやAnthropicも同様の課題に直面している。

Orion: Ein Schritt zurück?

オリオン、OpenAIの待望の新モデル、9月に最初のトレーニングラウンドを受ける。期待は高かったが、GPT-4を超えるとされていた。しかし、内部関係者は、オリオンが設定された性能目標を達成できず、特にトレーニングデータの範囲外にあるプログラミング質問のような複雑なタスクで失敗したと報告している。

インサイダーは、オリオンがプログラミング分野における十分な具体的なトレーニングデータを欠いていることを説明しました。オリオンの開発でOpenAIを何度も悩ませる問題です。集中的な微調整――いわゆる「ポストトレーニングプロセス」――にもかかわらず、オリオンは市場投入に必要なレベルに達していません。そのため、企業はモデルの公開を来年に延期する可能性があります。

Der schrumpfende Fortschritt

OpenAIの経験は例外ではない。GoogleとAnthropicもプレッシャーを受けている。Googleでは最新バージョンのGeminiソフトウェアが期待外れであり、Anthropicでは長らく待望されていたClaude-3.5-Opusのローンチが遅れている。大規模な開発作業、莫大な投資、多くの専門家チームの才能にもかかわらず、新しいAIモデルの成功はこれまで期待を大きく下回っている。

KI-Modelle am Limit – Ein Wachstumsdilemma

新しいAIモデルの開発は主に2つの柱に基づいています: 高品質なトレーニングデータの利用可能性と大規模な計算能力。ですが、この2つのリソースは入手困難です。高品質で人間が生成したデータソースは希少になり、新しいユニークなデータセットの開発には専門の技能と莫大な投資が必要です。一部の企業は現在、AIが生成したテキストや画像などの合成データに頼っていますが、そうしたデータの品質と多様性には限界があります。

「データの量よりも質と多様性が重要」とニューエンタープライズアソシエイツのAI戦略責任者リラ・トレティコフ氏は述べています。「大量の合成データを生成することはできますが、特に言語ベースのモデルにおいて、人間の指導なしで本当に高品質でユニークなデータセットを入手することは難しいのです。」

Die Kosten steigen, die Fortschritte sinken

OpenAIやGoogleのようにAI開発に数十億を投資している企業にとって、効率の低下は深刻な問題です。OrionやGeminiのようなモデルの開発には毎年数億ドルの費用がかかります。「短期間で非常に大きな進歩を遂げましたが、それは持続可能ではありませんでした。」とBentley大学の数学教授であるノア・ジャンシラキューサは言います。急速なイノベーションに対する熱意は冷めつつあり、AI開発は顕著な進展を遂げるために新しいアプローチが必要となっています。

OpenAIとGoogleも戦略を変更しました：単なるモデルの成長から具体的なユースケースへ。

Wird das „Agenten-Zeitalter“ die KI befreien?

AI業界では、「エージェント」という概念が潜在的な転換点と見なされています。能動的かつ自動的に意思決定を行えるAIアプリケーションは、市場を一変させる次の革命となる可能性があります。OpenAIは今後数年間でこの技術を展開する予定であり、Googleも同様のツールを試験しています。

現在のモデルシステムの限界がますます明らかになる中、「エージェント」は単に応答するだけでなく行動する次世代のAIの基盤を築く可能性があります。期待は高く、AI業界にとって人工知能の未来をめぐる競争はかつてないほど激しいものとなっています。