2023 AIインデックスレポート：将来に期待できるAIトレンド
2023 AI Index Report Promising AI Trends for the Future
人工知能は、ますます注目されており、その発展は増すばかりです。なぜ上昇しているのでしょうか？最近の生成型AIの進歩により、個々の人や研究グループ、企業が、より競争的になって最高のものを作ろうと競い合っています。しかし、最新のトレンドを追うことは時に難しいです。
2023年のAIトレンドをまとめるために、AI Index Reportが作成されました。Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence（HAI）が、異なる学術および産業分野のステアリング委員会から報告書を作成し、報告書の結果は、AIを責任を持って倫理的に進めるための決定者と観客に対して行動を起こすことを目的としています。
この報告書からのトレンドと主なポイントは何でしょうか？それらについて議論しましょう。
AI Index Report 2023
AI Index Report 2023は、AIの発展と人間社会への影響に焦点を当てた報告書の第6版であり、さまざまな専門家から収集されたデータを厳密に分析しています。以下は、報告書からの主なポイントです。
産業が学界をリード
報告書によると、2022年にリリースされた多くの重要な機械学習システムは、学界ではなく産業分野によって主導されています。重要な機械学習システムとは、Epoch Datasetに含まれるモデルであり、最先端の方法論の改善などの特定の基準があります。
2022年には、38の重要な機械学習システムがリリースされましたが、そのうち32は産業によって製造されました。以下のチャートを参照して、2022年のトレンドが2014年と比較してどのように変化したかを確認できます。
従来のベンチマーク性能の飽和
多くの機械学習モデルは、標準的なベンチマークデータセットに対して毎年テストされ、そのモデルが現在のベンチマーク性能を改善できるかどうかが確認されます。たとえば、ImageNetデータセットを使用した画像分類タスクや、SuperGlueベンチマークを使用した英語言語理解タスクなどです。
しかし、毎年の性能向上の量は小さくなり、飽和状態に達していると考えられています。以下のチャートは、多くのベンチマークの年間改善が5％未満であることを示しています。
ベンチマークの飽和状態を緩和するために、研究者たちは最近、BIG-benchやHELMなどの包括的な新しいベンチマークを導入しました。ただし、これらの新しいベンチマークの大部分は、現在のトレンドである大規模言語モデルのタスクに焦点を当てています。
AIは環境に貢献する反面、環境に害を与える
最近の研究によると、一部の大規模言語モデルは、他のあらゆる人間活動よりも炭素排出量が多く、環境に悪影響を与える可能性があります。以下の画像は、GPT-3モデルが1人の乗客の通常の航空旅行よりもほぼ500倍の炭素排出量を発生させることを示しています。
ただし、AIが環境を救うことができるという研究結果もあります。DeepMindによる2022年の研究によると、BCOOLERと呼ばれる機械学習エージェントを使用することで、Googleデータセンター内のエネルギー節約システムを効率的に改善できることがわかりました。
AIは科学的進歩を急速に加速させています
2022年、AIは多くの科学的なブレイクスルーに貢献していることが示されています。以下はその例です。
- DeepMindの研究者たちは、トカマクと呼ばれるシステムで核融合のために生成されたプラズマを管理するための最良の方法を見つけるための強化学習アルゴリズムを作成しました。
- Fawziら（2022）は、AlphaTensorと呼ばれる強化学習を使用した行列操作の新しいアルゴリズムを発見しました。
- Nvidiaは、AIが強化学習を使用してシステムを設計することで、チップシステムを改善する新しい方法を発見しました。
- Shanehsazzadehら（2023）は、ゼロショット生成型AIを使用した新しいde novo抗体発見システムを開発しました。
AIの誤用に関する事件の増加
AIの新しい開発により、誤用の数が増加することが予想されています。AIAAICデータベースによると、2021年のインシデント数は2012年の26倍に増加しています。トレンドは以下の画像で見ることができます。
ウクライナ大統領ゼレンスキー氏のディープフェイク降伏事件やIntelの学生の感情モニタリングシステムの開発など、論争の例があります。
増加する事件は、以前の年に比べて人々の意識が高まり、AIの誤用の追跡が改善されていることを示唆しています。
AI関連の専門スキルの需要が増加しています
求人広告におけるAI関連スキルの需要は、年々増加しており、国を問わず多くの企業が組織内でのAIの導入に関心を示していることが示されています。Lightcastによるデータによると、AI関連スキルを必要とする求人広告の数は上昇傾向にあります。
上記のデータは、AIスキルを必要とする国の割合で見ると、アメリカが最も多く、ニュージーランドが最も少ないことを示しています。ただし、データは選択された国に限定されているため、注意が必要です。
2022年、AIの民間投資が減少したことが示されました
2022年には、AI関連の投資に91.9億ドルが投じられました。NetBase Quidによるデータによると、この数字は2021年に比べて減少していますが、それでも2013年の18倍以上の数字となっています。以下のグラフでデータを確認できます。
これは短期的な減少ですが、長期的には増加傾向にあります。これは、多くの企業がAIの開発に投資を続けていることを示しています。
企業のAIの導入率は横ばいとなっていますが、AIを導入した企業は引き続き先を行っています。
AIの導入率は横ばいとなっていますが、AIを導入した企業は引き続き先を行っています
McKinseyのレポートによると、2022年現在、約50％の企業がビジネス機能でAIを導入しています。以下のグラフで示されているように、導入率は2019年以降50-60％の範囲で横ばいとなっており、2017年よりも大幅に増加しています。
Image adapted from AI Index Report 2023
この調査結果は、企業が引き続きAIを導入していることを示していますが、今後も導入率は50％前後で推移する可能性があります。
政策決定者のAIへの関心が高まっています
AI Indexによると、127か国の立法機関に関するAIに関する調査結果によると、31か国がAI関連の法案を可決し、これら31か国から123のAI関連法案が出されています。2022年のAI関連法案の数は37であり、2016年には1つの法案しか可決されていませんでした。以下の画像でトレンドを確認できます。
Image adapted from AI Index Report 2023
上記のデータは、多くの国がAIが多くの分野で利用できることに気づいていることを示していますが、誤用を避けるためには規制が必要です。
世界的に、人々はAIの導入の利点を認識し始めました
IPSOSが行った28か国、19504人の成人を対象とした調査によると、50％以上の人々が人工知能がどのように機能するかを理解し、AIが今後3〜5年で日常生活を変えると信じています。完全なデータは以下のグラフで確認できます。
AI Index Report 2023からの画像引用
AIが有用であると考える人は多く、AIが人々の日常生活にゆっくりと統合されていくことを示しています。しかし、まだAIが彼らを不安にさせる人もいることが普通です。
結論
AIのトレンドは上昇傾向であり、今後数年間も続く可能性があります。このトレンドは、以下のキーポイントを示すAI Index Reportによって証明されています：
– インダストリーがアカデミアよりも先を行く
– 伝統的なベンチマークのパフォーマンスに飽和状態
– AIは環境に助けられる反面、環境に害をもたらす
– AIは科学的進歩を急速に加速させる
– AIの誤用に関する発生件数が増加している
– AI関連の専門スキルの需要が高まっている
– 2022年にはAIの民間投資が減少した
– AIの導入率が停滞しているにもかかわらず、AIを導入した企業は進化し続けている
– 政策立案者のAIに対する関心が増している
– グローバルに、人々はAIの導入の利点を見始めています
Cornellius Yudha Wijayaは、データサイエンスのアシスタントマネージャーであり、データライターでもあります。Allianz Indonesiaで正社員として働きながら、彼はソーシャルメディアやライティングメディアを通じてPythonやデータのヒントを共有することが大好きです。
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