「OpenAI、3ヶ月で約20%のトラフィック減少に直面」

OpenAI faces approximately 20% decrease in traffic in 3 months.

人工知能(AI)の世界では著名な存在であるOpenAIは、わずか3ヶ月で顕著なウェブトラフィックの減少を経験しました。組織の月間訪問者数は、驚異的な9億5950万から7億8010万に減少し、18.7%の減少を示しています。このようなデータは、オンライントラフィックの不安定な性質を明らかにし、Microsoftの支援を受けるAIの巨人であるとしても、トラフィックの急落に免疫を持っていないことを示しています。

このトラフィックの統計は、デジタルマーケットインテリジェンスプラットフォームであるSimilarWebから提供されています。SimilarWebは、ウェブサイトのトラフィック、ランキング、ユーザーエンゲージメントに関する洞察を提供する能力を持ち、数十億のウェブページを監視することができるため、オンラインの存在を評価したり競合他社を評価したりするための優れたツールとして位置づけられています。

なぜこのような急激なトラフィックの減少が起こっているのでしょうか?1つの理論としては、ユーザーが単に代替のソースからGPT-3.5やGPT-4のサービスにアクセスしている可能性があります。一番明らかな候補はBingですが、Bingのトラフィックは減少していますがOpenAIよりもわずかに保持されているようです。

もちろん、ChatGPTと競合しているAIプラットフォームは数多くあります。間接的に競合している場合もあれば、ChatGPTのAPIを使用して独自のサービスを提供している場合もあります。例えば、AIの文章生成器を使用したいユーザーはJasper AIに頼るかもしれません。他にも、ジェネレーティブAIを提供している注目のサービスには、スタートアップのYou.comがあります。しかし、これらの企業の組み合わせであっても、OpenAIの数字にそれほど大きな影響を与えるべきではありません。

2023年2月にリリースされたGoogle Bardや2023年7月にリリースされたMeta Llama 2でさえ、OpenAIのトラフィックを奪い取る大規模な消費者向けアプリケーションはまだ存在していません。

OpenAIに影響を与えることなく、Googleは比較的影響を受けていないようですが、Bingは異なります。

Googleは、人々が慣れ親しんだ検索結果ページとの純粋なジェネレーティブAI体験よりもウェブサイトへのリンクを優先する検索エンジンを好むようです。

OpenAIに関する他の問題は、高額な価格です。北米や欧州のユーザーにとっては月額20ドルは高くないかもしれませんが、アフリカやアジアのほとんどのユーザーにとっては手の届かない贅沢品と見なされるかもしれません。OpenAIはまた、使い勝手の悪いユーザーインターフェースも抱えています。GoogleやBingのように、単語を1つ入力して検索バーにアクセスできるわけではなく、プラットフォームの使用には常に数回のクリックが必要です。

ユーザーは、自分のクエリの大部分に対する次の通知に疲れるかもしれません:

2021年9月のトレーニングセットの制限を回避する方法はありますが、それにはプラグインの使用が必要です。このプロセスはAIの世界に没頭していないユーザーにとっては明らかではないため、それ自体がある程度の技術的なバックグラウンドが必要となり、この追加の複雑さによって社会の大部分が遠ざけられる可能性があります。

結局のところ、ジェネレーティブAIに関するすべての話題を考えると、関心とトラフィックの減少は避けられないものだった可能性があります。なぜなら、Amaraの法則によれば、「私たちは技術の効果を短期間に過大評価し、長期間には過小評価する傾向がある」とされています。AIに対するルールも同じです。Ray Kurzweilの加速する変化の法則によれば、産業の状況は指数関数的に成長しており、この短期的なトラフィックの低下はAIが社会を変革する大きな文脈では意味を持たないかもしれません。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

機械学習

このAI論文は、深層学習を用いて大規模な記録の神経活動を解読する人工知能フレームワーク、POYO-1を紹介しています

ジョージア工科大学、Mila、モントリオール大学、マギル大学の研究者らは、多様な大規模な神経記録を横断的にモデリングする...

AI研究

このAI研究は、FlashAttentionに基づいた新しい人工知能アプローチであるフラッシュデコーディングを紹介しますこれにより、長いコンテキストのLLM推論を最大8倍速く行うことができます

ChatGPTやLlamaなどの大規模言語モデル(LLM)は、優れた自然言語処理能力により、テキスト生成からコード補完までさまざまな...

AIニュース

「2023年のトップ18のAIベースのウェブサイトビルダー」

10Web ウェブサイトオーナーが効果的にウェブサイトを作成および管理するために、10WebはAIによって駆動するWordPressプラッ...

データサイエンス

このAI研究は、車両の後続振る舞いモデリングのための包括的なベンチマークデータセット「FollowNet」を紹介します

他の車に続くことは、最も一般的で基本的な運転行動です。他の車に安全に従うことは、衝突を減らし、交通の流れを予測しやす...

機械学習

「PyTorchモデルのパフォーマンス分析と最適化 - パート3」

これは、PyTorch ProfilerとTensorBoardを使用してPyTorchモデルの分析と最適化を行うトピックに関するシリーズ投稿の3部目で...