生成AIの未来：短期的課題と長期的可能性
生成AIの進化が現在の状態を超えない可能性があると、ディープラーニングの懐疑論者Gary Marcusは指摘しています。
- 生成AIの実用性と経済価値に懐疑論が浮上。
- 新技術は短期的に過大評価されがち。
- AIは長期的に革命的な影響を持つ可能性。
彼はブログで「生成AIのバブルが弾け始めた」と述べました。
生成AIは膨大なデータから学習し、テキストや画像などを生成する技術ですが、最近のニュースやアナリストの報告では、その実用性や経済価値について疑問が呈されています。
過去にも新技術に対する懐疑論はありました。
例えば、1995年のNewsweekはインターネットが失敗すると予測しましたが、現在はその予測が間違っていたことが明らかです。
現在の生成AIに対する懐疑論も同様に短視的かもしれません。
新技術は短期的には過大評価されがちですが、長期的な影響は過小評価されることが多いとされています。
ゴールドマン・サックスの報告やUpworkの調査でも、生成AIの効率性について否定的な見解が示されています。
しかし、AIは時間をかけて成熟し、最終的には革命的な影響を与える可能性があります。
AI技術の進展は、産業によっては遅れることもありますが、長期的には多大な効果をもたらすでしょう。
過去の技術進化の例を見ても、生成AIが成熟し、最終的に大きな変革をもたらすことは明らかです。
2030年代中頃には、AIが完全に自律し、医療や自動運転など多くの分野で主流になると予測されています。
現在の進展は緩やかかもしれませんが、AI革命は確実に進行中です。
参考記事：VentureBeat
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