改めてジェネレーティブAIとは何か？　仕事やメタバースとの関係

#ジェネレーティブAI #chatgpt
文章からインフォグラフィック化してくれるAIが出来たらかなり仕事捗りますね。

Chat GPTをはじめとした生成系AIで話題になるのは、コンテンツなどを学習したデータに基づいて"生成できる"という点ですが、それ以上に注目すべきは、これらのモデルはファウンデーションモデル（＝基盤モデル≒大規模モデル）と呼ばれる点です。

一般的なAIモデルはかなり単機能で構成されるのが普通で、例えば画像から人を検出し、顔を認識し、個人を同定するという顔認証AIは、それぞれが別のAIのモデルが組み合わされています。つまりシングルモデル=シングルタスクというのがこれまでのAIでした。

しかし、このファウンデーションモデルは、シングルモデル=マルチタスク、つまりたった一つのモデルで多くのタスクをこなすことができる点にあり、Chat GPTのように翻訳し、要約し、回答するといったマルチな機能を保有している点に、技術的な革新ポイントがあります。（だからこそモデルが大規模になる）

これは加速的な技術進化を可能にすることを示唆する一方、一つのモデルに不具合があった際のダメージがより大きくなるというトレードオフを生み出すものでもあります。

生成するAIが活況を見せている中、そのAIどうしの競争は激化しています。であれば、私達は何をすべきかといえば、それらをうまく“活用する”ことです。活かすことが大切で、“利用する”ことではありません。そして、AIの答えの方向性を示すための信念を込めたデータを持っていることです。

メタバースの中心を空間だと捉えると、AIによる自動生成は魅力的ですが。UGC型のメタバースSNSが全盛なのはあくまで中心が人ないしその集まりであるコミュニティ。そこを見誤ると廃墟空間が延々と生成されることになりそう。質量を効率よく増やせるという意味で、空間さえ飽食となった人類が、その先に求めるのは何か、ということがマーケティングテーマとやってきそうです。
---NewsPicksトピックスにて、メタバースの記事を書いています---
メタバースとは何か？の"次"の話をする会（https://newspicks.com/topics/metanext）「メタバースとは何の略か」という話はお腹一杯。議論を”次”に進められるよう、発信しています。ぜひフォローしてご覧ください。コメントや質問もお待ちしています。