これが本当に「iPhone の瞬間」なのか、それとも Google 検索に対する深刻な脅威なのかは、現時点では明らかではありません。ユーザーの行動や期待に変化をもたらす可能性は高いですが、最初の変化は、組織がトレーニング済みのツールを導入することを推進することです。大規模言語モデル (LLM) を使用して、独自のデータとサービスから学習します。
最終的には、これが鍵となります。今日のジェネレーティブ AI の重要性と価値は、実際には社会的または業界全体の変革の問題ではありません。 代わりに、このテクノロジーが大量で扱いにくい量のデータや情報と相互作用する新しい方法をどのように切り開くことができるかという問題です.
OpenAI は明らかにこの事実に同調しており、商業的機会を感じています。ChatGPT プラグイン イニシアチブに参加している組織のリストは小さいですが、OpenAI は企業がプラグインにアクセスするためにサインアップできる待機リストを作成しました。 今後数か月のうちに、OpenAI のジェネレーティブ AI システムに支えられた多くの新しい製品やインターフェイスが登場することは間違いありません。
OpenAI をこのテクノロジの唯一のゲートキーパーと見なすのは簡単ですが、 チャットGPT として の 頼りになるジェネレーティブ AI ツール — 幸いなことに、これは事実とはほど遠いものです。 ウェイティング リストに登録する必要も、サム アルトマンに渡すための莫大な現金を用意する必要もありません。 代わりに、 自己ホスト LLM.
これは、Thoughtworks で見られるようになったものです。 の最新巻では、 テクノロジーレーダー — 今日の業界全体で使用されている手法、プラットフォーム、言語、およびツールに関する独自のガイド — ジェネレーティブ AI の将来がニッチで専門的なものであることを示す相互に関連するツールとプラクティスをいくつか特定しました。信じていますか。
残念ながら、これは多くのビジネス リーダーやテクノロジー リーダーがまだ認識しているものではないと思います。 業界の焦点は OpenAI に向けられています。これは、GPT-J や GPT Neo などのプロジェクトに代表される、それを超えたツールの新興エコシステムを意味し、それらが促進できるより多くの DIY アプローチは、これまでのところやや無視されてきました. これらのオプションには多くの利点があるため、これは残念です。 たとえば、自己ホスト型の LLM は、データを OpenAI 製品に接続することで発生する可能性がある非常に現実的なプライバシーの問題を回避します。 つまり、LLM を自分の企業データに展開したい場合は、自分でそれを正確に行うことができます。 他の場所に行く必要はありません。 プライバシーとデータ管理に関する業界と一般市民の両方の懸念を考えると、ビッグ テック企業のマーケティング活動に惑わされるのではなく、用心深くなることは非常に理にかなっています。
私たちが見た関連する傾向は ドメイン固有言語モデル. これらもまだ登場し始めたばかりですが、公開されている汎用 LLM を独自のデータで微調整することで、信じられないほど有用な情報検索ツールを開発するための基盤が形成される可能性があります。 これらは、たとえば、製品情報、コンテンツ、または内部文書で使用できます。 今後数か月のうちに、カスタマー サポート スタッフを支援したり、コンテンツ クリエーターがより自由かつ生産的に実験できるようにしたりするためにこれらが使用される例が増えると思います。
ジェネレーティブ AI がよりドメイン固有になるとすれば、これが実際に人間にとって何を意味するのかという問題は残ります。 しかし、AI の中期的な将来についてのこの見方は、今日の破滅的なビジョンの多くよりも脅威や恐怖が少ないと思います。 ジェネレーティブ AI と、より具体的でニッチなデータセットとの間のギャップをより適切に埋めることにより、時間の経過とともに、人々はテクノロジーと微妙に異なる関係を構築する必要があります。 それは表面上はすべてを知っているという神秘性を失い、代わりに私たちの文脈に埋め込まれます.