ChatGPT を超えて: 生成 AI とチャットボットの将来はどうなるでしょうか?

ChatGPT の驚異的な成功により、あらゆるテクノロジー企業は AI 研究への投資を開始し、人工知能を自社の製品に統合する方法を模索するようになりました。これは私たちがこれまで見たことのない状況ですが、人工知能はまだ始まったばかりです。

しかし、それは派手な AI チャットボットやテキストから画像へのジェネレーターだけではありません。憶測が飛び交っているものの、信じられないほど素晴らしい AI ツールがいくつか登場しています。

ベクトル データベースによるセマンティック検索

セマンティック検索クエリは、より良い検索結果を人々に提供するためにテストされています。現在、検索エンジンはキーワード中心のアルゴリズムを使用して関連情報をユーザーに提供しています。ただし、キーワードに過度に依存すると、コンテキストの理解が制限されたり、マーケティング担当者が SEO を悪用したり、複雑なクエリを表現することが難しいため、検索結果の品質が低下したりするなど、いくつかの問題が生じます。

従来の検索アルゴリズムとは異なり、セマンティック検索は単語の埋め込みとセマンティック マッピングを使用して、検索結果を提供する前にクエリのコンテキストを理解します。したがって、セマンティック検索では、大量のキーワードに依存するのではなく、セマンティクスまたは特定のクエリの意味に基づいて結果が提供されます。

セマンティック検索の概念はかなり前から存在しています。しかし、セマンティック検索は時間がかかり、リソースを大量に消費するため、企業はそのような機能を実装することが困難です。

解決策は、ベクトル埋め込みをマッピングし、大規模なベクトル データベースに保存することです。これにより、コンピューティング能力要件が大幅に低下し、最も関連性の高い情報のみに結果が絞り込まれるため、検索結果が高速化されます。

Pinecone、Redis、Milvus などの大手テクノロジー企業や新興企業は現在、レコメンデーション システム、検索エンジン、コンテンツ管理システム、チャットボットにセマンティック検索機能を提供するベクトル データベースに投資しています。

AI の民主化

必ずしも技術的な進歩ではありませんが、いくつかの大手テクノロジー企業が AI の民主化に関心を持っています。良くも悪くも、オープンソース AI モデルは現在トレーニングされており、組織が使用したり微調整したりできるよう、より寛容なライセンスが与えられています。

ウォール ストリート ジャーナルは、Meta が Nvidia H100 AI アクセラレータを購入し、OpenAI の最新の GPT-4 モデルと競合する AI の開発を目指していると報じています。

現在、GPT-4 の生のパフォーマンスに匹敵する公的に利用可能な LLM はありません。しかし、Meta がより寛容なライセンスを備えた競争力のある製品を約束したことで、企業は最終的に、企業秘密や機密データが公開されて悪用されるリスクを負うことなく、強力な LLM を微調整できるようになりました。

AI エージェントとマルチエージェント スタートアップ

特定の目標を達成するために指示をほとんどまたはまったく必要としない AI エージェントを開発するためのいくつかの実験プロジェクトが現在進行中です。アクションを自動化する AI ツールである Auto-GPT の AI エージェントの概念を覚えているかもしれません。

アイデアは、エージェントが継続的な自己評価と自己修正を通じて完全な自律性を獲得することです。内省と修正を実現するための作業コンセプトは、エージェントが、どのようなアクションを実行する必要があるか、その方法についての手順、どのような間違いを犯したか、そして改善するには何ができるかについて、あらゆる段階で継続的に自分自身に指示することです。 。

問題は、AI エージェントで使用されている現在のモデルには意味論的な理解がほとんどないことです。そのため、エージェントは幻覚を見て誤った情報を促し、自己評価と修正の無限ループにはまってしまいます。

MetaGPT マルチエージェント フレームワークのようなプロジェクトは、複数の AI エージェントを同時に使用してそのような幻覚を軽減することで問題を解決することを目的としています。マルチエージェント フレームワークは、新興企業の仕組みをエミュレートするために設定されています。このスタートアップの各エージェントには、プロジェクト マネージャー、プロジェクト デザイナー、プログラマー、テスターなどの役職が割り当てられます。複雑な目標を小さなタスクに分割し、それらをさまざまな AI エージェントに委任することで、これらのエージェントは与えられた目標を達成する可能性が高くなります。

もちろん、これらのフレームワークはまだ開発の初期段階にあり、多くの問題を解決する必要があります。しかし、より強力なモデル、優れた AI インフラストラクチャ、継続的な研究開発があれば、効果的な AI エージェントやマルチエージェント AI 企業が誕生するのは時間の問題です。

AI で私たちの未来を形作る

大企業と新興企業は、AI とそのインフラストラクチャの研究開発に多額の投資を行っています。そのため、生成 AI の将来は、セマンティック検索、完全自律型 AI エージェントと AI 企業、企業や個人が使用および微調整できる自由に利用できる高性能モデルを通じて、有用な情報へのより良いアクセスを提供すると予想されます。

刺激的なことではありますが、AI の倫理、ユーザーのプライバシー、AI システムとインフラストラクチャの責任ある開発について時間をかけて検討することも重要です。生成 AI の進化は、よりスマートなシステムを構築するだけではないことを忘れないでください。それは私たちの考えを再形成し、テクノロジーの使用方法に責任を持つことでもあります。

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