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AIの民主化から汎用AI実現に向けた議論まで--「State of AI Report」著者に聞く - (page 2)

George Anadiotis (Special to ZDNet.com) 翻訳校正: 村上雅章 野崎裕子

2020-11-20 06:30

 「ある種の大きな反発を受けずにクローズにしておけることには限りがある。しかし同時に、こうした組織は都合がつけばクローズにしておく道を見つけていることがデータによって明確に示されていると私は考えている」(Hogarth氏)

State of AI Report 2020
本番環境での使用に耐えられるモデルの構築がオープンソースのMLOpsツールを通じて可能になったことで、AIの産業化が進んでいる。

 こと産業化について、Benaich氏とHogarth氏は機械学習運用(MLOps)という観点からの知見があったと指摘した。MLOpsは機械学習(ML)を運用していく、つまり開発から本番環境、さらには改良や修正、再配備といった観点でのライフサイクルを管理していく上での基盤となるものであり、MLモデルのためのDevOpsと言ってもよいだろう。

 両氏によると、2020年にポピュラーかつ目覚ましい成長を遂げているGitHubプロジェクトのいくつかはMLOpsに関するものだという。Hogarth氏はまた、ツールの利用可能性やインフラの成熟度が高まっている結果、新興企業の創業者らは数年前よりも今日の方が人工知能(AI)を手がけやすくなっているはずだとも付け加えた。しかし、「GPT-3」のような訓練モデルを考えた場合、話は違ってくるという。

 汎用人工知能(AGI)を手がける企業を今から立ち上げようとする場合、コンピューターに対する要求という点でその敷居は高くなるだろう。これは特に、規模の仮説を受け入れる、すなわちGPT-3のようなアプローチを採用し、その規模を拡大し続けるという場合に言える話だ。これによりコストの高騰を招くため、大規模資本を有していない新興企業にとって、より参入障壁が高まるということを意味している。

 一方、潤沢な資本を有する組織では、訓練のコストをさほど気にせずとも、さまざまな実験を行い、大規模な実験を繰り返すことができる。つまり、資本が大きければ大きいほど、大規模なモデルの実験が可能になる。

 この事実が、問題に対して単に大規模な資本やデータを適用するブルートフォース的なアプローチという多少偏った方向にわれわれを向かわせているのは間違いない。しかし規模の仮説を受け入れるのであれば、その核心に知的で深い洞察がないというだけの理由で切り捨てるべきでない、大きな進歩の可能性があると考えている。

AI分野で戦っていく方法

 このレポートでは、もう1つの重要な事実が洗い出されている。それは、AIで現在活発な動きがある分野、すなわち自然言語処理(NLP)分野は、大規模モデルと大企業で占められ、多大な訓練コストが大きなファクターになっているという事実だ。Googleなどによって公開されているデータから両氏が見積もったところによると、NLPモデルを訓練するコストは1000パラメーターあたりおよそ1ドル(約105円)になるという。

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