Generative AI とチャットボットの未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、人工知能を製品に統合する方法を見つけることを余儀なくされました。しかし、それは人工知能の始まりにすぎません。

問題は、派手な AI チャットボットやテキストから画像への変換ツールだけではありません。非常に優れた 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

Googleで検索

セマンティック検索クエリは、誰にとってもより良い検索結果を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、キーワードに依存しすぎると、文脈の理解が制限されたり、マーケティング担当者による SEO の悪用、複雑なクエリの表現が難しいため低品質の検索結果が得られるなど、多くの問題が生じます。

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は、一連のキーワードに依存するのではなく、特定のクエリのセマンティクスや意味に基づいて結果を提供します。

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。ただし、セマンティック検索プロセスは時間がかかり、リソースを大量に消費するため、企業はこの機能を実装することが困難です。

解決策は、ベクトルの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、計算能力要件が大幅に軽減され、結果が最も関連性の高い情報のみに絞り込まれるため、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、レコメンダー システム、検索エンジン、コンテンツ管理システム、コンテンツ、チャットボットにわたる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、一部の大手テクノロジー企業は依然として AI の民主化に関心を持っています。良くも悪くも、オープンソースの AI モデルは、組織が使用したり微調整したりするために、より簡単にトレーニングとライセンスが取得できるようになりました。

Wall Street Journalは、MetaがNvidia H100 AI Acceleratorを買収し、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た。

現在、GPT-4 の生のパフォーマンスに匹敵する公的に入手可能な LLM はありません。しかし、Meta がより簡単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、企業秘密の暴露や機密データの再利用を恐れることなく、最終的に強力な LLM を改良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のスタートアップ

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パイロット 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 エンジンである 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エラー修正を通じて完全な自律性を達成することです。このコンセプトは、従業員が取るべき行動、その方法の手順、犯した間違い、改善するために何ができるかを常に自分自身に思い出させるように、内省と修正を実現するために機能します。

問題は、AI エージェントで使用されている現在のモデルがセマンティクスをほとんど理解していないことです。そのため、エージェントは幻覚を見て誤った情報を与え、自己評価と修正の無限ループに閉じ込められることになります。

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この状況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、新興企業の運営方法をシ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、それらを異なる AI エージェントに割り当てることで、これらのエージェントは特定の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、解決する必要のある問題がまだ多くあります。しかし、より強力なモデル、より優れた AI インフラストラクチャ、継続的な研究開発により、効果的な AI エージェントとマルチエージェント AI 企業が現実のものになります。

AI で未来を形作る

大企業や新興企業は、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。したがって、次世代 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、および完全自律型 AI 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。個人が使用したり調整したりできます。

刺激的な一方で、AI、ユーザーのプライバシー、システムとインフラストラクチャの責任ある開発 WHO に関連する倫理的問題を時間をかけて検討することが重要です。Generative AIの開発は、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方を再構築し、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。