AIは競争の末に単一の勝利者が誕生するのではなく「マルチモデル」に行きつくとOpenAIの元責任者が予測

OpenAIのGPT-4やGoogleのGemini、そのほかにも大小のテクノロジー企業がさまざまな用途のAIをリリースしています。AI競争が行きつく未来について、OpenAIの元市場開拓責任者であるザック・カス氏が予測を語っています。

Despite intense AI arms race, we're in for a multi-model future | VentureBeat
https://venturebeat.com/ai/despite-heated-ai-arms-race-were-in-for-a-multi-modal-future/

以下は、OurWorldinDataが公開している「2017年以降の分野別大規模AIモデルの累計数」を示したグラフ。2022年から「Language(言語)」のAIモデルが爆発的に数を増やしており、2024年には200を超える数値となっています。

AIモデルを提供するテクノロジー企業の多くは、「AIは勝者総取りの市場になる」という見方を指示しているとカス氏は指摘。カス氏によると、最高のAIモデルをトレーニングするためには専門知識と高度なコンピューティングが必要であるため、それを実現できる能力は希少であり、独占的に支配可能だと考えられているそうです。

しかし、カス氏の考えでは、さらに発展を見せるであろう近年でもどのように発展するか想像も難しい10年後でも、支配的な単一のモデルは誕生せず、AIは複数のモデルを組み合わせて活用する「マルチモデル」が基本となるとのこと。

その理由のひとつに、AIのコモディティ化傾向をカス氏は挙げています。コモディティ化とは、製品やサービスについて複数の種類で品質やブランド力に大差がなくなり、顧客から見て「どれも似たようなもの」と感じられる状態を指すマーケティング用語です。大規模言語モデル(LLM)は技術の発展に伴ってコモディティ化していますが、どのモデルでも対応できる範囲が広がっている一方で、どのモデルでも完璧に処理できる得意な「コア機能」があります。

カス氏によるとこのコア機能が重要で、各ジョブに適したモデルを見つけるためのモデルの探索や調整が重要になっています。これはモデルが高度に進化していくとより顕著になり、ある分野では特化した能力を発揮する上位モデルが、別の分野では下位モデルに劣るという差別化が進んでいきます。コモディティ化と専門化が同時に進むという傾向が、あらゆるケースに単一のモデルが最適であるという未来が予想できない理由となります。

多様なモデルの長所を活用するために重要になるのが「ルーティング」です。AI分野におけるルーティングとは、最適なモデルにクエリを送信しながら、品質が低下しない場合はより安価で高速なモデルも活用することを指します。ルーティングにより、コモディティ化していくAIの能力を最大限に活用しつつ、より低いコストと労力でより高い精度というすべての利点を活用できます。

AIがマルチモデルになっていく未来について、カス氏は「fragmentation(断片化)」と呼んでいます。AIは能力を高めてますます専門化していくことで、単一の一般的なモデルにまとまるのではなく、複数を組み合わせて活用します。カス氏によると、断片化された市場は独占的な市場に比べて効率的であり、コストを最小限に抑え、イノベーションを最大化できるとのこと。そして、単一の巨大なAIモデルにすべてを頼るよりも、より小さくより特化したモデルをネットワーク的に活用することで、AIをより安全に制御しやすくなる未来が実現できると、カス氏はマルチモデルの利点について語りました。

カス氏は最後に「偉大な発明には所有者がいません。雷が電気であることを明らかにしたベンジャミン・フランクリンの相続人は電気を所有していません。アラン・チューリングの相続人はすべてのコンピューターを所有しているわけではありません。AIは間違いなく人類の偉大な発明の1つです。AIの将来はマルチモデルになるはずです」と述べています。