トップ10の理由AIが一晩で主流になった - 将来の影響が調査された

生成AIの急速な上昇：テクノロジーのゲームチェンジャー

旋風でしたね。 ChatGptなどのツールを使用した生成AIは、2023年初頭にシーンに爆発し、テクノロジーの状況をほぼ一晩変換しました。 Stargateのエピソードからエイリアンの技術に出くわしたようなものです。それが本物であり、すべてを変えていることを除いて。急いでAI機能を毎日のワークフローに追加するために急いでいることから、影響は否定できません。

しかし、これはどのようにして非常に速く起こったのでしょうか？この記事では、生成的なAIの迅速な進歩と技術スタックと仕事の日ルーチンへの統合を推進した10の重要な要因に飛び込みます。

フェーズI：基本的な革新

私は20年以上前に論文の日以来AIと協力しており、90年代にAI製品を発売しました。しかし、ChatGptが表す跳躍のために私を準備するものは何もありません。この革命を引き起こした3つの重要な要因を分解しましょう。

1。トランスモデルの進歩

AIは、以前は非常に狭く、限られたタスクのために特定のデータセットで訓練されていました。 90年代前半にハウスプラントクリニックと呼ばれる製品を出荷したことを覚えています。それはその目的にとっては素晴らしいことでしたが、トレーニングデータの外では無知でした。

その後、2017年に、Googleの「注意が必要です」という論文が自己触媒モデルを導入し、AISが一度に文章全体を処理できるようにしました。このブレークスルーにより、AISはコンテキストを把握し、「川の銀行」と「町の中心部の銀行」を区別しました。

2。広く訓練された基礎モデル

トランスモデルを使用すると、AISは、データ自体からコンテキストを理解し、広大で多様なデータセットでトレーニングすることができます。これにより、OpenaiのGPT-3.5やGPT-4などのモデルが、インターネットと無数の本全体で訓練されています。

これらのモデルは汎用性が高く、専門的なトレーニングなしでアプリケーションを処理できます。ハウスプラントクリニックのトレーニングを何ヶ月も費やしましたが、今日のAISはChatGptやGoogle GeminiのようなAISが植物の問題を診断することができます。

ただし、キャッチがあります。このトレーニングデータを所有しているのは誰ですか？著作権で保護された資料をめぐる訴訟は、将来のデータの可用性を制限し、これらのモデルの有効性に影響を与える可能性があります。また、すべてのインターネットデータが正確または適切であるわけではありません。これは、ベンダーがガードレールを確立するために機能するため、課題をもたらします。

3。ハードウェアのブレークスルー（GPUおよびTPU）

トランスモデルの複雑な計算には、重要なコンピューティングパワーが必要でした。当初、NvidiaのGAMING GPUはAIに必要なマトリックス操作を処理しましたが、そのアンペアとホッパーシリーズのチップはパフォーマンスと効率を高めました。

AI専用に設計されたGoogleのTPUは、MicrosoftとAmazonのカスタムチップとともに、世界規模のAIトレーニングを主要なプレーヤーに手頃な価格にしました。これにより、AI機能をサービスとして提供し、あらゆる規模のビジネスがアクセスできるサービスとして提供され、自動運転車などのアプリケーションにとってリアルタイムAI分析が重要になりました。

フェーズII：市場勢力は採用を推進します

技術が導入されると、市場のダイナミクスが引き継ぎ、AIを主流に押し込みました。この採用を推進する7つの重要な要因を以下に示します。

4。すべての人のためのChatGpt、およびAPIアクセス

2023年初頭にChatGptが発売されたとき、それはすぐに最も急成長しているアプリになりました。 Google検索として簡単に使用でき、簡単に使用でき、驚くほど正確な応答を提供しました。それを試した人は皆、未来に触れているように感じました。

その後、OpenaiはAPIを介してChatGptのモデルをオープンし、開発者が週末にワールドクラスのAIをアプリケーションに統合できるようにしました。 API通話あたりの低コストにより、魅力的な追加になり、製品ラインの拡大と収益が増加しました。

5。オープンソースの加速

ベンダーのロックインを避けるために、オープンソースコミュニティはAIを受け入れ、Llamaや安定した拡散などのモデルを提供しました。ハグのようなプラットフォームは、すべてのスキルレベルの開発者にとってAIの統合を簡単にしました。

オープンソースは、コラボレーション、継続的な改善を促進し、大手ベンダーが優先順位を付けない可能性のあるニッチ機能を紹介します。これはAIを民主化し、多様なアプリケーション全体で採用を加速させます。

6。消費者と企業の需要

生成AIは誇大広告だけではありません。それは本当の価値を提供します。 AIが2024年だけで、プログラミングから写真編集、センチメント分析まで、AIが私を助けてくれた15の方法を文書化しました。企業、学生、個人も同様に、AIの可能性を認識し、需要を推進し、AI企業の評価を後押ししています。

7。ウイルス性とネットワーク効果

何年もの間、AIはニッチでしたが、突然、それは主流でした。マージュおばさんは家族の集まりでChatGptについて話し合っていましたが、それは数ヶ月以内に1億人のアクティブユーザーに到達し、1年後にそれを2倍に達し、最も急成長しているアプリになりました。

Pirate Talkを生成したり、スタートレックのストーリーを書いたり、ビジネスデータを分析したりする能力は、国民の想像力を捉え、その急速な広がりを促進しました。

8。競争力のある市場圧力

Openaiの成功により、Google、Microsoft、Meta、Amazon、Appleなどの他のハイテク大手は、取り残される余裕がありませんでした。 AIは、ボーナスまたは有利なアップセルのいずれかとして、見出しの機能になりました。 MicrosoftのCopilot、GoogleのGemini、その他はすぐに続き、競争と革新を強化しました。

9。立法および規制の遅れ

AIブームはワイルドウェストのようで、政府は追いつくのに苦労しています。米国はいくつかの監視計画を立てましたが、彼らはぬるま湯でした。 AI企業は、規制なしの潜在的な大惨事について警告し、著作権訴訟は複雑さを追加しました。規制の削減に焦点を当てた新政権は、急速な成長と革新をさらに促進しましたが、未確認の開発に関する懸念も高めました。

10。継続的なイノベーションと投資

AIは流行の流行ではありません。大手企業は引き続き数十億を投資し、貴重な製品とサービスを提供しています。マルチモーダルAI、自律エージェント、およびAIコーディングAIのブレークスルーが見られます。これは、2000年代半ばのアプリエコノミーの高潔なサイクルを連想させ、投資とイノベーションがお互いに供給され、AIを主流に押し上げています。

フェーズIII：未来

80年代に戻って、私の母は床を掃除機をかける可能性のあるコンピューターを夢見ていました。今、私たちはウォーリー・ザ・ナルワルのようなロボットがまさにそれをやっています。私の夢？私が書いている間、私にコーヒーを持ってくることができるAI。 Tesla、Apple、Metaのヒューマノイドロボットの作業により、それほど遠くないかもしれません。

AIの現在の癖を考えると、Alexaの時折の事故やChatGptの時折の製造のように、ロボットがまだ私のリビングルームをローミングしたいかどうかはわかりません。しかし、ちょっと、男はコーヒーを夢見ることができます。

過去2年間はワイルドな乗り物であり、最初はおそらく最初にあります。 AIの急速な採用の最も重要な要因は何だと思いますか？ ChatGptなどのAIツールを毎日のワークフローに統合しましたか？彼らはあなたの仕事や創造性をどのように変えましたか？ AIは長期的なゲームチェンジャーだと考えていますか、それとも私たちは最終的に安定する誇大広告サイクルにありますか？そして、倫理的および規制上の懸念についてはどうですか？AIの開発は、適切な監視のために速すぎて動いていると思いますか？

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