VentureBeat 2023/10/2 23:21:13(JST)
大手テック企業とベンチャーキャピタルは、AI研究所への巨額な投資を行っており、生成モデルを作成しています。これにより、テック企業は人材プールを強化し、AI研究所とのパートナーシップを通じて先進的なモデルにアクセスすることができます。しかし、これにはAI研究の将来においても懸念すべき側面があります。AI研究所は競争の中で秘密主義になり、知識を共有することを避ける可能性があります。また、透明性の低下により、独立した研究者や機関がモデルを監査することが困難になります。さらに、商業化志向の強まりにより、長期的なブレークスルーをもたらす可能性のある研究が犠牲になる可能性もあります。”
“一方で、オープンソースコミュニティはクローズドソースのAIサービスと並行して進歩を遂げています。さまざまなサイズのオープンソースの言語モデルが利用可能であり、カスタムハードウェアで動作することも可能です。また、パラメータ効率の高いファインチューニング（PEFT）などの技術により、予算やデータセットの制約を受けずに独自のデータでモデルをカスタマイズすることができます。さらに、MITの研究者による液体ニューラルネットワークなど、深層学習の基本的な課題に対する有望な解決策も研究されています。”
“大手テック企業のAI競争がAI研究の風景を変えつつある中、オープンソースコミュニティの進歩は明るい兆しです。しかし、将来的な有望な結果をもたらす可能性のある新しい技術に取り組む神経記号AIコミュニティも引き続き活動しています。テック企業のAIゴールドラッシュによる変化に研究コミュニティがどのように適応するか、注目されるでしょう。
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引用元の記事：The implications of the generative AI gold rush.