2023年の「AI／機械学習」はこうなる！ 6大予測：AI・機械学習の業界動向
2022年は、Stable Diffusion、OpenAI Whisper、ChatGPTなど、高品質な大規模AI／機械学習モデルが幾つも登場し、データサイエンティスト以外の非エンジニアにも大きな注目を集めた。2023年の「AI／機械学習」界わいはどう変わっていくのか？ 幾つかの情報源を参考に、6個の予測を行う。
年末なので、2020年／2021年／2022年に続き今年も、来年2023年向けの「AI／機械学習の予測」をしてみようと思う。とはいっても、未来を予言できるほどの情報力も自信も筆者にはないので、幾つかのサイトからの情報源（本稿の最後に掲載）を大いに参考にして、筆者なりの考えをまとめてみる。本稿では、下記の6項目を予想した。
- 最先端AIで「オープンソース」が流行して技術発展が加速する
- 一般社会で「生成系AI」への注目が拡大していく
- 「データ＆AI活用の民主化」が浸透していく
- 生成系AIの発展に伴い「問題」がより顕在化していく
- 「RLHF（人間のフィードバックを用いた強化学習）」の応用が広がる
- 「基盤モデル（Foundation Model）」が続々と登場する
上記の幾つかの技術は、説明の切り口が違うだけで内容がオーバーラップしていることを、あらかじめご容赦いただきたい。知っておくべき重要なキーワードは、分かりやすく項目タイトルに出すことを重視したためである。
それではさっそく、1つ目から順に紹介していこう。なお、番号順は優先度／可能性順というわけではなく、単に書いた順である。
1. 最先端AIで「オープンソース」が流行して技術発展が加速する
2022年の8月以降では、
- テキストを入力すると高品質な画像を生成してくれる「Stable Diffusion」（図1はその生成例）に始まり
- 日本語にも対応しており、音声から高品質に文字起こしや翻訳をしてくれる「OpenAI Whisper」
などが登場し、なんとこれらがオープンソースであった。オープンソースなので、手元で動かして楽しんだり、さまざまなカスタマイズを試したりしやすい。そうした内容がSNS上に多数投稿されることで、これらの最先端AIの人気が爆発した。
大規模なAIの構築には非常にお金がかかるとされている。一般の個人や中小企業が通常は手にしづらいものがオープンソースで公開されたことは、AIの歴史上でも大きな出来事だと筆者は考えている。2022年9月に公開されたStable Diffusionの記事では、筆者は以下のようにコメントした。
私は「Stable Diffusion登場前と後で世の中は変わってしまった」と考えています。
「変わってしまった」とそこまで強く主張する理由は、Midjourneyまではソースコードが非公開でしたが、Stable Diffusionはオープンソースだからです。オープンソースということは、誰もが手元で使えるようになったということです。
私の目には、Stable Diffusionを基点にさまざまな企業や人がこの技術を使って何かしらのサービスを作ったりしてさらに発展していくように映りました。覆水盆に返らず。始まった大きなうねりはもう止められない、というのが主張の理由です
2023年は、オープンソースがメガトレンドになるのは間違いない（と筆者は考えている）。それにより技術発展がさらに加速していくだろう。
Stable Diffusionの成功を見たから、OpenAIはWhisperや、テキストから3Dモデルを生成する「Point-E」などをオープンソースで公開した、と筆者は考えている。2023年はこれらの成功を見て、さらに多くの企業や組織が大規模AIをオープンソースで公開していくのではないだろうか。また、オープンソースであるがゆえに、2022年8月以降に起きた大きなAIブームや技術発展がまた繰り返されるだろう。
2. 一般社会で「生成系AI」への注目が拡大していく
上の予測項目と関連もしくは重複する内容ではあるが、別の切り口から見ると、2022年8月以降は「Stable Diffusion」「OpenAI Whisper」「ChatGPT（図2）」といった生成系AI（Generative AI）が多数登場して、業界内のデータサイエンティストやAI（機械学習）エンジニアといった専門職にとどまらず、ソフトウェアエンジニアやイラストレータ、さらには一般のビジネスパーソンにまで大きな注目を集めた。
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