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マイクロソフトのCEO、サティアナデラ氏はMITで、テクノロジーの行進の中で最も感銘を受けたものは何かと尋ねた。 AIと2020年の未来の議会の仕事 事実上先週開催された彼は、クラウドコンピューティングが大規模なコンピューティングパワーをプロビジョニングできることに驚いています。
「AIを実行するために利用できるコンピューティングは革新的です」とナデラは、炉辺談話セッションを実施したMITのフォード経済学教授であるデビッドオーターに語りました。
Nadellaは、商用ビジネスモデルを探しているAIラボであるOpenAIのGPT-3汎用言語モデルについて言及しました。 GPT-3は、175億のパラメーターを持つ自己回帰言語モデルです。 OpenAIは、OpenAIのAPIを市場に提供し続けながら、自社の製品とサービスについてMicrosoftにGPT-3のライセンスを供与することに同意しました。 現在、OpenAIとアカデミックパートナーがその機能をテストおよび評価しているため、APIは限定ベータ版です。
ただし、Microsoftライセンスは排他的であるため、Microsoftのクラウドコンピューティングの競合他社は同じ方法でライセンスにアクセスできません。 のアカウントによると、この合意は、GPT-3を稼働させ、維持するための費用でOpenAIを支援するために重要であると見なされていました。 TechTalks。 これらには、GPT-10の調査とモデルのトレーニングにかかる推定3万ドルの費用、モデルを実行するための毎月のクラウドコンピューティングと電力コストの推定数万ドル、モデルを再トレーニングして崩壊を防ぐための年間推定XNUMX万ドルが含まれます。ソフトウェア製品を市場に出すためのカスタマーサポート、マーケティング、IT、法的およびその他の要件の追加コスト。
マイクロソフトは、今年初めのビルド開発者会議で、OpenAIと協力して、マイクロソフトが「世界で公開されているスーパーコンピューターのトップXNUMXのXNUMXつ」であると述べたものを組み立てると発表しました。 MicrosoftAIブログ。 インフラストラクチャは、Microsoftのクラウドコンピューティング製品であるAzureで利用可能になり、「非常に大規模な」AIモデルをトレーニングします。
マイクロソフトとのパートナーシップ OpenAI 「Azureで新しいスーパーコンピューティングテクノロジーを共同で作成する」ことを目指しています ブログ投稿に記載されています。
「そして、それはクラウドで起こっているだけでなく、エッジで起こっているのです」とナデラは言いました。
自然言語生成、画像補完、または作業を確認するウェアラブルセンサーからの仮想シミュレーションなど、クラウドとエッジコンピューティングが連携するアプリケーションは、非常に計算集約的です。 ナデラ氏は、この作品に適用されたGPT-3モデルの「機能を見るのは驚くべきことです」と述べています。 「モデルアーキテクチャの何かが私に、加速するペースでより多くのブレークスルーがあると確信しています」と彼は言いました。
検索における潜在的な戦略的利点、GPT-3モデルの音声アシスタント
戦略的には、GPT-3モデルがMicrosoftに真のアドバンテージを与える可能性があります。 TechTalks 提案した。 たとえば、検索エンジン市場では、MicrosoftのBingの市場シェアは6％強で、Googleの87％を下回っています。 GPT-3によって、Microsoftが検索の使用方法を再定義する新機能を展開できるようになるかどうかはまだ分からない。
Microsoftはまた、GPT-3が音声アシスタント市場にもたらす可能性のある潜在的な利点を探求する可能性があります。MicrosoftのCortanaは、22％のAppleのSiriに次ぐ35％のシェアを誇っています。
ナデラは、AIと自動化の力に関連する懸念を持っています。 「私たちは、倫理から実際のエンジニアリングと設計までの一連の設計原則と、説明責任を果たすためのプロセスが必要です。そのため、モデルは公平で偏りがありません。 モデルを「バイアス除去」する必要があり、それは難しいエンジニアリング作業です」と彼は言いました。 「意図しない結果」と「悪いユースケース」も課題であると彼は言いました。 [エド。 注：「誤用事例」または不適切な使用例は、システムが許可してはならない機能を表します。 ウィキペディア。]
モデレータ 作成者 Nadellaに、MicrosoftがAIの使用に取り組むべき問題をどのように決定するかを尋ねました。 ナデラは「現実世界の小さなAI」と同社の パワープラットフォーム ツール。これにより、ビジネスアプリケーションプラットフォームの一部として複数の製品を連携させることができます。 この基盤は、アプリの共通データサービスと呼ばれていたものに基づいて構築されており、今月（XNUMX月）の時点では「データバース。」 データは、クラウド上に存在できるテーブルに保存されます。
ナデラ氏は、ツールを使用することで、「人々はドメインの専門知識を活用し、AI機能を使用してそれを自動化に変えることができます」と述べています。
Nadellaは、将来予想されるAIの使用からどのような新しい雇用機会が生まれているのかを尋ねられ、現在進行中の移行をコンピューターのスプレッドシートやワードプロセッサーの開始と比較しました。 「今日も同じことが起こっています」。コンピューティングが製造工場、小売店、病院、農場に組み込まれるようになっているからです。 「これは新しい仕事を形作り、既存の仕事を変えるでしょう」と彼は言いました。
「AIの民主化」は障壁を下げる可能性があると見られている
XNUMX人は、AIからの機会が、プログラミングのような抽象的なスキルを持たない労働者にまで及ぶかどうかについて話し合いました。 個人や組織がAIの経験を積むための障壁を低くし、たとえば、公開されているデータやアルゴリズムを活用してクラウドインフラストラクチャ上にAIモデルを構築できるようにする、「AIの民主化」についての議論が続きました。
それを教育に関連させて、Autorは教育へのアクセスがもっと「民主化」されることができるかどうか疑問に思いました。 ナデラは次のように述べています。「STEMは重要ですが、コンピュータサイエンスの修士号を取得するために全員が必要なわけではありません。 専門知識を民主化して最前線の労働者の生産性を高めることができれば、それが解決すべき問題です。」
Autorは、テクノロジーが低賃金労働者と高賃金労働者の間のギャップの拡大と関係があるかどうか、そしてそれに対して何ができるかを尋ねました。 ナデラ氏によると、マイクロソフトは資格情報を利用できるようにする教育を提供することに取り組んでいるという。 「将来の仕事と必要なスキルの間にリアルタイムのフィードバックループが必要です」とナデラ氏は言います。 「これらのスキルを証明するために、日々のワークフローの一環として企業トレーニングに投資する企業が増えています。 マイクロソフトはそれに非常に重点を置いています。」
ナデラ氏は、トレーニングに投資する企業に対する税額控除は良い考えだと示唆した。 「インセンティブメカニズムが必要です」と彼は言い、フィードバックループはトレーニングプログラムを成功させるのに役立つだろうと付け加えました。
パンデミックが終わった後も「テレプレゼンス」は残るのでしょうか？ Autorは尋ねました。 ナデラはXNUMXつの考えを概説しました。最初に、コラボレーションがいくつかの点でより生産的であることが証明されたので、最前線の労働者と知識労働者の間のコラボレーションは継続します。 次に、会議は変更されますが、会議の前、最中、および後にコラボレーションが継続されます。 第三に、学習とトレーニングの提供は、仮想ツールでより適切に支援されます。 そして「ビデオ疲労」は本物として認識されます。
「認知的負荷を軽減するために、人々を四角い箱から出して、共通の存在感を持たせる必要があります」とナデラは言いました。 「私の心配のXNUMXつは、蓄積された社会関係資本を燃やしていることです。 ソーシャルキャピタルを取り戻すための新しいテクニックを学ぶ必要があります。」
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