昨年の今頃、私たちは生成 AI の黎明期にさしかかっていたものの、ChatGPT の導入によって生成 AI が世界中にこれほど大きな影響と地殻変動を引き起こすとは予想していませんでした。私たちのセットでは、 2023予測、私たちは、LLM の自己改善能力を示す研究により、LLM の潜在的な効果に注目し、次のように述べました。 年末までに、すべての最先端の自然言語処理結果における標準技術となるでしょう」それは確かに実証されました。

昨年の状況を振り返り、AI と 2024 年の市場がどのような方向に向かうのかを予測することにもう一度挑戦したいと思いました。 自然言語処理 (NLP)、それが顧客エクスペリエンス (CX) への重点との関連性を含めて説明します。 

InMoment AI 製品担当副社長、Jeff Catlin 氏:

ChatGPT は 2025 年までに企業向けの普及テクノロジーではなくなる

テクノロジーにおけるほとんどの先行者と同様に、ChatGPT も年が経つにつれて関連性が薄れていくでしょう。 Llama2 (および次に登場するもの) のようなローカル LLM は、企業 AI のエンジンとなるでしょう。これには多くの理由がありますが、データ セキュリティと、業界固有のコンテンツでローカル LLM を強化することで結果に影響を与える機能の XNUMX つが、この変化を推進する可能性があります。

LLM はより困難な問題を解決するために統合されます

ユーザーが 1 つの LLM の結果を別の LLM にフィードできる LangChain のようなテクノロジーは、企業ユーザーにとって、次の全知識を備えた LLM よりもはるかに重要になるでしょう。コールセンターの発信者の怒り (激怒) を測定する LLM を使用し、その怒りが後続のモデルに供給され、その怒りと通話で対処されている根本的な問題を組み合わせて、その発信者の可能性を予測することを想像してください。サービスをキャンセルしたり、競合製品を購入したりすること。組み合わせ AI は、顧客サポート、購入者の購買行動、その他の基本的なビジネス問題において、企業 AI の次の大きなステップとなります。

LLM が非構造化データ量の急増につながるにつれて、NLP の重要性はさらに高まる

LLM は、扱いが難しいという理由で通常は無視されている非構造化データをすべて企業が活用するよう促すトリガーです。 LLM はこのコンテンツへの入り口ですが、話者、地域、問題領域ごとに非構造化コンテンツと半構造化コンテンツを分解できる強力な NLP は、LLM の診断能力を次のレベルに引き上げます。

InMoment の主任研究員 Paul Barba 氏:

OpenAI ドラマは 2024 年も続く

サム・アルトマン氏のOpenAIへの追放と再雇用は、ゴシップや話題のニュースが満載のニュースサイクルを生み出し、来年もOpenAIの記事が見出しを埋め続けるだろうと私は思う。基礎となる触媒、つまり独自の非営利と営利のハイブリッド構造、巨額のコスト、AI のリスクと期待は変わっておらず、この分野の進歩のスピードに伴い、これらの勢力が登場する機会は十分にあります。来年も何度も頭まで。

最初の AI 輸出規制が最後ではない可能性が高い

米国政府はすでに、AI研究を強化するために使用される先端チップの中国への販売に輸出規制を課している。高度な AI ツールを誰にでも提供するオープンソース モデルをめぐる規制上の論争と合わせて、公開キー暗号化などの基本的な Web テクノロジーが機密扱いだった 80 年代と 90 年代のソフトウェア暗号化輸出管理の戦いの報復が見られると思います。 「軍需品」として一般輸出が禁止されています。

AI マーケットプレイスが本格化する

機械学習の時代には、ハイテク企業はすべて「モデル マーケットプレイス」を持っていたようで、進取的な個人が訓練されたモデルをレンタルに出すことができ、企業は必要な機能を選択するだけで済みました。モデルが柔軟性に欠け、選択肢を評価するのに労力がかかりすぎたため、これは決して普及しませんでした。 LLM は統合の容易化を約束し、AI の進歩により、事前に構築された多数のブロックからソリューションを構築して大部分を自動化することが可能になります。

私たちが見ているように、2025 年までに企業向けの主要なテクノロジーとして ChatGPT が徐々に衰退することは、Llama2 のようなローカライズされた言語モデル (LLM) の重要性が高まるこの分野のダイナミックな性質を強調しています。 LangChain などのテクノロジーによって促進される複雑な問題に対処するための LLM の統合は、組み合わせ型 AI への移行を示しています。さらに、LLM によって非構造化データ量が急増しているため、診断機能の強化における NLP の重要性が強調されています。こうした技術進歩のさなか、OpenAI で進行中のドラマと AI 輸出規制の出現は、複雑な規制状況と潜在的な地政学的な課題を示唆しています。良い点としては、より柔軟な LLM によって促進された AI 市場の台頭により、企業が事前に構築された AI ブロックをシームレスに統合して多様なニーズに対応できる変革の時代が約束されています。今後の展望に目を向けると、AI の状況は、技術革新、規制上の考慮事項、市場力学の継続的な進化によって特徴付けられ、ダイナミックに変化しているように見えます。

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• 情報源： https://www.dataversity.net/2024-predictions-in-ai-and-natural-language-processing-nlp/