ざっくり要訳) 「私が3月から警告してきたAIバブルがゆっくりとしぼんでいく」
昨日のベンチャーキャピタルからの報告書の翻訳に引き続き、今日も翻訳記事です。ニュースレター「Where's Your Ed At?」の著書であるエドワード・ジトロン氏によって書かれ、2024年7月8日に出版されました。ちょっと長い文章なので、気になった部分だけ掻い摘んでご紹介したいと思います。
(※毎回のことですが翻訳の正確さについては原文を参照してください。またリンク箇所はオリジナルのリンク先を参照しています。)
前書き
「1週間半前、ゴールドマン・サックスは31 ページの( 『Gen AI: 支出が多すぎるのに、メリットは少なすぎる?』と題する)レポートを発表しました。このレポートには、私がこれまで目にした中で最も厳しい生成AIに関する文献が含まれています。そうです、聞こえてくる音は、私が3 月から警告してきたバブルがゆっくりとしぼんでいく音なのです。
このレポートでは、AI の生産性向上効果 (ゴールドマンは限定的であると述べている)、AI の収益 (予想よりも大幅に限定的である可能性が高い)、AI の電力需要 (非常に大きいため、Google や Microsoft などのハイパースケーラーからの需要に対応するために、公益事業会社は今後 3 年間で 40% 近く多く支出する必要がある可能性が高い) について取り上げています。
このレポートが重要な理由は、ゴールドマン・サックスは他の投資銀行と同様、利益にならない限り他人の感情を気にする必要がないからです。利益が上がると思えば、何でも喜んで宣伝するでしょう。5月には、AI（生成AIだけでなく）は『最終的にGDPと生産性を押し上げる非常に前向きな兆候を示している』と主張されていました。しかしそのレポートには、AIが生産性の向上にまだ影響を与えていないことを常に思い出させました。通常の生産で生成AIを使用していると報告している企業はわずか5％程度であると記されているのです。
ゴールドマンが突然AIに対して反応する動きを示したことは、同社が生成型AIの将来について非常に不安を抱いていることを示唆しています。ほぼ全員が1つの核心的な点に同意しています。それは、この技術が人々に利益をもたらすまでに時間がかかるほど、より多くのお金を稼ぐ必要が出てくるということなのです。」
労働者を生成型 AI に置き換える上司たちの根本的な誤解
「ファストフード店で誰かの注文を受け、それを厨房に伝えるといった作業は、ほとんどの人にとっては初歩的なものに思えるかもしれない（簡単とは書きません。ファストフード店で働くのは最悪ですから）。しかし、言葉の意味をまったく理解せずに答えを生成する AI モデルにとってはそうでもないのです。昨年、(訳注: 米国の大手ハンバーガーレストランの)ウェンディーズは、生成型注文システム『Fresh AI』（『フレッシュAI』）をいくつかのレストランに統合すると発表しましたが、数週間前には、このシステムでは注文の 14%に人間の介入が必要であることが明らかになりました。Reddit では、あるユーザーが、ウェンディーズの AI が理解するのに 3 回試行する必要があることが多く、話すスピードが十分でないと会話を遮られると指摘しています。」
(中略)「現実には、生成 AI は仕事を置き換えることは得意ではありませんが、個別の労働行為をコモディティ化します。人々が業界で昇進するためのポートフォリオを構築するのに役立つ初期のクリエイティブな仕事を、その過程でコモディティ化するのです。」
生成型 AI を使用する上司によって生計を奪われたフリーランサーは、彼らが「置き換えられる」というよりは、上司の多くが彼らの技術や、その技術がサービスを提供しているはずの顧客に対して敬意を払っていないことを見せつけられているに過ぎません。コピー編集者やコンセプト・アーティストは、生成型 AI よりもはるかに価値のある仕事を提供しているが、労働を評価しない (または労働に参加しない) マネージャーが支配する経済では、これらの仕事は、すべて同じように見えて同じように聞こえるものを生み出す法学修士 (LLM、Large Language Model: 大規模言語モデル) の攻撃にさらされており、コピーライターは、より人間味のあるものにするために報酬を支払われているのです。
「こうした労働者を生成型 AI に置き換える上司たちの根本的な誤解の 1 つは、単に何かを求めているのではなく、リスクと責任をアウトソーシングしているという点です。ロゴを作るためにアーティストを雇うとき、私の期待は、彼らが私の言うことを聞いて、独自のセンスを加え、私が気に入るものになるまで何度も下書きをやりとりすることです。私は、彼らの時間、彼らが技術を学んだ年月、そして成果物自体に対してだけお金を払っているのではなく、最終的な制作の負担が私自身にかかっていないこと、そして彼らの経験により、私が考えもしなかった状況に適応できることが彼らには求められているのです。これらは、データセットでトレーニングできるものではありません。なぜなら、これらは創造プロセスの内外の経験から得られるものだからです。」
生成 AI バブルはでたらめ
このレポートで最も興味深い部分は、ゴールドマン・サックスのグローバル株式調査責任者、ジム・コヴェロ氏(Head of Global Equity Research, Jim Covello)へのインタビューです (10 ページ)。コヴェロ氏の名前は、何らかの理由で半導体に詳しい人でなければ聞いたことがない名前ですが、彼は常に歴史の正しい側にいて、IIリサーチ社から長年トップの半導体アナリストに選ばれ、他の企業よりずっと前に複数の大手 半導体企業のファンダメンタルズの下落をうまく捉えてきました。
そしてコヴェロ氏は、生成 AI バブルはでたらめだとはっきりと考えています。
(中略)簡単に言えば、生成型 AI は、それを利用する企業に実際に追加収益をもたらさないため、誰にとっても利益をもたらしていない。効率性は有用だが、企業を定義するものではない。また、彼は、Google や Microsoft などのハイパースケーラーも AI から『追加の料金を要求して収益を獲得する』だろうと付け加えている。過去 2 年間の AI 関連の膨大な支出を考えると、おそらく彼らが期待しているような巨額の収益ではないでしょう。
『人工知能が行うべき最大のことは賢くなること、そして人間をより賢くすることだ 』という考え方が非難されるべきことなのには、多くの理由があります。情報に素早くアクセスできると仕事が上手くなるかもしれないが、それは効率化であって、何か新しいことをできるようになるわけではないのです。生成型AIは新しい仕事を生み出しているわけではないし、仕事をする新しい方法を生み出しているわけでもないし、誰にも金を稼がせていないのです。さらに収益を増やす道筋も不明瞭です。
電力網の問題
報告書の残りの部分についてはここでは詳しく述べませんが、繰り返し取り上げられているテーマの 1 つは、アメリカの電力網が文字通り生成 AI に対応できていないという考え方です。Microsoftの元エネルギー担当副社長 Brian Janous 氏へのインタビュー (15 ページ) の中で、報告書は生成 AI の発展が電力網に引き起こしている数々の悪夢のような問題を詳しく説明しています。
(中略) 本質的には、生成型 AI にはキラー アプリがなく、生産性や GDP を大幅に向上させることも、収益を生み出すことも、新しい雇用を生み出すことも、既存の産業を大きく変えることもない上に、アメリカは電力網を完全に再構築する必要があり、残念ながら、アメリカはそれをどのように行うかを忘れてしまったようだとJanous 氏は付け加えている。
生成 AI はピークに達している
3 月に述べたように、生成 AI はピークに達しようとしている、あるいはすでにピークに達している。新しい入力を使ってより速くより多くのことを行う以外、現在できること以上のことはできない。効率性はそれほど向上していない。セコイアの宣伝担当者であるデビッド・カーンは最近のブログ（訳注: 翻訳記事は以下を参照してください）で、Nvidia の B100 は「わずか 25% のコスト増で 2.5 倍のパフォーマンスを発揮する」と嬉しそうに述べたが、これはまったく意味がない。生成 AI は、より速く実行できるからといって、知覚や知性、意識を獲得するわけではないからだ。
生成AIと雇用市場
生成AI によって雇用市場が変わることはないでしょう。生成AI は実際には多くの仕事をこなせるわけではなく、こなせる仕事も平凡だからです。生成AI は便利な効率化ツールではありますが、その効率化は極めて高価な技術に基づいており、Anthropic や OpenAI などの AI 企業はいずれ価格を引き上げざるを得なくなるか、収益化の見込みのない技術の重圧に耐え切れず倒産し始めるのではないかと思います。
このバブルがはじける原因は何だと思うかと何度か聞かれました。私は、バブル崩壊の一部は投資家の反対によって、実質的な収益をほとんど生み出さない業界に巨額の投資をした大手プロバイダー（おそらくマイクロソフトかグーグル）の1社が罰せられることだと考えています。
この崩壊は一連の悪い出来事によって起こると私は考えています。例えば、FigmaはトレーニングデータにAppleの天気予報アプリが含まれていました。それが盗用に当たる可能性から新しいAI機能を一時停止しました。あるいはチャットボット会社Character.ai（1億5000万ドルの資金を調達し、
The Informationは大手テクノロジー企業の1社に売却される可能性があると主張している）のような大手AI企業が、採算の取れない技術を基盤とした持続不可能なビジネスモデルの重圧に耐えかねて崩壊する、といったことがその最たる例になるかもしれません。例えば、4月に20億ドルの評価額で1億7500万ドルを調達し、「AIソフトウェアエンジニア」を育成した企業、コグニションAIが挙げられます。このエンジニアは非常に優秀だったためアップワーク(訳注: 求職サイトのUpwork)でソフトウェア開発プロジェクトを完了するデモを偽造しなければならなかったのです。
生成 AI 企業は生き残れるか
ベンチャーキャピタル会社が、傘下のスタートアップ企業の 1 つを売却するよう迫られるような瞬間、あるいは大手企業の突然の、予想外でありながら非常に明白な崩壊が起こると、基本的には考えられます。OpenAI とAnthropic にとって、収益化への道は実際には存在しないでしょう。唯一の道は、生成 AI をさらに繰り返していくのではなく、真に革新的または未来を示唆する何かを発見 することを期待して、さらに数十億ドルを費やすことなのですから。生成 AI は、せいぜい非常に高価な新しいデータ処理方法にすぎないでしょう。
OpenAI と Anthropic が大規模言語モデルを永続的に繰り返し開発し続けるような状況は、私には想像できません。なぜなら、ある時点でMicrosoft、Amazon、Google がクラウド コンピューティングの盛衰を見て、ビジネス モデルにはならないと判断する (または判断を余儀なくされる) からです。実際の具体的なブレークスルー(私の意見では、LLM の世界から完全に撤退することを要求するようなもの) がなければ、生成 AI 企業が生き残れるかどうかは不明です。
生成 AI は、赤の女王のレースに閉じ込められており、明確な道筋がないにもかかわらず、いつかもっとお金を稼げるようになることを証明しようと、お金を稼ぐためだけにお金を燃やしているのです。(翻訳終わり)