AI 業界の実践者である Qin Kai 氏は、「シェンラン」を比喩しました。ChatGPT のような汎用人工知能が広く使用されると、その能力は高校生や大学生の能力に匹敵します。垂直シナリオと組み合わせると、微々たるものになります。チューニング（自然言語） データの処理（ファインチューニングとも呼ばれる）に使用される技術は、十分に正確でシーンに適合しており、その能力は修士号または博士号となり、より具体的なニーズを解決できる可能性があります。
垂直分野の AI スタートアップ企業の製品に注目すると、彼女は次のように感じています。「テクノロジーによってもたらされる産業のアップグレードの機会について、私たちは慎重ながらも楽観的です。現時点では、その市場での重要性が実際の重要性よりも高いのかもしれません」 。」
Qin Kai 氏は、人々は ChatGPT に大きな期待を寄せているが、2 つのボトルネックがあると結論付けました。まず第一に、次世代の大規模言語モデルは、パラメーターのスケールが大きくなり、コンピューティング能力が強化されるため、利益が減少しており、人々の期待はすぐには満たされない可能性があります。第二に、現在の大規模な言語モデルは一般化可能であり、具体的な実際の問題を解決するには長い時間がかかります。現在、垂直分野における生成 AI は、カスタマイズされたニーズや特定の企業向けのプライベート展開に対応するための手動タスクになっています。「基礎となるモデルはトランスフォーマー手法に依存しており、非常に複雑な問題を解決する能力が欠けています。現在のアプリケーション状況は、はるかに遠いです。」予想通りのレベル。遠い」。
成長が鈍化、ChatGPT はボトルネック期に入った?
出典: 「Deep Burning」 (ID: shenrancaijing)、著者: Li Qiuhan、編集者: Wei Jia
元のタイトル:「ChatGPT は上に進めません」
まだ ChatGPT を使用していますか?
世界中でAIブームを巻き起こしてきたChatGPTがボトルネック期に入ったようだ。
1つ目はChatGPTの利用率についてですが、好ましくないデータがあります。 6 月初旬にモルガン・スタンレーが発表した調査によると、以前に ChatGPT を使用したことがあると回答したのは回答者の 19% のみで、ChatGPT に依存していると回答したのはわずか 4% でした。調査によるとその割合は驚くほど低い。
調査は今年４月、２０００人を対象に実施された。しかし、世界の人口が 78 億人であることを考えると、このようなサンプルのサイズは大きくはなく、その参照もある程度減少します。
ChatGPT の成長が大幅に鈍化しているという注目に値する、より広範なベースからのデータもあります。
ウェブサイトデータ分析ツールSimilarWebのデータによると、初期段階におけるChatGPTの訪問者数の伸び率は驚くべきもので、前月比伸び率は1月が131.6%、2月が62.5%、3月が55.8%でした。 4月には前月比伸び率が12.6％と大幅に減速し、5月には2.8％となった。
ChatGPTの普及に伴い参照ベースが大きくなり、成長率が鈍化するのが通常ですが、現状の傾向からすると6月の前月比成長率もマイナスになる可能性があります。
今年の初め、ChatGPT は落雷のようなもので、生成 AI の威力を世界に知らしめ、またその背後にある GPT (生成事前学習トランスフォーマー モデル) の人気を高め、大規模モデルの波を引き起こしました。起業家精神。多くの数字を更新しましたが、その中で最も印象的なのは、史上最も急速に成長しているコンシューマー アプリケーションであり、発売からわずか 2 か月で、ChatGPT の月間アクティブ ユーザー数は 1 億人を超えました。
しかし、今後の展開については作り手自身でも明確な答えを出すのは難しい。 OpenAI 取締役会のメンバーであるヘレン・トーラー氏はかつてこう述べました、「GPT-4 を作成した人でさえ、GPT-4 に何ができて何ができないのかはわかっていません。私たちは、GPT-4 でできることとできないことをすべて理解していると予想します」数年かかりますよ。」
ChatGPT の現在の上限は GPT の上限を意味するものではありませんが、現時点で最も強力な大規模言語モデルによってサポートされている製品として、ChatGPT の動向は GPT の適用を観察する窓口にもなり得ます。 AIへの妄想はまだまだ続き、半年近くが経ちますが、気になるのはChatGPTの利用状況はどうなっているのか？過大評価されていますか？
01**ChatGPT は本当に多くの人に使われているのでしょうか? **
ChatGPT の使用経験については、業界や人によって答えが異なります。おもちゃのように使っていて、1、2回使っただけでログインしなくなる人もいますが、それは「物足りない」です。
Xia Nan は 3 番目のカテゴリーに属します。彼女は貿易業に従事しており、ChatGPT を使って仕事のメールを書いたり、生活上の悩みを解決したりすることができますが、ChatGPT をより使いこなすために、英語で指示を送信しています。
2 月に ChatGPT を使用して以来、彼女の経験は 3 つの段階に分かれています。最初は好奇心が強く、ChatGPT がどのように回答するかを確認し、それを探索するために多くの質問を投げたいと考えていました。 5 月以来、彼女は ChatGPT が「バカ」になったと感じており、以前はできていたことが、今はできなくなっています。さて、ChatGPT に対する彼女の評価は「使いにくい」です。
たとえば、最近、彼らの会社が調理ロボットの ODM (Original Equipment Manufacturing) ビジネスを引き継いだのですが、彼女は ChatGPT にこの市場の予測データを提供してほしいと考えていましたが、プッシュとプルを繰り返したにもかかわらず、ChatGPT からはまだ回答が得られませんでした。仕事のメールの書き方に関しては、トレーニング後、ChatGPT は命令的なフォローアップ メールのみを提供し、正式な形式の長文テキストは彼女の希望ではありませんでした。彼女は、「丁寧で有益な非常に明確なメールを作成できる」ことを期待していました。
彼女は、ChatGPT がそれができない理由は「世界を理解していない」からだと感じています。期待した結果が得られず、使用頻度も減り、週に 5 ～ 6 回から 1 回に減りました。
もちろん、このようなエクスペリエンスの背後には、ユーザーが ChatGPT が得意とする分野について質問したかどうか、ユーザーが ChatGPT で適切なコミュニケーション方法を見つけたかどうかなど、さまざまな総合的な影響要因があります。
オーストラリアに住むルーシーさんは、昨年末に ChatGPT がリリースされて以来、英語で ChatGPT を使用しています。現在、彼女は学術研究についての考えを整理したり、言語を学習したりするために毎日 ChatGPT を使用しており、彼女の生活に欠かせないツールとなっています。しかし、精度の問題は常に彼女を悩ませており、参考文献は自分で見つける必要があり、「その答えに疑問を持てば、私の思考の流れに沿って答えが返ってくるでしょう」。
ChatGPT の使用経験が異なることに加えて、データから判断すると、ChatGPT の普及率は現時点では想像されているほど広くありません。
モルガン・スタンレーのレポート以外にも、証拠として利用できるデータがいくつかある。 SamelikeWeb のデータによると、3 月から 5 月にかけて、ChatGPT のトラフィック シェアが世界で最も高い国は米国と日本で、それぞれ 1 位と 3 位にランクされています。しかし最近、米国のトラフィックは 10.28% 減少しました。
米国では、5 月末にピュー研究所が調査結果を発表しました。彼らは今年 3 月中旬に 10,000 人以上のアメリカ成人を対象に調査を実施しました。そのうち 18% が ChatGPT についてよく聞いたことがある、39% がの人々はそれについて少し聞いたことがあるが、42% はまったく聞いたことがない。
日本のICT市場調査・コンサルティング機関であるMM総合研究所の最新調査報告書によると、5月24日から31日までの期間に日米企業に所属する従業員数は13,814名（うち日本13,412名、日本402名）となっている。米国）オンライン調査の結果によると、日本企業のChatGPT利用率はわずか7％であるのに対し、アメリカ企業の利用率は51％で、その差は44ポイントもある。
日本企業では、従業員の半数近く（46％）がChatGPTを「知らない」と回答し、ChatGPTを知っていても「利用していない」割合も42％に達した。
これらはすべて最近のレポートで、サンプルサイズは約 10,000 人です。しかし、ChatGPT の人気の後、世界中でその使用に関する多くの報告があり、さまざまな意見があり、中には反対の結論を導き出す人さえいます。上記のレポートは参考値ですが、地域や集団の違いにより、実際の状況を完全に反映していない可能性があります。
ChatGPT の適用状況を理解するのに役立つ、参照に値するより明確で包括的なデータもあります。
SimplyWeb によると、ChatGPT の成長は、特に 6 月まで大幅に鈍化しており、6 月 20 日時点で 6 月の 3 分の 2 が経過し、アクセス数は 5 月に比べて約 38% 減少しています。特に新しい刺激策により、6 月の前月比トラフィックが低下する可能性があります。
同時に、SimilarWeb によると、5 月の ChatGPT の直帰率は 12.59% で、Google や Youtube などよりも低かったが、6 月 24 日には直帰率が 12.59% に上昇したことも参照できます。 37.37%。平均訪問時間も 8 分 32 秒から 7 分 48 秒に短縮されました。
もう 1 つのデータは、GPT ラージ モデルにアクセスした後の Bing の市場シェアの変化です。
GPT が最初に導入された 2 月と 3 月に Bing の市場シェアが注目を集めましたが、Web サイトの通信トラフィック監視機関である Statcounter によると、2023 年 3 月の Bing の市場シェアは 2.86%、5 月には 2.77% でした。増加傾向にありますが、減少傾向も見られます。
02** ChatGPT を制限するものは何ですか? **
ChatGPT のアプリケーションの問題点は長い間議論されてきましたが、これらの問題がそのアプリケーションの人気に及ぼす影響は想像よりも広範囲に及ぶ可能性があります。
一つ目は「バカ」ということ。
6月上旬、「ChatGPTはバカになった」という声が議論を呼んだ。しかし、OpenAI開発者プロモーション大使のローガン・キルパトリック氏は、3月14日のGPT-4のリリース以来、大規模モデルのオントロジーは静的であり、モデルを汚染する大量の外部データは存在しないと答えた。同時に、大型モデル自体が不安定であるため、同様のプロンプトに対する回答に一貫性がないことも認めました。
AI 実践者は Shenran に、5 月に外国の実践者が OpenAI フォーラムで GPT が愚かになりつつあることを証明する記事を共有したと語った。最近、彼は GPT-4 の API を使用してテストし、簡単な計算問題を実行させました。結果の正確さから判断すると、GPT-4-0314 は満点、GPT-4 は 80 点、GPT-4-0613 は 50 点がやっとでした。このうち、0314と0613は3月14日と6月13日のスナップショットを指します（ある時点でのシステム全体の状態を指します）。この結果により、彼は GPT-4 が弱体化していると感じました。
規制当局のNewsGuardによる専門家の分析によると、OpenAIの最新バージョンであるGPT-4は、情報の出力においてGPT-3.5よりも劣っている。今年 3 月に発表されたレポートの中で、NewsGuard は、GPT-4 は研究者からの指示に応じて完全に誤ったニュースの説明に応答しただけでなく、GPT-3.5 よりも悪い応答をしたと述べました。
前述の AI 業界の専門家の見解では、この変更の結果、ユーザーは以前と同じ回答品質を得るために、より具体的かつ積極的に GPT-4 をガイドする必要があるということになります。
これは、ChatGPT の使用のしきい値にも再び影響を及ぼし、ChatGPT の本来の目的から逸脱します。
ChatGPT が爆発的に普及した当初、業界の一部の人々がシェンランを分析していましたが、それがもたらした影響は、一般的な人工知能をすべてのユーザーの前に置くことであり、人間とコンピューターの対話の敷居を最低点まで下げました。
しかし今のところ、そのしきい値はまだ存在します。 ChatGPT のユーザー像からも、この製品の人気がわかります。 SimplyWeb のデータによると、ユーザーは主にコンピューター エレクトロニクスおよびテクノロジー業界に分布しており、その中でプログラミングとソフトウェア開発が最も大きな割合を占めています。他の業界の中で、ゲーム業界のビデオゲーム機と付属品のみが実践者の大きな割合を占めています。
ChatGPT の使用経験において、エンジニアは Shenran に最も肯定的なフィードバックを与え、「プログラムの小さな問題を解決するのに役立つ」と常に使用していると述べました。
「あなたを排除するのはAIではなく、AIを使える人だ」と言われていますが、一般の人が利用する敷居がどんどん高くなっていくと、ChatGPTの本来の意図からも一定の乖離が生じてしまいます。範囲。
ChatGPT が当初から直面している問題は他にも 2 つあります。それは、精度とプライバシー保護です。
前述の日本の関係機関の報告書によると、今後ChatGPTの利用を継続・拡大するために解決すべき課題は何かとの質問に対し、日本企業の49％、アメリカ企業の45％が「チャットGPTの精度」と回答している。次いで「個人データとその他のプライバシー（日本企業34％、アメリカ企業35％）」、「問題の理解（日本企業33％、アメリカ企業34％）」となっている。
精度の点で、OpenAI CEOのサム・アルトマン氏も、このプログラムは自信を持って何かが真実であると主張するが、実際には嘘だらけの政治家と同じように捏造されていると説明した。彼はこの現象に「幻覚問題」という名前を付けました。
つまり、正解率を達成するのは簡単ではありません。その理由は、記憶ではなく演繹的推論によって機能するためです。 「大規模な言語モデルは推論をスクラブルに依存しています。それらはデータベースほど正確ではなく、人間が正確さを保証することはできません」とAI業界に焦点を当てているエンジニアのヤン・ヤン氏はShenranに語った。
プライバシーに関しては、OpenAI はまだ明確な解決策を示していません。カナダで働くXiaohong氏はShenran氏に、同社はChatGPTを慎重に使用するよう全員に通知する電子メールを特別に送信したと語った。
これらの制限に基づいて、ChatGPT の適用シナリオも制限されます。
この業界に注目している投資家のチェン・モモ氏は、この業界は実際には「創造性主導型」のコンテンツ制作よりも「生産性主導型」のコンテンツ制作に適していると語った。経験。
ユーザーの Luoluo さんは 4 月から ChatGPT を使用しており、主にスクリプト作成やコピーライティングに使用するメンバーシップを開設しました。届いたら交換すればいいだけです。」彼女は、作成したスクリプトは比較的基本的なものであり、ヒットさせることはできませんが、ロジックに問題はなく、「会社の毎日の大規模なビデオ出力の一部をサポートすることは可能です」と述べています。基本的に1週間に3回以上。
現在、Xia Nan さんは戦略を調整し、eBay オンライン ストアの開設プロセスなど、いくつかの手順に関する質問だけをしました。このような質問について Google や Baidu に質問することもできますが、「ChatGPT の答えの方が優れています。」彼女は例を挙げました。彼女は最近ドイツに旅行し、ChatGPT に旅行計画を手配するよう依頼しました。与えられた回答は有益であり、交通手段の手配も提供されます。も非常に良好です。
ChatGPT の長期ユーザーは、ChatGPT のエクスペリエンスに満足しているかどうかに関係なく、ChatGPT はアップグレードされた Google と Baidu に似ており、それが多少の助けになったと口を揃えて述べています。
03**ChatGPT、象徴的な意味は本当の意味より高いですか? **
最近、OpenAI はエコシステムの構築を加速するために LLM バージョンと同様の App Store を立ち上げ、いくつかの機能の最適化も公開されました。これにはシグナルも隠されています。GPT4 は当分天井に達しました。エコロジー構築を加速するには、GPT5 が出なくなる前に、まずエクスペリエンスの最適化を行う必要があります。
サム・アルトマン氏は4月の時点で、まだGPT-5の開発に着手しておらず、すぐに着手する予定もないと述べ、「大型モデルの時代は終わった」とも述べた。
OpenAI の公式 Web サイトによると、GPT モデルのパラメーター (モデルにフィードするための言語素材として理解できます) の数は増え続けています。 GPT-1 は 1 億 1,700 万、GPT-2 は 15 億、GPT-3 は 1,750 億に急増しており、海外メディア Semafor の報道によると、GPT-4 は GPT-3 の約 6 倍で、10,000億のパラメータ。
以前、ヤンヤンはシェンランに、GPT-4が限界まで成長したのではないか、コーパスが理由の1つであり、「人類の歴史の中で優れたリソースしか作成されていない」こと、そしてモデル自体の限界も理由であると語った。同氏の見解では、GPT-4は現時点では限界があり、その能力は完全に開発されていないはずだという。
最近、Facebook の親会社である Meta の主任人工知能科学者である Yann LeCun 氏は、ChatGPT を支える生成人工知能技術は行き詰まり、制限が多すぎると指摘しました。
巨人同士の競争関係により、この記述を客観的な参考として使用することは難しいかもしれません。しかし確かなことは、ChatGPT が実際にボトルネックに遭遇したということです。
大規模な言語モデルをより適切に応用できるようにするために、多くの人が垂直分野での応用に注目しています。
AI 業界の実践者である Qin Kai 氏は、「シェンラン」を比喩しました。ChatGPT のような汎用人工知能が広く使用されると、その能力は高校生や大学生の能力に匹敵します。垂直シナリオと組み合わせると、微々たるものになります。チューニング（自然言語） データの処理（ファインチューニングとも呼ばれる）に使用される技術は、十分に正確でシーンに適合しており、その能力は修士号または博士号となり、より具体的なニーズを解決できる可能性があります。
ヤンヤン氏もこの意見に同意する。同氏は、現在のモデルではせいぜい2倍程度の最適化しかできないとし、「GPT-5が破壊的な進化をもたらさないという基本的なコンセンサスは誰もが持っている」とし、AGI（汎用人工知能）を短期的に実現することは不可能であると述べた。知能）レベル。
しかし、現在特定の垂直アプリケーションを実行するには、第一にコストが高く、トレーニング モデルも企業にとってまだ小さくないコストであること、第二にデータ セキュリティとデータ分離の問題があること、と同氏は述べました。 「大きなモデルでは基本を踏まえて小さなモデルを立ち上げる」が、問題は現状の基盤技術が変化し続けており、「次のモデルがいつ登場するか、より良いモデルがいつ登場するかは誰にも分からない」という点だ。中間段階では誰もが非常に混乱しますが、「もし 3 なら 5 年後にしか登場しないので、大型モデルをベースにした垂直製品を作っても損はありませんし、シーンが実装された後に資金を回収するチャンスもあります。まもなく登場するなら、今みんなが作っているプラグインの垂直製品には価値がなくなる。なんて意味があるんだろう。」
投資家のチェン・モモ氏は、これは「鶏が先か卵が先か」の問題であり、関連プロジェクトを検討し、セグメント化された分野での特定のシナリオの適用に切り込む意欲は依然としてあると述べた。業界が変わらない限り、アプリケーション層での業界理解は今後も蓄積されていくでしょう。」
しかし、プロジェクトを検討する際に彼らが遭遇する問題は、その製品によってどれだけの人件費が節約できるかを正確に伝えるのが難しいことです。 「これを見ると、依然としてマシンに人を割り当てる必要があります。」彼女は例を挙げ、研究開発論文に関連する垂直製品を選別して要約する権限を与えることに焦点を当てました。実際の使用では、依然として 1 人が結果に従う必要があります。 「研究は、実のところ、効率が特に優れた最適化ができているとは言い難い」ということで、現状では様子見をする投資家もいるだろう。
垂直分野の AI スタートアップ企業の製品に注目すると、彼女は次のように感じています。「テクノロジーによってもたらされる産業のアップグレードの機会について、私たちは慎重ながらも楽観的です。現時点では、その市場での重要性が実際の重要性よりも高いのかもしれません」 。」
Qin Kai 氏は、人々は ChatGPT に大きな期待を寄せているが、2 つのボトルネックがあると結論付けました。まず第一に、次世代の大規模言語モデルは、パラメーターのスケールが大きくなり、コンピューティング能力が強化されるため、利益が減少しており、人々の期待はすぐには満たされない可能性があります。第二に、現在の大規模な言語モデルは一般化可能であり、具体的な実際の問題を解決するには長い時間がかかります。現在、垂直分野における生成 AI は、カスタマイズされたニーズや特定の企業向けのプライベート展開に対応するための手動タスクになっています。「基礎となるモデルはトランスフォーマー手法に依存しており、非常に複雑な問題を解決する能力が欠けています。現在のアプリケーション状況は、はるかに遠いです。」予想通りのレベル。遠い」。
アプリケーションはまだ進行中であり、テクノロジーはまだ発展途上であり、ChatGPT のアプリケーションと可能性はまだ様子を見る必要があります。それでも、ChatGPT はすでに一部の人々の生産効率を一桁改善しており、たとえ現時点でボトルネックがあるとしても、「ChatGPT はすでに素晴らしい製品であり、それで十分です」とヤンヤン氏は言いました。
*インタビュー対象者の希望により、シア ナン、ルーシー、ヤン ヤン、シャオホン、ルオ ルオはこの記事では仮名です。