「AIはもう十分賢い」　活用のボトルネックは「モデル性能」から「評価」へ　米データ基盤開発企業のAI研究者に聞く

概要

Databricksのジョナサン・フランクル氏は、AI活用のボトルネックがモデルの性能向上から、出力を厳密に定義し測定する「評価」と「ガバナンス」へ移行していると指摘しています。

詳細内容

米DatabricksのチーフAIサイエンティスト、ジョナサン・フランクル氏は、AIモデルの性能は既に実用十分なレベルにあり、今後の活用の成否を分けるのは「評価」「ガバナンス」「コスト効率」であると説いています。フランクル氏は、AIが社会に普及するためには、人間への評価よりも「桁違いに厳密な評価」が必要であるとし、自動運転を例にその安全基準の難しさを語りました。特に、人間が「良い仕事」とは何かという基準を言語化・チェックリスト化すること自体が、巨大モデルの開発よりも困難な課題であり、この解決には10年以上の研究が必要になるとの見解を示しています。企業がAI投資で成果を出すためには、モデルの賢さを追うのではなく、評価手法の確立とガバナンスに注力すべきであると提言しています。

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