「ジェネレーティブAIをマスターしたいなら、すべてを無視して（ただ2つだけを除いて）ツールに集中せよ」という文です

この文は、ジェネレーティブAIのマスタリングを目指すなら、2つを除いてすべてを無視し、ツールに集中することを意味しています

 

2月7日です。外はかなり寒いですが、冬前にChatGPTが引き起こした興奮はまだ十分に冷めていません。マイクロソフトはBing Chatを発表する準備ができており、これはOpenAIの次世代モデルをベースに構築されたチャットボットで、ウェブ検索が可能です。Googleは終わりです（3ヶ月で2回目です）。みんなBingに飛びつき、マイクロソフトはGoogleの検索収入を食い潰すでしょう。

しかし、本当でしょうか？

3月14日です。北半球では花が少しずつ咲き始めています。8枚（それとも16枚？）の花びらを持つ珍しい花を特に待ち望んでいます。開花する寸前です（あるいはしないかもしれません）。GPT-4が登場しました。言語モデルとしてはこれまでで最も秘密のリリースです。しかし、GPT-3.5よりもずっと良いです。100倍の生産性向上に月額20ドルを支払わない人なんていませんよね。お買い得です。

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でも、本当にそうでしょうか？

3月21日です。柔らかく、おそらく幻覚のようなメロディがGoogleを長い冬眠から目覚めさせました。BardはSundar Pichaiにとっての音楽です。しかし、いくつかの音が外れています。急いでリリースしたのでしょうか？上記の2つの動きがうまくいったように見えるかもしれません。しかし、Bardはただのテストです。よりパワフルなモデルとともに本当のヒット曲が登場するでしょう。Googleは競争に戻ってきました。

本当にそうでしょうか？

7月18日です。夏らしさ溢れる夏です。太陽は高く、空気は熱く、GPUは再び鳴り始めます。Metaはメタバースに時間を無駄に使うのをやめ、広く賞賛されたAIのリリースを発表しました。人気のあるLLaMAモデルのオープンソース第2版、Llama 2です。彼らはOpenAI、マイクロソフト、Googleに対してオープンに物事を行う方法を教えるためにこれを行いました。

本当にそうでしょうか？

アルベルト、あなたはもう少し足りていませんよ — そうです、AnthropicのClaudeはどうですか？Perplexityは？Characterは？InflectionのPiは？AI21のJurassicは？CohereのXlargeは？MosaicのMPTは？… そして、毎週わずかに高価で過大評価されたラッピングペーパーの山を忘れるわけにはいきませんよ！

まあ、これは馬鹿げてきていますね。

この記事はThe Algorithmic Bridgeからの選択記事です。これはAI、アルゴリズム、人々の間のギャップを埋めるための教育的なニュースレターで、あなたがAIが自分の人生に与える影響を理解し、未来をより良く進むためのツールを開発するのに役立ちます。

 

それで十分かもしれません

 

私は作家のZulie Raneの記事を読みました。それはThreadsにサインアップする熱狂に触発されたもので、1週間後にサインアウトするだけでした。それはタイムリーで素晴らしく共感できるものでした。この記事のイントロスタイルも好きでした — それを借りてこの記事を書きました。見出しの構造も別の記事から借りました。

私は、それを我慢できませんでした。社会的メディアでも同じ現象が起こっていることが驚くほど似ています。たぶんこれが私たちが社会としてなったものです。見逃すことを恐れ、圧倒的な情報量、キャリアを加速させるための絶え間ない努力、置いていかれないことへの必死さ。

いずれにせよ、私たちはそれを我慢できません。生成AIの熱狂は、私たちの精神の健全さを無意識に犠牲にする罠への引き込み交換をしているのです。私たちはそんなに多くのものを必要としません。あなたも同じです。実際、ほとんど必要ありません。

見出しの「ただ2つ」という部分は単なる意見です。（私は文章作成のための1つのツールと、画像作成のためのもう1つを考えました。でも、もしかしたらプログラミングのために別のものが欲しいかもしれませんね。あるいは、コードを書かないかもしれません。または、AIアートに関心がないかもしれません。ただ、イメージはつかめると思います。）それでも、それはAIの疲労感を共有する非常に現実的な感覚を反映しています。ChatGPTが一気に、不可解で予想外で前例のないほど急速に広まったからです。

この世界は、莫大な利益、横断的な脅威、個別に感じられるが共有されるAIの疲労感に対して準備ができていませんでした。インフルエンサーやマーケター、詐欺師は、この迷惑な感じを引き起こすのではありません。彼らはそれを利用するだけであり、原因は彼らの前に存在し、避けることは難しいのです。

だから私は絞り込むことに決めました。本当に欲しかったものに集中し、それに固執しました。それ以外に得られる少しの価値は、精神的な負担を補償することはありませんでした。

 

ジェネレーティブAI疲労を避けるための3つの理由

 

これまでは純粋に直感的な愚痴ですが、感情の裏には理論があります。

 

すべてを支配する1つのテクニック

 

ジェネレーティブAI技術の素晴らしい範囲、製品の効果的な実証、そしてお金が一組の手から他の手に流れる量（ほとんどがシリコンバレーを出ることなく）にもかかわらず、すべてのものは同じ技術的な基盤から派生していることは否定できません。

これは、特定の日にはBingの検索バーを使用したいかもしれないし、Claudeの100,000トークンのコンテキストウィンドウを使用したいかもしれないし、GPT-4の推論能力を使用したいかもしれないし、Bardのプロンプトの多様性を使用したいかもしれないし、Piの高い感情的感度を使用したいかもしれないし、Characterの多目的なパーソナリティの配列を使用したいかもしれません… しかし、正直に言って：それらは本当に必要ですか？

すぐに、それらはほとんど区別できなくなるでしょう。最も富裕な企業が最高の製品を商品化し、それらはすべて同じ基本的な特徴を共有します。その他のVCバックドのスタートアップや小規模なLMラッパープロジェクトは、ニッチに絞り込むか消えてしまうでしょう。私たちが使用するツールは個人の好みによって異なるかもしれませんが、それらはすべてわずかな大企業の一握りから提供されます。いつものグループと同じです。

事前学習モデルの能力（どのモデルがより優れているか）や振る舞い（無用にRLHFされていないモデルはどれか）の見た目上のギャップは、ほとんどのタスクには関係ありません。GPT-4の一時的な劣化は、OpenAIが公開で反復している結果の副産物であり、原因に関係なく、確実にすぐに解決されるでしょう。

要するに、ジェネレーティブAI業界は将来的に商品化されるにあたり、少ない方が良いのです。

罠を避けましょう。

 

ツール出荷工場から離れる

 

しかし、もしかしたらあなたはそれらの小さな違いに気を使っているかもしれません。

その場合、いくつかのツールを試してみることをお勧めします。そうすれば、いくつかのツールに自然に引かれることがわかるでしょう。Raneが言うように、「あなたのスキルと興味は、プラットフォームの99％には合わないが、1％には非常に適している」という意味です。彼女はソーシャルメディアのためにそれを言ったのですが、ジェネレーティブAIツールにも完全に当てはまります。私の3つの基準は能力（私は何が得意ですか？）、好み（私は何をしたいですか？）、そして活動（私はそれを必要としていますか？）です

例えば、仕事のタスクの非網羅的な概要をします：もし作家やクリエイティブライターであれば、高温度で低RLHFedのベースモデルが最適です（例：GPT-3または3.5）。もしSEOコンテンツマーケターやコピーライターであれば、特注のラッパーが最良の選択肢です（例：Jasper、現在はChatGPT、Bard、Claudeでも十分です）。もしテックスマービーライターであれば、依存関係を避けるためにLlama 2の方が良いでしょう。もしデジタルアーティストであれば、Midjourney。より高度な制御が必要な場合は、Stable Diffusion。コーダーとしては、GPT-4またはGitHub Copilot。データ分析の場合は、コードインタプリターです。

新しいツールに注目することは問題ありませんが、私は1つまたは2つに固執すればより生産的です。毎週ニュースを分析して現在のものよりも0.1％優れている新しいものかどうかを確認する必要があるのは疲れるし、バーンアウトの主成分です。

 

ユーザーと企業の本質的な不一致

 

ジェネレーティブAI疲労を感じる価値がない第三の理由があります。

景色は競争による消費者の幸福をもたらす避けられないアウトカムであるかのような競争的な関係や利害衝突、ビジネス上の緊張のウェブのように見えますが、私が上記で名前を挙げたすべての企業は、私たちユーザーが彼らの製品（現在無料のものを含む）を購入することを目指して、緊密で有利で相互に利益をもたらす関係を持っています。

これらの企業は、より多くの価値を提供するためにますます多くの製品を出荷しているのではなく、肉厚な生成型AIの一部を手に入れるためです。それは悪いことではありません。だれも同じことをしないわけがありません。それは予想されることです。ソーシャルメディアプラットフォームよりも悪いわけではありませんが、私たちがこれの主な受益者であると思ったなら、それを念頭に置いておく価値があります。私たちに利益をもたらさない方向を歩むことを企業はためらいません。必要ならば、彼らはアクセスを制限し、完全にサービスを停止することをためらいません。

だから、締めくくりに、生成型AIツールは祝福になることもあります。しかし、呪いにもなり得ます。人生は本当に必要のないものを追いかけるためにあまりにも短すぎます。

絞り込んでください。自由になってください。疲労を避けてください。

    アルベルト・ロメロは、テクノロジーとAIに焦点を当てたフリーランスのライターです。彼は非技術的な人々がAIのニュースとイベントを理解するのを助けるニュースレター「The Algorithmic Bridge」を執筆しています。彼はまた、CambrianAIのテックアナリストでもあり、大規模な言語モデルに特化しています。

  元記事。許可を得て再投稿。  

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