OpenAIの競合企業、アンスロピックのCEOが5月末、今後5年で一部ホワイトカラーの仕事の5割が消滅すると語ったことが話題です。国内のAI研究者は、この警鐘は、ここ半年で急速にリアリティを持ち始めた現実だと見ます。いま、生成AIをめぐる「ブレイクスルー」は何なのか、研究者目線で深堀りします。
オープンウェイトかつオープンソースなモデルが次々と登場したことで、世界中のホビイスト（愛好家）たちが本気になった。世界中の人々が国と言語を超えて日々改良と研究、議論を重ねており、高価なクラウドによる動画生成は遅れをとっていく。この流れは画像生成AIの時にも起きたことだ。例えば、WanやHunyuanVideoの成果を応用して開発された「FramePack」は、驚異的な性能を有し、もはや動画のみならず静止画のアナロジー変換までできるようになっている。1フレーム推論を使って、背後の画像を「生成」させたところ。何の情報も与えていないのに、背中側の絵を高精度に作り出していることがわかる。例えば、キャラクターの「正面」と「背後」のペアを学習させたあと、別の「正面」の画像を与えると、自動的に「背後」の画像が生成される。しかも、イラストで学習させたものでも実写の人物に適用できてしまう。10年以上、人工知能を専門にやってきた筆者にも、これができてしまう理由がよくわからなくて混乱するほどだ。広告制作、映画のプリビジュアライゼーション（編注：本番撮影前のカメラワークなどのシミュレーション）、教育コンテンツ、製品デモンストレーションなど、あらゆる分野で動画制作の「コストと時間」が劇的に削減される。 これは、クリエイティブ産業にとって、まさに「破壊的イノベーション」と言える。一部の仕事は間違いなくAIに代替されるだろう。だが、同時に、新たな表現やビジネスが生まれる可能性も秘めている。重要なのは、この変化をどう捉え、どう活用するかだ。ChatGPTの登場当初、世間の熱狂とは裏腹に、筆者は実は冷ややかにみていた。というのも、「会話するディープラーニングモデル」自体は目新しくなかったからだ。 筆者はChatGPTが登場する1年ほど前にGPT-3のAPIを利用して「会話する人工知能ロボット」をつくっていた。ChatGPTが出た当初は、それとあまり変わらなかった。しかし、GPT-3.
5が登場した時「これはヤバい」と直感したが、GPT-4の登場でその確信はさらに深まった。ChatGPTが登場したばかりの頃は、ハルシネーションとよばれる「嘘の生成」が指摘されたり、長い会話を続けていると、会話の最初のほうのことを忘れてしまったりする問題点があった。
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