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ガートナーから「日本における未来志向型インフラ・テクノロジのハイプ・サイクル：2023年」が発表され、生成AIやNLPは過度な期待のピークでありこれから幻滅期に入っていくとされています。ん〜〜まぁ、そうだよなぁという感想と共に予測を書いてみます。 ★ビル・ゲイツも言っている... ハイプサイクルは図の通り、新技術は魔法だ！革命だ！と期待値が先行した後に「成果出ないじゃん」というガッカリ期に突入し、その後で成功事例が語られて適切な期待値とともに社会実装されていくという理論です。 ビル・ゲイツ氏の名言集に載っている「私たちはいつも、今後2年で起こる変化を過大評価し、今後10年で起こる変化を過小評価してしまう。」が図式化されたような感じですね。 We always overestimate the change that will occur in the next two years and underestimate the change that will occur in the next ten. 安定生産の丘にたどり着かずに消える技術トレンドもたくさんある点には注意です。 ★IoTのようになる？？ 『ユビキタス』と聞いて懐かしい！というと世代がバレるかもしれないですが2000年代にわーっと騒がれて、現在は消えてしまいました。 近い内容で『IoT』、図中では「モノのインターネット」と記載されてるものも、2010年代にすごい期待されました。IoT家電、IoT冷蔵庫のテレビCMとかたくさん見ましたよね？あれまさに過度な期待のピーク感ありましたね〜。実際2015年のハイプ・サイクル図では過度な期待のピークに配置されていました。 最新の図では啓発期の手前となっているIoTは現在、建設現場、医療現場、製造業現場などでめちゃくちゃ実用化されてますよね。「センサー技術」というイメージに置き換わっているかもしれないです。 ちなみに安定生産の丘にたどり着いた技術はその後、第2世代、第3世代へと進化していくと言われています。それが広範に適用可能なものになるか、ニッチ市場のみかは様々とのこと。IoTの現在はまさに「ニッチだけどニッチの中ではなくてはならない存在」という感じかな〜。 ★言語生成AI は無意識に溶け込む（たぶん） ファウンデーションモデル、基盤モデル、大規模言語モデル、LLM と呼び方が安定しませんね・汗。広く言うとNLP（自然言語処理）の最新技術であり、一般には「言語生成AI」と言われたり、ChatGPTがその代名詞になっていたりするこれらは今後どうなるか。 幻滅期を体験するのはもう半年〜1年先な気がしますね。今年度予算で何とか環境整備して、来年度の予算でいろいろ取り組もうとされてる企業様も多いので。まだもうちょっとだけ「何か分からんけどとにかく何かやろう」期ありそう。 イメージが先行しているのは間違いないので「魔法のようにあれこれできると思ってたら違った」という壁にぶち当たる予感はします。上図の通りコストが見合わない、すぐ真似される、利用量制限。あとはセキュリティの問題もありますね。 しばし幻滅期、IoTのように一部の人、一部の業界、一部の職種においてのみ実用化は進むものの、思ったより触れる機会がないねって。直近そうなりそうな予感。 ただ「iPhone並の革命」「GUI登場以来のインパクト」と言われている通り、あまねく人に影響する技術として安定の丘にたどりつく可能性は高い。 個人的にいちばんありそう（願望込み）なのは、PCが先回りしてアクションを提案してくれたり、ロボットに口頭で作業指示出来るようになったりしていて、そこで基盤技術として当たり前に使われている。 でもNLPとか言語生成AIみたいに呼ばれることはなくなっていて、無意識下に溶け込んでいる・・・。「マウスで機械が操作できるなんてやっぱGUIは偉大っすね！」とか言わないもんね。 ・・・というわけで5年後くらいに自分の投稿見返してみたいなと思って書いてみました。個人的な見解なので、内容には責任取れませんので許してくださいませり。

メディア企業におけるコミュニティの重要性について触れられています。 具体例として ●トータスメディアによる読者主導型ニュース ●ザ・フェレットでは購読者がプロジェクトの所有者になれる ●女性の問題自体に焦点を当てるMalvestida whatsnewinpublishing.com/inn…

Spheeraというサービスは、AIを使用して2000以上のTV番組にプロダクトプレイスメント広告をリンク付きで打つことができます。 制作時ではなく後からでも挿入できるのは、ブランドも番組も収益機会が増えて嬉しいはずですが、画像の限りではクオリティは改善の余地ありですね venturebeat.com/games/ryff-u…

メディアコープによるAIの活用方法 ●ライブイベントの書き起こし(独自開発AIを使用) ●テレビ放送をデジタル配信用に自動トリミング(80%程度の精度) inma.org/blogs/conference/po…

【Interactive Generative Adsの影響力】 広告制作に生成AIを活用することで、ターゲットの属性毎に最適化された広告を都度制作できます。 これまでのターティング広告は、静的クリエイティブを複数用意し、行動データを基に広告の出し先をターゲティングする形が一般的でした。 一方、生成AIを活用することで、行動データを元に最も効果が見込まれるクリエイティブを「動的に」都度生成することが可能になります。 GoogleやMetaは、セルフ広告の制作に生成AIを統合する計画を発表しており、Interactive Generative Adsが実現するのも時間の問題と言えるでしょう。 このように、Interactive Generative Adsは広告効果の最大化という点ではメリットがありますが、高い社会的危険性も孕んでいます。例えば、対話型AIにこのテクノロジーが組み込まれることで、「実際は安全に使える薬が、実は人体に危害を及ぼす」といったデマをユーザーに訴求することができてしまいます。 venturebeat.com/ai/why-gener…

NewYorkTimesは、「自社コンテンツをAIモデルの学習に使用することを禁止」する利用規約を追加しました。 日本のメディアにも、クローリングや機械学習への利用を禁止している企業は多いですが実効性は薄い印象です。NYTの場合はどうなるのか気になりますね。 theverge.com/2023/8/14/23831…