AI研究の最新動向（松尾豊教授2024年3月15日講演）

以下は、松尾豊・東京大学大学院教授が2024年3月15日に日本記者クラブで行ったAI研究の最新動向やAIが社会に与えるインパクトについて述べた講演の動画をChatGPTに要約させたものです。抽象化されていて具体的な表現が抜けてしまっていますが、要約としてはよくできているかなとは思います。
講演の概要
AI研究の進展と生成AIの現状

1. AIの歴史と進化:
   • AI研究は1956年に始まり、第1次、第2次、第3次AIブームを経て現在に至る。
   • 現在のAIブームはディープラーニング技術に依存しており、特に生成AIが注目されている。
2. 生成AIの技術と応用:
   • 生成AIには主に画像生成と言語生成があり、それぞれ異なる技術が使われている。
   • 言語生成にはトランスフォーマーモデルが、画像生成にはディフュージョンモデルが用いられている。
3. 生成AIの学習技術:
   • トランスフォーマーと自己教師あり学習（self-supervised learning）が重要な技術。
   • 自己教師あり学習は次の単語を予測することで文法や文脈を学習する。

大規模言語モデル（LLM）の発展とスケール効果

1. LLMの性能向上:
   • モデルのパラメータ数を増やすと性能が向上する「スケール則」が発見された。
   • GPT-3やGPT-4などの大規模モデルは数十億から数兆のパラメータを持つ。
2. モデルの開発競争:
   • 各企業が競ってより大規模なモデルを開発している。
   • NVIDIAのGPUがAIモデルの学習に広く使われ、同社の株価が急上昇している。

生成AIの社会的影響と課題

1. 労働市場への影響:
   • AIの進化により、多くの職業が影響を受ける可能性がある。
   • 労働者の仕事量を減らし、生産性を向上させる一方で、労働者間の不平等の減少も期待されている。
2. 法的および倫理的課題:
   • 著作権やプライバシーの問題が生成AIの普及に伴って浮上している。
   • 各国でAIの安全性や倫理的利用に関する法整備が進められている。

日本の動向と国際競争力

1. 日本のAI戦略:
   • 日本は生成AIに対して迅速に反応し、国際的な動きとシンクロしている。
   • AI戦略会議が設立され、リスク対応、AIの利用促進、AI開発力の強化が議論されている。
2. 国内外の政策動向:
   • 日本は広島AIプロセスを通じて国際的な議論をリードしようとしている。
   • 岸田総理がAIセーフティインスティテュートの設立を発表し、迅速に実現されている。

企業や組織のAI活用

1. 企業の取り組み:
   • 多くの企業がChatGPTを活用して業務効率化を図っている。
   • ラグ（リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション）を導入し、社内文書を検索しながら応答する技術が増えている。
2. 今後の展望:
   • LLMの多段適用や組み合わせ、知識編集、領域特化などの技術が進展している。
   • 行動するLLMの研究が進み、言葉を入力して具体的な行動を出力する技術が期待されている。

総括
松尾教授の講演は、AI研究の最新動向や生成AIの技術的詳細、社会への影響、そして日本および国際的な政策動向について広範にわたるものでした。特に、生成AIの技術的進化とそれによる労働市場や法的課題への影響について深く掘り下げられています。日本がAI技術導入において国際的な競争力を持つための具体的な施策や、各企業がAIをどのように活用していくべきかについても詳述されています。
 
質問に答える形で将棋に例えた説明をした部分もChatGPTに要約させました。やはり、抽象化されていて具体的な表現が抜けてしまっていますが、要約としてはよくできているかなとは思います。
 
将棋に例えた説明

1. 評価値と現在の状況:
   • 将棋の例え: 将棋の評価値は、現在の局面がどちらに有利かを示します。例えば、99対1であれば、ほぼ勝敗が決まっていると判断されます。
   • 具体的状況: 日本のAI技術の現状は、松尾教授の感覚では、16%対84%で負けている状態に近いと感じており、非常に厳しい状況にあることを示しています。
2. 最善手を打ち続ける:
   • 将棋の例え: 負けている時には、最善手を打ち続け、相手のミスを待つことが重要です。
   • 具体的施策: 日本のAIは、昨年1年間を通じてほぼ最善手を打ち続けている状況にあり、相手のミスやチャンスを待って逆転することができると考えています。
3. 逆転のシナリオ:
   • 将棋の例え: 相手がミスをした時にチャンスが生まれ、その時に逆転することが可能です。
   • 具体的施策: 日本のAI技術がさらに成長し、チャンスが訪れた時に逆転できるよう、最善手を打ち続けることが重要です。

 
日本記者クラブで行った記者会見レポート
「生成AI」(3) 松尾豊・東京大学大学院教授
https://www.jnpc.or.jp/archive/conferences/36714/report
 
YouTube動画　「生成AI」(3) 松尾豊・東京大学大学院教授　2024.3.15
https://www.youtube.com/watch?v=U9vhGvFxKu0
 
 
 
Latest Trends in AI Research (Professor Yutaka Matsuo's Lecture on March 15, 2024)
The following is a summary of a lecture given by Professor Yutaka Matsuo of the University of Tokyo's Graduate School at the Japan National Press Club on March 15, 2024, about the latest trends in AI research and its impact on society. The video was summarized by ChatGPT, and while it may lack some specific expressions due to its abstract nature, the summary is well-done overall.
 
Lecture Overview
Advancements in AI Research and the Current State of Generative AI

1. History and Evolution of AI:
   • AI research began in 1956 and has gone through the first, second, and third AI booms to reach the present.
   • The current AI boom relies on deep learning technology, with a particular focus on generative AI.
2. Generative AI Technology and Applications:
   • Generative AI mainly includes image generation and language generation, each utilizing different technologies.
   • Transformer models are used for language generation, while diffusion models are used for image generation.
3. Learning Techniques for Generative AI:
   • Transformers and self-supervised learning are crucial technologies.
   • Self-supervised learning learns grammar and context by predicting the next word.

Development of Large Language Models (LLM) and the Scale Effect

1. Improvement in LLM Performance:
   • The "scale rule" has been discovered, showing that increasing the number of model parameters improves performance.
   • Large-scale models like GPT-3 and GPT-4 have billions to trillions of parameters.
2. Competition in Model Development:
   • Companies are competing to develop larger models.
   • NVIDIA's GPUs are widely used for training AI models, causing the company's stock price to soar.

Social Impact and Challenges of Generative AI

1. Impact on the Labor Market:
   • The evolution of AI may affect many professions.
   • It is expected to reduce workers' workload and increase productivity while also reducing inequalities among workers.
2. Legal and Ethical Issues:
   • Copyright and privacy issues are emerging with the spread of generative AI.
   • Various countries are progressing with legislation on AI safety and ethical use.

Japan's Trends and International Competitiveness

1. Japan's AI Strategy:
   • Japan is responding quickly to generative AI and is in sync with international movements.
   • An AI strategy meeting has been established, discussing risk response, promoting AI use, and strengthening AI development capabilities.
2. Domestic and International Policy Trends:
   • Japan aims to lead international discussions through the Hiroshima AI Process.
   • Prime Minister Kishida announced the establishment of the AI Safety Institute, which has been promptly realized.

AI Utilization by Companies and Organizations

1. Corporate Efforts:
   • Many companies are utilizing ChatGPT to improve operational efficiency.
   • Retrieval-Augmented Generation (RAG) technology, which allows searching internal documents while responding, is increasing.
2. Future Prospects:
   • Technologies such as multi-stage application and combination of LLM, knowledge editing, and domain-specific customization are advancing.
   • Research on action-oriented LLM is progressing, aiming to output specific actions from input words.

Summary Professor Matsuo's lecture covered a wide range of topics including the latest trends in AI research, technical details of generative AI, its impact on society, and policy trends in Japan and internationally. It delved deeply into the technological evolution of generative AI and its implications for the labor market and legal issues. Specific measures for Japan to maintain international competitiveness in AI technology and how companies should leverage AI were also detailed.
 
Explanation Using Shogi as an Example

1. Evaluation Value and Current Situation:
   • Shogi analogy: The evaluation value in shogi indicates which side is favorable in the current position. For example, a score of 99 to 1 suggests the game is nearly decided.
   • Specific Situation: According to Professor Matsuo, Japan's current state in AI technology feels like being at 16% to 84% in a losing position, indicating a very tough situation.
2. Continuing to Make the Best Moves:
   • Shogi analogy: When losing, it's crucial to continue making the best moves and wait for the opponent's mistake.
   • Specific Measures: Japan's AI has been making nearly the best moves throughout the past year, and it is believed that continuing this approach can lead to a turnaround if opportunities arise.
3. Reversal Scenario:
   • Shogi analogy: A chance arises when the opponent makes a mistake, making a comeback possible.
   • Specific Measures: It's important for Japan's AI technology to continue making the best moves so that it can capitalize on opportunities and achieve a reversal when they occur.