Bloombergの報告によると、OpenAIやGoogle、AnthropicなどのAI企業は、新しいAIモデルの開発に高額なコストをかけているにもかかわらず、「収穫逓減」に直面している。特に、Appleは段階的に自社のAI機能を展開している中で課題が増えている。OpenAIの最新モデル「オリオン」は、特にコーディングタスクにおいて期待に応えられず、GPT-4と比べても大きな進展が見られない。Googleの「ジェミニ」やAnthropicの「クロード3」も同様の問題を抱えている。専門家たちは、高品質な人間が作成したトレーニングデータの新たな供給源を見つける難しさと、新旧モデルの同時開発に伴う巨額なコストが影響していると指摘している。
AI業界の確信が誤った前提に基づいている可能性があり、企業は新たなアプローチを模索している。具体的には、ポストトレーニング技術や、フライト予約やメール送信など特定のタスクを実行するエージェントの開発が進められている。「AGIバブルが少し崩れつつある」とHugging Faceの倫理科学者マルガレット・ミッチェルは述べており、さまざまなタスクに対応するために異なるトレーニング方法が必要かもしれないと警告している。
Appleはプライバシーに基づいた内部の大規模言語モデルを利用し、既存の製品やサービスにAI機能を統合しており、直接的にLLM市場で競争しているわけではないが、OpenAIとの提携を通じてSiriがよりオープンな質問をChatGPTに渡すことを可能にしている。Appleの戦略は、ユーザー体験を向上させる特定のAI機能を開発することに焦点を当てており、これが他の企業の挑戦を正当化するかもしれない。Appleは来月iOS 18.2のリリースとともにApple Intelligenceの機能を拡張する予定だ。
