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現在の生成AIの限界を知ることが次のステップへの第一歩
「生成AIと同様に、近年注目を浴びているテクノロジーがデジタルツインです。デジタルツインとは、物理的な世界の仮想モデルを作り、それをリアルタイムで監視・シミュレーションすることで、業務の効率化やコスト削減を図る技術です。しかし、この技術もまだ本格的に活用されている段階には達していません」(川原氏)
デジタル化は行われたものの、紙がデジタルデータに置き換わっただけで、具体的な業務の向上に繋げられていないという企業が多くあるのだ。しかしデジタルツインの技術を蓄積している企業は、今後大きなチャンスがあると、川原氏は予測している。
「現在の生成AIは、膨大な知識の学習の結晶です。テキストの学習だけでここまでできるようになったと同時に、ここまでしかできないという限界も見えてきました。その限界を理解した上で、乗り越えられる次のステップが、体験の欠如を打破する、テキスト以外のさまざまなモダリティー(画像、音声・動きのデータなど情報が持つ形態)の活用です。体験を学習することで、生成AIが次のバージョンに進化するのではないかと考えています」(川原氏)
ここからさらにくわしく、生成AIとデジタルツインについて解説していく。
この記事の続き >>
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・生成AIの性能向上の背景にある「大規模言語モデル」を再確認
・画像とテキストの「結び付き」で生成AIが飛躍的に進化したワケ
・進化し続ける生成AIはどのビジネスシーンで「生きる」のか?
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