AI（人工知能）に関する興味深い書籍が間もなく出版される。現在活用されている技術がビジネスにどのような影響を与えているかについて深い洞察を求めているなら、この本をチェックする価値があるだろう。サティシュ・ヴィシュワナサン氏が執筆した『The Weight of Intelligence』は、企業におけるLLM（大規模言語モデル）の索引付き調査のような目次を持つ、重厚な書籍である。
ヴィシュワナサン氏は、アクセンチュアの元マネージングディレクターとして、またボストンの学術研究所との協働の歴史を持つMIT関係者として、AIの実績を有している。現在、同氏はAIの状況を精査し、現代のテクノロジーに関する応用可能なアイデアを生み出している。
変化のペースと性質
本書の冒頭部分で、ヴィシュワナサン氏はニューラルネットワークが私たちに新たな現実をもたらしている方法について論じている。
「人工知能はもはや孤立した爆発的進歩として前進しているのではない」とヴィシュワナサン氏は書いている。「その能力は積み重なっている。かつては個別の画期的進歩に見えたものが、今では相互に強化し合う連続として現れている。より優れたアーキテクチャ、より多くのデータ、より多くの計算能力、より広範なインターフェース、そしてその上に構築された推論と行動の新たな層である。物語はもはや一度に1つの画期的進歩についてではない。それは、互いをますます増幅させる画期的進歩のシステムについてなのだ」
この同心円の概念、大きな水域に落とされた石は、AIの範囲だけでなく、その形状、そして今後どのように状況が変わっていくかを理解する上で示唆に富んでいる。
タイムライン
ヴィシュワナサン氏はまた、歴史的変化のタイムラインを提示している。2012年の知覚タスクにおけるディープラーニング（深層学習）の画期的進歩、2017年のTransformer（トランスフォーマー）アーキテクチャ、2020年頃のGPTの進歩、そして2022年から2024年にかけてのGPTの連続的なバージョンアップである。同氏は、過去数年間における公共および企業の実験における生成AIの台頭、そして推論中心型およびエージェント型システムが言語、計画、行動を組み合わせ始めた経緯について指摘している。
AIの理論
ヴィシュワナサン氏によるAI時代の評価のもう1つの主要な柱は、重要なAI分析はトークン拡張に限定されないということである。具体的には、著者の言葉を借りれば「それは能力ではなく、吸収力である」とし、企業におけるAIの「代謝」についても言及している。
つまり、LLMが知能を吸収し、エージェント的に、と言ってもよいだろうが、それを活用する能力である。
ヴィシュワナサン氏は3つのカテゴリーを説明している。実装者、消費者、形成者であり、それらがどのように異なるかを示している。
「各層は異なるものを最適化する」とヴィシュワナサン氏は書いている。「生産者は能力と市場の勢いを最適化する。実装者は翻訳と展開を最適化する。消費者は信頼性、ガバナンス、経済的価値を最適化する。形成者は、この分野が進歩、正当性、真剣さをどのように測定するかに影響を与える。結果として生じる緊張は構造的なものであり、偶発的なものではない」
結果としてのギザギザの基盤
私はヴィシュワナサン氏からのこの考えも説得力があると感じた。
「最前線が滑らかでないのは、組織の吸収が滑らかでないからである。このように枠組みを設定すると、ギザギザの最前線は不均一な結果の説明以上のものになる。それは診断レンズになる。能力が効果的に翻訳されている場所、組織がまだ準備できていない場所、そしてエコシステムが企業が現実的に代謝できる以上の可能性を生み出している場所を明らかにするのに役立つ」
これは、AIがすべてにおいて同じ一般的な程度で「得意」なわけではないという根本的な考えに対処している。AIは壮大な成功と悲惨な失敗を同時に生み出すのである。
さらに、ヴィシュワナサン氏は、人々が人工汎用知能やシンギュラリティに言及する際によく話題にするものとは異なる、吸収原理に基づく代替案である「企業」版のAI分析を理論化している。
「人工汎用知能（AGI）は、機械が広範に知的になれるかどうかを問う。人工企業知能（AEI）は、企業がAIを中心に知的に組織化できるかどうかを問う。AGIは機械能力の外側の最前線に関係する。AEIは組織的価値実現の内部アーキテクチャに関係する」
そして、本書からさらなる先行公開を提示できるとすれば、最終的な結論は次のとおりである。
「現在のAI経済は、主に孤立したソリューションを中心に構築されてきた。各ソリューションは限定された問題を解決し、局所的な動きを生み出すことができる。スポークが荷重の一部を運ぶことができるのと同様である。しかし、共有された方向性、動きの連続性、協調的な規模を生み出すには、それらのスポークは車輪に結合されなければならない。複合企業認知がその車輪である。スポーク主導のAI時代がすでに数兆ドル規模の経済を構築できたとすれば、複合企業認知の車輪主導の時代は次の経済時代を構築できる可能性がある。車輪は今、動き出している。次のAI時代は、それを使って未来を構築する者たちのものである」
私はこれを素晴らしい読み物であり、AIの大きくて厄介な問題に取り組まなければならない人々にとって真の資産であると感じた。ヴィシュワナサン氏が示唆するように、このテクノロジーには確かに「重み」がある。
続報を待たれたい。
