
テクノロジーリーダーが、ジェネレーティブAIが企業、スタートアップ、そして社会に与える影響について議論
テクノロジーリーダーが、ジェネレーティブAIが企業、スタートアップ、そして社会に与える影響について議論

左から:アシーム・データル、ジョエル・モーゼス、デニス・バタロフ、ハレシュ・サンガニ、アメヤ・バタウデカール。 (GeekWire 写真/ネイト・ベック)
ネイト・ベック著

マドロナ・ベンチャー・グループの投資家アシーム・ダタール氏は先週、約30社のスタートアップ企業と面会し、いずれもAIツールを売り込んだ。
「ベンチャーキャピタルの世界では、AIへのゴールドラッシュが起きている」とダター氏は水曜日のパネルディスカッションで語った。
技術コンサルティング会社Hitech Advisorsがベルビュークラブで主催したイベント「会話型AIラウンドテーブル」には、業界のリーダーたちが集まり、AIが企業、スタートアップ、社会に与える潜在的な影響について議論しました。
技術の進化に伴い、大小さまざまな企業のビジネスリーダーがAIを製品ロードマップに組み込む計画を立てています。水曜日に開催されたGoogle I/O基調講演では、プレゼンターが「AI」という言葉を140回以上使用しました。AmazonのCEO、アンディ・ジャシー氏は最近の株主への書簡で生成型AIに重点を置き、MicrosoftもAI関連製品の発表を次々と行っています。
水曜日のディスカッションには、Datar、F5のディスティングイッシュドエンジニアであるジョエル・モーゼス氏、Amazon Web ServicesのAI/MLワールドワイドリーダーであるデニス・バタロフ氏、そしてマイクロソフトのプリンシパル機械学習サイエンティストであるアメヤ・バタウデカール氏がパネリストとして参加しました。モデレーターは、Hitech AdvisorsのCEOであるハレシュ・サンガニ氏が務めました。
私たちの 3 つの主なポイントについては、以下をお読みください。
ビジネスリーダーは生成 AI について何を懸念しているのでしょうか?
- Datar氏は、企業はAIと機密データを共有することに注意する必要があると述べた。企業が社内データを用いてモデルを学習させている場合、AIは企業の企業秘密や知的財産を拾い上げる可能性がある。企業は競争優位性を維持するために、データの保護を検討すべきだと同氏は述べた。
- モーゼス氏は、ある大手食品会社の幹部がCISOに対し、合成メディアの一種であるディープフェイクを生成できるシステムの開発を依頼したという逸話を披露した。幹部は社内の従業員に話しかける際の時間と労力を節約したいと考えていた。CISOは「私があなたの口に言葉を吹き込めるなら、他の誰でもできます」と答えた。モーゼス氏によると、リーダーたちはAI生成コンテンツの真正性と帰属について懸念を抱いており、このような会話は頻繁に行われているという。
- エンジニアは生産性向上のためにAI生成のコンピュータコードを使いたくなるかもしれないが、既存のオープンソースコードとあまりにも類似している場合、倫理的および法的リスクが生じる可能性があるとモーゼス氏は述べた。バタロフ氏は、AI生成コードを審査し、ソースへのリンクを提供するとともに、ライセンス要件もチェックするツールを提供するAmazonのCode Whispererを推奨した。
スタートアップ企業はどのようにテクノロジー大手と競争できるのでしょうか?
- Datar氏は、生成AIが現在のAPI市場と「同義」になると考えています。企業はコーディング、フェッチ、セキュリティのためのAPIを組み込むことができますが、特定のツールを開発する専門ベンダーも依然として存在します。この傾向は生成AIにも当てはまり、スタートアップ企業に専門分野でイノベーションを起こす機会を提供します。彼は、生成AIと法的専門知識を駆使して知的財産や営業秘密の問題を解決するTangibly社を例に挙げました。
- バタロフ氏によると、スタートアップ企業は大規模なAIモデルを実行するためのハードウェアコストを考慮する必要がある。大企業と競争するためには、スタートアップ企業は費用対効果が高く強力なハードウェアコンポーネントが必要になるだろうと彼は述べた。
- バタウデカー氏は、スタートアップは汎用AIモデルの構築が本当に必要かどうかを検討すべきだと述べた。汎用AIモデルは莫大なコストがかかる可能性があるからだ。スタートアップは、モデルの選択、入力データ、ワークフロー、そして配信について戦略的に考えることで、差別化を図ることができると彼は述べた。
生成AIは社会にどのような影響を与えるでしょうか?
- 知識分野における労働者の置き換えは起こり得るものの、一部のクリエイティブスキルはAI業界の仕事に転用可能です。モーゼス氏は、AIモデルを自然言語を用いて特定の結果を出すように訓練する「プロンプトエンジニアリング」に着目しました。
- ダター氏は、AIはスタートアップの創業者がマーケティングコピー、モックアップの作成、ソフトウェアエンジニアリングなど、事業運営の様々な側面において「0から1」へと進むのを支援できると述べた。これにより、非技術者の参入障壁が取り除かれ、起業家精神が促進されるだろうとダター氏は述べた。「異なる職業を持つ人々が、公平な競争の場を持つことができるようになるのです。」