大きなAIと小さなAI

　世の中には、社会の隅々にまで普及し生活を一変させる技術がある。歴史をさかのぼれば、蒸気機関、鉄道、電力、コンピューター、そして近年ではインターネットなどである。このような技術は「汎用技術」と呼ばれ、経済発展や産業構造の変化にも多大な影響を与えてきた。鉄道の普及は移動コストを劇的に下げ、モノの輸送を容易にして経済発展をもたらした。それとともに、都市への人口流入を加速し、一極集中の要因をつくるなど社会にも大きな変化をもたらした。 　前回触れたように、生成AIには普及に向けた「壁」の問題があるものの、次の「汎用技術」の候補であることは誰しも認めるところだろう。 　汎用技術は、英語で「General-purpose technologies（GPTs）」という。AIと汎用技術の関係は、オープンAIが2023年3月に公開した論文にも示されている。そのタイトルは「GPTs（Generative Pre-trained Transformer） are GPTs（General-purpose technologies）: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models」（「事前学習済み文章生成モデル」は「汎用技術」: 大規模言語モデルの労働市場への影響と可能性をいち早く見る）だ。この中で、初期の見解ながらAIが生産性を向上させることを示し、汎用技術となる可能性に言及している。果たして、AIは「真の汎用技術」になれるのだろうか。 ◇知識詰め込み型から思考力型へ 　人間並みを目指すともいわれる、より高度なAIの最先端は今どうなっているのか。24年9月、オープンAIはGPT-4シリーズに続く新型のAIモデル「o1」のプレビュー版を公開した。 　GPT-4までは、ありとあらゆる大量のデータを学習した、いわば「知識の詰め込み型」のモデルだったが、「o1」は、問題の本質を捉え、どのようなステップを踏めば求める解にたどり着けるのか徹底的に学習した「思考力型」のモデルである。大規模言語モデルに欠けているといわれた論理的思考が向上している。メガAIベンダーによる高性能化と汎用化を目指す動きは予想を超える速度で進んでいる。