先週、「アルファベットとマイクロソフトの報告を受けて、AI企業は時価総額で1900億ドルを失う」という息を呑むような見出しを目にした。この文脈での "AI企業 "とは、基本的にグーグルのことであり、1兆8000億米ドルの時価総額を持つグーグルは、2000億米ドルの価値変動が容易である。しかし、この文脈は興味深い：AIに関わる一握りの上場企業が決算を発表したが、そのほとんどは平凡なものだった。多くの投資を集めている大規模言語モデル（LLM）のようなツールの主要な商用アプリケーションはまだ存在しないのだ。にもかかわらず、このニュースは市場に衝撃を与えた。AIが成功しないからではなく、その成功の本質を見極めるのが難しいからだ。
第一に、今話題になっているAIのユースケースが、多くの収益をもたらすものになる可能性は極めて低い。昨年4月、私はAIの出現をインターネットの出現と比較する記事を書いた。デジタルメディアは新聞社の経営をはるかに安価にしたが、その効果は壊滅的だった：新聞社のマージンは、オンライン広告がコラムのインチ数を置き換えたことで崩壊した。グーグルのような企業は、紙媒体からデジタル媒体への移行を吸収することで多くの収益を上げたが、広告費の総額は経済成長率に占める割合が低下している。私は、メディア（映画、テレビ、ビデオゲームなど）のマーケティングやニュースのためにテキストや画像を生成するためにAIを使用する場合にも同じようなことが起こると予想している。OpenAIやGoogleのような企業は、この収益の一部（もしかしたら大部分）を吸収するかもしれないが、ここでの支出総額はおそらく減少するだろう。広告と同じように、制限要因は総需要だ：コストの低下は広告需要を増加させず、コンテンツ 需要は基本的に飽和状態にある。コンテンツ制作のコスト削減は、巨大な新市場を生み出すわけではなく、利幅を縮小させるだけだ。インターネットがそうであったように、価値は別のところにある。
第2に：現在のハイプの波はジェネレーティブAIに集中しているが、この用語は定義が曖昧で、かなり悪用されている：学習させたものと完全に一致しないデータを出力する限り、ほとんどどんな種類のAIシステムも生成的と言える。より有用な区別は、LLMと、より小さく特殊化されたAIモデルである。LLMは、そのサイズ（何兆ものデータポイントで訓練され、何十億ものパラメータを持つ）、そのコスト（GPT4は訓練に1億ドルのコストがかかった）、その柔軟性（ChatGPTはチキンスープのレシピを書くのと同じくらい簡単にコードを書くことができる）によって区別される。それとは対照的に、小規模なAIモデルは、はるかに少ないデータ（数千万データポイントまたはそれ以下）で学習され、はるかに安価で、モデルの多様性は非常に高いが、各モデルが行うことは1つである。人々が生成AIについて私に尋ねるとき、LLMについて尋ねることがほとんどだ。
第3に、LLMは柔軟性があるが、そのほとんどは、コンピューターとのインターフェイスの難易度を下げるという、本当に価値のあることをする。これはコードに顕著だ：例えば、「猫の写真を共有できるウェブサイトが欲しい」というアイデアを他の人に伝えるのはとても簡単だが、ゼロから始める場合、それをコードで表現するのはかなり難しい。しかし、LLMに頼めば、猫の写真を共有するウェブサイトを書いてくれる。PicturesOfCats.comへの参入障壁は劇的に低くなった。もちろん、市場はすでにこの問題を解決している（現時点では、コーディングなしでウェブサイトを作るのはかなり簡単だ）が、解決されていないもっと厄介なアプリケーションは他にも山ほどある：例えば、ロボットに自然言語で指示を与えたり、大量の複雑な自然言語データを機械が読める形に解釈して単純化したりすることだ。
コードは、すべてのデジタル・システムと物理システムの間、そしてすべてのソフトウェア・システムとユーザーの間に位置する言語である。LLMがデジタル・システムとのインタフェースを専門家でなくても簡単にできるようになれば、このような専門知識の欠如のために導入に苦労してきた膨大な種類のテクノロジーに劇的な影響を与えるだろう。その中には、3Dプリンティング、ジェネレーティブ・デザイン、コボットやその他の小型ロボット工学、工場現場からマーケティング予算まで、さまざまな基本的最適化問題のための機械学習などが含まれる。また、多くの自然言語データを解析することが大きな障壁となっているあらゆるアプリケーションを劇的に加速させるだろう：小型AIアプリケーションは特に重要で、材料情報学や予知保全のようなものは、インターフェイスが簡単であることに加えて、この機能から本当に恩恵を受けるだろう。
総じて言えば、AI革命は、10年以上前から存在し、その多くが比較的緩やかな普及にとどまっていたこれらの技術が、突然飛躍することを意味する。これらのテクノロジーは多くの価値を生み出すだろうが、そのほとんどはそれらを所有する企業（ジェネレーティブ・デザイン企業、予知保全企業、コボット企業）が獲得することになるだろう。LLMの使用は拡大するだろうが、これらのアプリケーションは大量生産にはつながらないだろう：ジェネレーティブ・デザインは、例えばウェブ検索と比較すると、それほど多くのユーザーを抱えているわけではない。LLM自体は、一握りの大手企業によって提供される、非常に高価で経済的にリスクの高いサービスにとどまるだろう。AI革命は失敗し、本当は材料情報学や予知保全、コボットに興奮すべきだったという見出しが躍るだろうが、実際はそうではない：LLMは、膨大な種類のテクノロジーの導入において重要な役割を果たしたのである。
LLMが舞台裏で成功しそうなことが見えないことで、些細な、あるいは厄介なカスタマーサービス・チャットボットのようなアプリケーションの知名度が高いことで、AIは失敗作という評価が定着するだろう。しかし、開発者のために泣くことはない：これらのアプリケーションが実際に影響力を持ち始めると、大手LLMプレーヤーは、買収またはアプリストアのような独占的な価格設定によって、これらのアプリケーション開発者によって生み出された価値の多くを獲得することになるだろう。しかし、効率性と生産性を向上させる技術をより多く導入することで、これらのシステムのユーザーが利益を得る価値はまだ多く残っているはずだ。
