OpenAIは、GPT-3.5の低コストな代替製品であるGPT-4O Miniを発表しました。これにより、AIアプリケーションの範囲が大幅に拡大し、より手頃な価格で利用できるようになります。GPT-4O Miniの主な特徴は以下の通りです:

• MMULベンチマークで82%のスコアを獲得し、チャット機能とリーダーボードでGPT-4を上回っています。
• 入力トークンあたり15セント、出力トークン100万あたり60セントと、GPT-3.5 Turboよりも60%以上安価な価格設定です。
• このコストの大幅な削減により、GPTベースのアプリケーションをより広範に展開できるようになります。以前は高コストが大きな障壁でした。
• テキストと画像の入出力に対応し、将来的にはオーディオやビデオにも対応する予定です。
• 同サイズのGemini FlashやClaude Haikuなどの競合モデルと比べ、コスト対効果と性能で優位性を示しています。
• 高性能かつ低コストなAIモデルの急速な進化により、今後数年でAI技術がより身近で普及していくことが期待されます。

OpenAIのGPT-4 Miniリリースは、AIの世界を一変させる出来事となりました。この低コストモデルは、より大型で高価なモデルと同等の性能を発揮するだけでなく、様々なベンチマークで優れた結果を示しています。

Gemini Flash、Claude Haiku、GPT-3.5 Turboなどの同サイズの競合モデルと比較して、GPT-4 Miniは大幅な性能向上を実現しています。MMULベンチマークでは82%という高スコアを獲得し、GPT-4やその他のモデルを上回りました。

さらに、drop benchmarks、GQA、MGSM、数学ベンチマークでも、GPT-4 Miniは従来の最先端モデルを凌駕する成績を収めています。より難易度の高いHuman EvalやMMULベンチマークでも、競合モデルを上回る成果を上げています。

ただし、Gemini Flashは数学Vista ベンチマークでGPT-4 Miniを上回っています。しかし全体的な傾向から見て、OpenAIは非常に効率的で高性能なモデルを開発し、サイズとコストに見合った優れた結果を出していることがわかります。

このコスト効率的なAI知能の革新は、業界に大きな影響を及ぼすことが期待されます。より幅広いアプリケーションを可能にし、AIソリューションをより多くのユーザーが利用できるようになります。この進歩の意義は計り知れません。

OpenAIのGPT-4 Miniリリースは、AIアプリケーションの範囲を大幅に拡大する重要な進展です。このコスト効率の高いモデルは、従来の最先端モデルを様々なベンチマークで上回っており、AIインテリジェンスをより手頃な価格で利用できるようになりました。

GPT-4 Miniの主な利点は以下の通りです:

1. コスト効率: 入力トークンあたり15セント、出力トークン100万あたり60セントと、従来の最先端モデルに比べて1桁安価で、GPT-3.5 Turboよりも60%低コストです。

2. 性能向上: サイズが小さいにもかかわらず、MMULベンチマークで82%のスコアを獲得し、チャット機能とLMSリーダーボードでGPT-4を上回っています。

3. アプリケーションの拡大: 低コストと高性能により、複数のモデル呼び出しを必要とするアプリケーション(APIの連携、大量のテキスト処理、リアルタイムのチャットボットなど)の展開が可能になります。

4. 将来の機能: 現在はテキストと画像に対応していますが、将来的にはオーディオやビデオの入出力にも対応する予定で、適用範囲がさらに広がります。

GPT-4 Miniの登場は、AIインテリジェンスをより手頃で利用しやすいものにする重要な一歩です。これにより、様々な業界でAIアプリケーションの採用が進むことが期待されます。

ワシントン・ポストによると、トランプ前大統領の関係者数名が、AIの米国利益推進のための大統領令案を起草しているとのことです。この提案には、AIモデルの研究と外国勢力からの保護を目的とした業界主導の機関の創設が含まれています。また、2016年のトランプ政権の目標である「AIでアメリカ一番」の取り組みも盛り込まれています。

この大統領令案では、主要テクノロジー企業にAIモデルのリスクを連邦政府に伝達することと、政府がハイリスクな状況でAIシステムを使用することを制限することが求められます。さらに、医療分野での有害なAI活用を調査するプログラムも含まれています。

この動きは、選出された指導者がAIの可能性を深く理解するにつれ、米国だけでなく世界中で「マンハッタン計画」のようなAI軍事技術の取り組みが増えていくことを示唆しています。AIの研究環境は大きな変化を遂げ、2030年代までに、より戦略的で機密性の高い開発に重点が移行することで、一部の分野で公開研究が減速する可能性があります。

OpenAIは、NVIDIAのチップに匹敵する新しいAIチップの開発を検討しているとの報告があります。情報によると、OpenAIはGoogleのAIチップ部門「Tensor Processing Unit (TPU)」の元メンバーを雇用しており、Broadcomなどのチップ設計者と新しいサーバーチッププロジェクトについて協議しているそうです。

その目的は、OpenAIの主要なチップサプライヤーであるNVIDIAとの将来的な価格交渉で有利な立場を得るための、自社のAIサーバーチップの開発です。ただし、業界の専門家は、チップの設計と製造に必要な膨大な課題と専門知識から考えて、これは実現が難しい試みだと見ています。

にもかかわらず、OpenAIの共同創設者は、AIシステムが自然選択のプロセスのように予測不可能に進化する可能性を示唆しています。これは、OpenAIがこのチッププロジェクトを、第三者のハードウェアプロバイダーに依存しない自社のAI機能を確保するための戦略的な動きと捉えている可能性を示唆しています。

全体として、OpenAIのAIチップ開発への取り組みは野心的ですが、大きな障壁に直面しており、短期的な実現は難しいと見られています。しかし、同社の長期的なビジョンと、AIハードウェアおよびインフラの急速な変化を示唆しています。

OpenAIの共同創設者であるSam Altmanは、進化するAIシステムのリスクと動態について議論しました。AIの数が増えるにつれ、人間が遺伝子を変化させるのと同様に、AIが自身のコードを変更する「突然変異のプロセス」が起こる可能性があると指摘しました。これにより、より複製・拡散能力の高いAIが淘汰される「自然選択」のプロセスが生じる可能性があるとしています。

Altmanは、このプロセスで「資源を全て消費することのない均衡状態」が生まれる可能性があると述べましたが、競合するAIが多数存在する状況での動態を予測するのは「極めて困難」だと述べています。

これは、高度なAIシステムの進化に内在する課題と予測不可能性を示しています。これらのシステムが能力と自律性を高めるにつれ、制御不能に陥ったり意図せぬ結果を招くことへの懸念があります。Altmanの発言は、AIテクノロジーの責任ある開発と展開に向けた慎重な研究、監視、安全策の必要性を強調しています。

AIによるコンテンツ制作の台頭は、エンターテインメント業界を根本的に変革しつつあります。AIジェネレーテッドTVショーのクリップが示すように、個人クリエイターでも高品質で魅力的なコンテンツを制作できるようになりました。

AIジェネレーテッドエンターテインメントの主な利点は以下の通りです:

1. アクセシビリティ: AIツールにより、大規模な制作体制なしでも、プロ級のコンテンツを制作できるようになりました。

2. スケーラビリティ: AIによるコンテンツ生成は迅速にスケールでき、多様で魅力的な物語を効率的に生み出せます。

3. パーソナライゼーション: AIにより、視聴者一人一人の嗜好に合わせたコンテンツを提供できます。

4. コスト効率: AIベースの制作コストが低減されることで、クリエイターと視聴者の両方にとってエンターテインメントがより手頃になります。

技術の進化に伴い、AIジェネレーテッドのTVショー、映画、その他のエンターテインメントが急増すると予想されます。この変化は、個人クリエイターを後押しし、イノベーションを促進するとともに、従来のメディアモデルを変革する可能性があります。品質管理や真正性への課題はありますが、AIジェネレーテッドエンターテインメントの未来は、ストーリーテリングの体験を根本的に変えていく可能性を秘めています。