ＡＩの真実

日本でも海外でもここ最近ＡＩが大きな話題になっています。需要はうなぎのぼりで導入する企業や組織も続々と増えており、ＡＩ関連の人材は需要拡大で最高潮です。もちろん給料も上がる一方です。

たとえばＡＩで最先端をゆく「OpenAI」では、２０２３年の上半期におけるエンジニアの給与は驚くべきものです。中央値で３万米ドル、日本円でおよそ１．４億円、新卒や経験が浅い若者でも５０万ドル(約７５００万円)を超えているのです。これはシリコンバレーの他社と比べてもかなり多い額です。

小・中学生に大人気のユーザー作成型ゲームのプラットフォームを提供するロブロックス(Roblox)はシニアエンジニアの平均年収が３万ドル(約５５５０万円)、さらにGoogleはボーナスや株での報酬が多いといってもシニアエンジニアの年収中央値は３万ドル(約５４００万円)であり、日本の大企業における取締役の一般的な給料をはるかにしのぎます。

いま若かったらＡＩ関連のエンジニアになっていればよかったなぁと思う方が多いでしょう。日本のデスマーチ続出のＩＴ業界とは天と地の差があります。そんな快進撃を続けるＡＩですが、最近は思ったほどすごくないということがわかってきました。

もっとも大切なことは、ＡＩは学習と出力に莫大なエネルギーが必要だということです。ＡＩには利点もありますが、エネルギー効率の観点でみると生産性を上げるとはいえません。この点はコンピュータがどのように動き、どの程度の電気を使うのかというハードウェアの知識がない人は気がつかないことです。

たとえばマサチューセッツ大学アマースト校の２０１９年に発表した論文によると、ひとつのＡＩモデルを実務で使えるように訓練するために、２６万４千キログラム(６万６千ポンド)の二酸化炭素を排出することがわかりました。

これはあくまでひとつのＡＩモデルが実務で使えるようになるまで、膨大な量の言語を読み込ませてデータを学習する最小限の作業をした場合です。それは平均的なアメリカの車5台が生涯に排出する二酸化炭素の量とほぼ同等になります。

そのような莫大な量の二酸化炭素を排出するようなコンピュータのパワーを使うので費用もそれなりにかかるのです。しかもこういったＡＩにデータを読み込ませて使えるようにする作業の多くを世間は大学の研究者に頼っています。

しかし研究が進むにつれ、より多くのデータを読み込ませて学習させなければＡＩは使い物にならないことがわかってきたのです。ところが現在、先進国の多くの大学では大幅な予算カットの機会にさらされており、予算が潤沢にある大学はアメリカでもかなり裕福な私立の大学やごく一部の州立大学に限られています。

なおかつ大学の研究者のキャリアはたいへん不安定で、お金があるアメリカでも終身雇用が確保できる研究者は多くありません。これはヨーロッパでも似ているところがありますが、大学の研究者の給料が安すぎるので民間に移ってしまう人があまりにも多いのです。

本家ホームページへ
Home | taku (taku-nakajo.wixsite.com)

石原莞爾平和思想研究会 https://www.ishiwara-kanji.com/

仲條拓躬 - YouTube
@taku-nakajoチャンネル
チャンネル登録お願い致します。

仲條　拓躬 (@takunakajo) | TikTok
フォローお願い致します。
(99+)仲條　拓躬 (@takunakajo) | TikTok

(3) 仲條　拓躬　(タク)（@takuminakajo）さん / X (twitter.com)
フォローお願い致します。
(11) 仲條　拓躬　(タク)（@takuminakajo）さん / X

仲條 拓躬(@takuminakajo) • Instagram写真と動画
フォローお願い致します。

(20+) 仲條 拓躬 | Facebook
(20+) Facebook
(4) Facebook

スレッズ
https://www.threads.net/login


石原莞爾平和思想研究会HP