2023年の「AI／機械学習」はこうなる！ 6大予測

連載目次 年末なので、2020年／2021年／2022年に続き今年も、来年2023年向けの「AI／機械学習の予測」をしてみようと思う。とはいっても、未来を予言できるほどの情報力も自信も筆者にはないので、幾つかのサイトからの情報源（本稿の最後に掲載）を大いに参考にして、筆者なりの考えをまとめてみる。本稿では、下記の6項目を予想した。 最先端AIで「オープンソース」が流行して技術発展が加速する 一般社会で「生成系AI」への注目が拡大していく 「データ＆AI活用の民主化」が浸透していく 生成系AIの発展に伴い「問題」がより顕在化していく 「RLHF（人間のフィードバックを用いた強化学習）」の応用が広がる 「基盤モデル（Foundation Model）」が続々と登場する 上記の幾つかの技術は、説明の切り口が違うだけで内容がオーバーラップしていることを、あらかじめご容赦いただきたい。知っておくべき

[misshiki]

RLHF（人間のフィードバックを用いた強化学習）は個人的に今一番注目しています。基盤モデル（Foundation Model）も特に研究者に近い文献でよく見るようになった気がします。