2021年のAIに関する10の大胆な予測

2020年は忘れられない年です。今年に入って、新型コロナウイルスの感染拡大に伴い、人工知能（AI）がますます多くの場所で活躍するようになりました。

新年が近づくにつれ、新年にAI分野でどのような変化が起こるのか期待が高まり始めています。

ここでは、ハイランド・キャピタル・パートナーズのベンチャーキャピタリスト、ロブ・トース氏が、学術研究からスタートアップ、資本市場、規制に至るまで、2021年にAI分野で何が起こるかについて、大胆な予測を10個紹介します。

1. ウェイモとクルーズが株式市場にデビュー

WaymoやCruiseのような自動運転車開発企業は現在、巨額の資金需要に直面しており、株式市場の投資家は新規株式公開（IPO）を熱望している。投資家は、次世代通信企業（Nikola、Velodyne、Luminar、Innoviz、Canoo、Fisker、Romeo Systems など）にも大きな関心を示しました。

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図 | 自動運転車のコンセプトマップ（出典：Frost）

ウェイモとクルーズは2021年に株式を公開する予定で、親会社であるアルファベットとゼネラルモーターズから完全に分離し、莫大な企業価値を生み出すことが予想される。

2. ディープフェイク詐欺は広範囲にわたる混乱と誤報を引き起こす

ディープフェイク技術は急速に進歩し、普及しています。ガボンとブラジルでの最近の出来事は、この技術が政治の領域に及ぼす破壊的な力を反映しています。 2021年はディープフェイクコンテンツが米国で主流となり、当初は少数の人々がそれを本物だと信じる年となるだろう。ディープフェイクによって引き起こされる最も可能性の高い被害は、著名人が物議を醸す発言をする動画です。

これに対して、一部の政策立案者は、大手テクノロジー企業が自社のプラットフォーム上でのディープフェイク技術の拡散を規制する責任を負わなければならないという要求を強めるだろう。

3. 連合学習に関する学術研究が急増する

データプライバシーの保護は、消費者と規制当局にとってますます差し迫った問題になりつつあります。したがって、プライバシーを保護する AI アプローチは、機械学習モデルを構築するための最も持続可能な方法であり続けるでしょう。これらの方法の中で最も有名なのは、Federated Learning です。

(出典: Proandroiddev)

Google Scholarによると、フェデレーテッドラーニングに関する学術研究論文の数は2018年の254件から2019年には1,340件に増加し、2020年までにこの分野で発表された論文の数は3,940件に達した。この指数関数的な成長は今後も続くでしょう。2021 年までに、フェデレーテッド ラーニングをテーマにした 10,000 件を超える研究論文が発表されることになります。

4. AIチップの新興企業は大手半導体企業に非常に高い価格で買収される

AI ワークロード専用に構築されたシリコンベースのチップは、半導体業界の未来です。インテルが昨年、ハバナ・ラボを20億ドルで買収したのは、この傾向を認識した結果だ。混乱から身を守るため、別の伝統的なチップメーカーが2021年にAIチップの新興企業を大規模に買収する予定だ。

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（出典：Designnews）

最も可能性の高い買収対象: Graphcore、Cerebras、SambaNova

最も可能性が高い買収先: NVIDIA、AMD、Qualcomm、Intel

5. AI医薬品企業は大手製薬会社に超高値で買収される

大手製薬会社は、機械学習が医薬品の発見と開発に革命を起こす可能性を秘めているという事実に気づき始めています。 2021年、大手製薬会社がAI医薬品スタートアップに投資し、その技術と人材を同社に導入する。

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（出典：ネイチャー）

最も可能性の高い買収対象: Recursion、Exscientia、Insitro、Atomwise

最も買収が期待される企業: バイエル、グラクソ・スミスクライン、ノバルティス、ブリストル・マイヤーズスクイブ、イーライリリー、ギリアド

6. 米国連邦政府は初めてAIを政策上の優先事項とする

米国は、AIに対する積極的な公共政策支援の提供において他国に遅れをとっています。 2021年、バイデン氏がホワイトハウスに入り、議会が一新されると、状況は変わり始めるだろう。

バイデン政権は連邦予算を提案し、議会はその連邦予算を可決するだろう。この予算により、AIに対する政府の資金提供は大幅に増加することになる。米国議会はまた、AI倫理、研究の優先順位、国家安全保障への影響、労働力の自動化などの問題に対処するために、AIに関する国家戦略を採択する予定です。

7. GPT-4のパラメータは1兆を超える

OpenAIは2019年に15億のパラメータを持つGPT-2をリリースしました。これは10億を超えるパラメータを持つ最初の非線形計画法（NLP）モデルです。当時、これは素晴らしいモデルだと考えられていました。 2020年、OpenAIは1750億のパラメータを持つGPT-3を世界中にリリースしました。

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（出典：図書館学についての思索）

1兆を超えるパラメータを持つ最初のモデルはおそらくOpenAIから来ており、GPT-4と名付けられています。 1兆パラメータモデルの記録を破る可能性のある他の組織としては、Microsoft、NVIDIA、Facebook、Google などがあります。

モデルの「軍拡競争」は、1兆を超えるパラメータを持つ最初のモデルがリリースされる2021年も続くでしょう。

8. 「MLOps」カテゴリーでは大幅な市場統合が始まる

近年、機械学習のためのツールやインフラを開発するスタートアップ企業が数多く登場しています。相対的に言えば、こうした「AI イネーブラー」スタートアップ企業のうち、大規模な独立企業として生き残る企業はほとんどありません。 2021 年には、この分野で意味のある統合が始まります。

（出典：Analytics Vidhya）

専門的な「ポイントソリューション」を構築するスタートアップは、包括的なエンドツーエンドのモデル開発プラットフォームの開発を目指す大企業に買収されるでしょう。今年、Intel が SigOpt と Cnvrg.io を買収したことがその兆候です。

買収対象候補: Alectio、Algorithmia、Arize AI、Arthur AI、Comet、DarwinAI、Fiddler Labs、Gradio、OctoML、Paperspace、Snorkel AI、Truera、Verta、Weights&Biases など。

買収候補企業: IBM、Microsoft、Amazon、Databricks、DataRobot、Oracle

9. AIは規制当局の独占禁止法調査の大きな部分を占めるようになる

今年、米国と欧州の規制当局はアマゾン、アップル、フェイスブック、グーグルに対して正式に独占禁止法訴訟を起こした。これまでのところ、規制当局はテクノロジー大手に対する独占禁止法訴訟を展開する際に、AIに明確に焦点を当ててはいない。

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図 | 複数の企業が独占禁止法調査に参加（出典：Venture Beat）

来年は、規制当局が AI をより頻繁に調査し、言及し、これらの企業がなぜ、どのように不当に競争を抑制しているかを説明するようになると予想されます。議論の中心となるのは、これらの企業のデータ独占が、効果的な機械学習アルゴリズムの開発において圧倒的な優位性を与えているという点です。

10. 生物学は機械学習にとって最もホットで変革的な分野であり続けるだろう

これはこのリストの中で最も予測不可能な部分ですが、このリストの中で最も重要な予測でもあります。

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図 | AlphaFold はタンパク質構造の問題を解決します (出典: Edward Kinsman)

生物学は、学術研究、ベンチャーキャピタル投資、主流メディアの注目のいずれの面でも、人工知能が最大の影響を与える分野にますますなっていくでしょう。先月DeepMindが達成した歴史的なAlphaFoldの成果の影響が完全に現れるまでには何年もかかるだろう。生物学分野における現在の AI の成果は、計算手法と機械学習を生物学の謎に応用することで人間が達成できることのほんの始まりにすぎません。