市場は、チャットボットが仕事をなくし、企業のコストを削減する短期的な可能性を著しく過大評価している。
Spengler
Asia Times
June 29, 2023
マイクロソフトはChatGPTの立ち上げ後、今年の時価総額に約1兆5000億米ドルを追加した。Nvidiaは約6,400億ドルを追加した。全体として、ジェネレーティブAIモデルの市場価値は数兆ドル増加している。何がこのような評価を正当化するのだろうか？
市場調査会社は、ジェネレーティブAIの市場規模は2031年までに1265億ドルに達すると主張している。市場の評価に比べれば、大した売上ではない。マイクロソフトは現在、売上が約12倍に伸びているが、これは自然独占だ。
仮にこの試算が正しかったとしても、市場評価は1260億ドルの収益が正当化するよりも3倍から5倍高い。そして、ジェネレイティブAIがそのレベルの収益を、一桁も狂わせるとは思えない。
ジェネレーティブAIは何をするのだろうか？おそらく、顧客からの問い合わせに答えたり、低レベルのプログラマーの代わりをしたり、より良いオンライン検索結果を生み出したりすることができるだろう。しかし、それはどれほどの収益をもたらすのだろうか？
試算してみよう。
全米のヘルプデスクの全従業員がチャットボットにとって代わられたとしよう。平均年収43,275ドルのヘルプデスクの従業員は38,808人いる。彼らをすべて置き換えれば、年間16億8000万ドルの節約になる。もちろん、全員を置き換えることはできないし、チャットボットにはそれなりのコストがかかる。
そしてコンピュータープログラマーだ。ChatGPTは基本的なコードを書くことができる。米国には132,740人のプログラマーがいるので、生成AIがその下位4分の1、つまり33,185人のプログラマーを置き換えることができると推測してみよう。労働統計局によれば、下位4分の1のプログラマーの時給は34.84ドルだ。AIプログラムのコストを差し引いても、23億1200万ドルの節約になる。
これまでのところ、私たちは2つの主要な雇用分野を一掃し、30億ドル強の給与を節約している。マーケティング調査がどこから1250億ドルという数字を導き出したのかは知らないが、まるで桁が違うようだ。
ジェネレーティブAIの応用例は他にもたくさんある。しかし、その話は以前にも聞いたことがある。AIは人間の放射線技師よりも速く正確にX線を読み取るはずだったが、それは失敗に終わった。
放射線科医が失望する理由は、医療画像診断におけるCAD（コンピュータ支援検出）が、実現しなかった約束以上のものだったからである。医療であろうとそうでなかろうと、テクノロジーの世界ではほとんどユニークなことだが、第2時代のAIをめぐる誇大宣伝と楽観論が、臨床画像診断におけるCADの広範な活用につながった。この利用は検診用マンモグラフィで最も顕著で、2010年までに米国ではマンモグラフィの74％以上がCADの支援を受けて読影されたと推定されている。残念ながら、CADの有用性には疑問がある。ある研究によれば、「いくつかの大規模臨床試験では、CADはせいぜい何の利益ももたらさず、最悪の場合、放射線技師の精度を実際に低下させ、その結果、リコール率や生検率が高くなった」という結論が出ている。
AIの誇大広告が株価を吊り上げたのは、今回が初めてではない。
自律走行車を覚えているだろうか？フォードはアルゴAIという自律走行車・新興企業に10億ドルを投入し、2021年には124億ドルと評価された。ドライバーレス・カーは、少なくとも米国では、すぐには実現しない未来のテクノロジーだ。
自律走行車の小さな秘密は、非常に短い伝送時間（低遅延）で膨大な量のデータを必要とすることだ。アメリカのいわゆる5Gネットワークには、自律走行車に必要な低遅延はない。応答時間の遅い4Gを誇大化したものに過ぎない。
中国ではすでに一部の都市で自律走行タクシーが走っている。中国の5Gネットワークは世界最大であるだけでなく、新技術によって可能になったほぼ瞬時の応答時間を提供している。中国の一部の都市のように広くてまっすぐな道路があれば、自律走行車は素晴らしいアイデアだが、ごちゃごちゃしたアメリカの都市景観ではそうはいかない。
マーク・ザッカーバーグのメタ社は、重くて高価なヘッドセットを装着してくれる訪問者を十分に見つけることができなかったバーチャルリアリティの世界に1000億ドルをつぎ込んだ。メタの株価はメタバース騒動で暴落したが、自律走行車バブルでは他のハイテク企業とともに急騰した。
上記の仮定の計算は実のところ重要ではない。チャットGPTは現実の人間とのやりとりが非常に下手だ。人間の10歳の基準からすると、本当に、本当に頭が悪いのだ。ユーモアを可能にするような心のつながりを作ることができないのだ。『Law&Liberty』誌の最近のエッセイで、自己言及的ユーモアをテーマにしたOpenAIのチャットボットとの満足度の低いやりとりを報告した。
冗談はさておき、生成AIは人間の思考や会話を理解することができない。過去に同じケースで学習されたモデルでない限り、人間にとって自然な心の連想は、生成AIモデルには理解できないのだ。
AIは放射線科医はおろか、ヘルプデスクの担当者にもすぐに取って代わることはないだろう。そして、ジェネレーティブAIを見越して急騰した何兆円もの株式市場の評価も、過去数年間の他のAIバブルのように消え去るだろう。
確かにAIは、例えばベルトコンベアから不良品をピッキングしたり、港湾で自律走行するクレーンやトラックを操作したりといった日常的な作業に適用されれば、素晴らしい働きをする。カリフォルニア州ロングビーチにあるアメリカ最大の港は、世界で最も効率の悪い港のひとつである（世界銀行のランキングでは300位）。大型コンテナ船の荷揚げにはおよそ48時間かかる。
中国の最も近代的な港である天津港では、ファーウェイが設計したAIシステムを使った5Gネットワークにより、同じ船を15分で荷揚げできる。スマートクレーンはコンテナのバーコードを見つけ、自律走行トラックに移し、次のコンテナへと運ぶ。
AIは人間を機械的作業から解放するためにあるのであって、機械に人間を模倣させるためにあるのではない。AIが経済的価値を高めるのはそこなのだ。
