TechCrunchがインタビューした専門家によると、2026年には、人工知能分野は、ますます大規模な言語モデルの開発から、実用的なAIアプリケーションの実装へと、その主な焦点を移すと予想されています。この移行には、より小型で専門的なAIモデルの展開、AIの物理デバイスへの統合、既存の人的ワークフローとシームレスに統合するように設計されたシステムの構築が含まれます。

この変化は、過去数年間を特徴づけたAIモデルの力ずくのスケーリングからの脱却を意味します。代わりに、業界は新しいAIアーキテクチャの研究と、派手なデモンストレーションからターゲットを絞った展開への移行に集中します。目標は、完全な自律性を約束するのではなく、人間の能力を強化するAIエージェントを開発することです。

この方向転換は、2012年のAlexNet論文のようなブレークスルーに拍車をかけられた、AIの急速な成長期に続くものです。AlexNet論文は、AIシステムが大規模なデータセットを通じて物体認識を学習する能力を実証しました。GPUからの計算能力に牽引されたこの研究は、ますます洗練されたモデルの開発につながり、2020年頃のOpenAIのGPT-3で頂点に達しました。

しかし、専門家は現在、単にモデルをスケーリングするだけでは不十分だと考えています。焦点は、AIをより使いやすく、現実世界のシナリオで応用できるようにすることに移っています。これには、日常のデバイスへのインテリジェンスの組み込みや、さまざまな業界で人間と協力して作業できるAIシステムの構築が含まれます。この移行は、AI分野の成熟を示唆しており、理論的な可能性から実際的な実装へと移行しています。