1: SnowPig ★ 2026/02/08(日) 16:23:33.77 ID:??? TID:SnowPig
AI学習に使用できる高品質なテキストデータが2026年までに枯渇すると予測されている「2026年問題」。
このデータ不足の解消策の1つに、別のAIが生成したデータを学習に利用する「データ合成」という方法がある。
AI開発においては遅れを取っている日本だが、この新たなフェイズにおいて、勝ち筋が見えるという。
筆者が注目する自動運転AIの事例を紹介しよう。
※本稿は、国立情報学研究所・情報社会相関研究系教授の佐藤一郎『2030 次世代AI 日本の勝ち筋』(日経BP)の一部を抜粋・編集したものです。
● AIの学習データは 底をついてしまう
AIの著名研究者のひとり、スチュアート・ラッセル氏(米カリフォルニア大学バークレー校教授)が、2023年7月の国際的標準化組織ITUのAI関連イベントで「AIの学習データが底をつく」と発言して話題を集めました。
その背景には、AI業界で当時指摘されていた「2026年問題」があります。
「2026年問題」とは、言語生成AIの学習モデルの巨大化が進むと、そのモデルのための学習用データとして利用できる、一定の品質以上の文章データ、例えばニュース記事、論文、ウィキペディアなどは2026年で足りなくなるというものです。
オープンAIのサム・アルトマンCEOは2023年4月、米MITのイベントにおいて「巨大モデルへと突き進んでいく時代は終わったと思う。我々は別の方法で改善に取り組んでいる」と述べていますが、これも一定品質以上の学習用データが不足することが念頭にあったといわれています。
● 別の生成AIによる出力が 混ざるのは避けられない
現在、学習用データ不足の解消策がいくつか検討され、実行に移されています。
そのひとつは、学習モデルの構造を見直し、モデルをコンパクト化することです。
言語生成AIの学習モデルは冗長部分があるので、性能を維持しながら学習モデルの規模を圧縮することで、学習モデルを構築するための学習用データを減らせるという考え方です。
もうひとつ有力な策は、従来のウェブや各種コンテンツデータベースから集めたデータに加えて、別の言語生成AIが生成したデータも学習に利用する方法で、データ合成と呼ばれています。
特に英語以外の特定言語を重視した言語生成AIの構築では、一定の品質以上の文章データの確保が難しいとされています。
実際、日本の言語生成AI開発プロジェクトには、従来の強化学習による学習用データのかさ上げに加えて、生成AIで作成した文章を学習用データとして付加しているものもあります。
これはAIが別の生成AIの出力を学習している状況であり、その別の生成AIが間違った出力を行うと、それを学習したAIもその間違いを再生産してしまう可能性があります。
しかし、現在のAI開発において、合成データの活用は避けられなくなっています。
というのは、ウェブ上には生成AIが作り出した文章や画像、動画が増えてきており、生成AIがウェブ上のコンテンツを学習用データとして利用している限り、結果的に「別の生成AIが作り出した文章や画像、動画」を学習することは不可避だからです。
このデータ不足の解消策の1つに、別のAIが生成したデータを学習に利用する「データ合成」という方法がある。
AI開発においては遅れを取っている日本だが、この新たなフェイズにおいて、勝ち筋が見えるという。
筆者が注目する自動運転AIの事例を紹介しよう。
※本稿は、国立情報学研究所・情報社会相関研究系教授の佐藤一郎『2030 次世代AI 日本の勝ち筋』(日経BP)の一部を抜粋・編集したものです。
● AIの学習データは 底をついてしまう
AIの著名研究者のひとり、スチュアート・ラッセル氏(米カリフォルニア大学バークレー校教授)が、2023年7月の国際的標準化組織ITUのAI関連イベントで「AIの学習データが底をつく」と発言して話題を集めました。
その背景には、AI業界で当時指摘されていた「2026年問題」があります。
「2026年問題」とは、言語生成AIの学習モデルの巨大化が進むと、そのモデルのための学習用データとして利用できる、一定の品質以上の文章データ、例えばニュース記事、論文、ウィキペディアなどは2026年で足りなくなるというものです。
オープンAIのサム・アルトマンCEOは2023年4月、米MITのイベントにおいて「巨大モデルへと突き進んでいく時代は終わったと思う。我々は別の方法で改善に取り組んでいる」と述べていますが、これも一定品質以上の学習用データが不足することが念頭にあったといわれています。
● 別の生成AIによる出力が 混ざるのは避けられない
現在、学習用データ不足の解消策がいくつか検討され、実行に移されています。
そのひとつは、学習モデルの構造を見直し、モデルをコンパクト化することです。
言語生成AIの学習モデルは冗長部分があるので、性能を維持しながら学習モデルの規模を圧縮することで、学習モデルを構築するための学習用データを減らせるという考え方です。
もうひとつ有力な策は、従来のウェブや各種コンテンツデータベースから集めたデータに加えて、別の言語生成AIが生成したデータも学習に利用する方法で、データ合成と呼ばれています。
特に英語以外の特定言語を重視した言語生成AIの構築では、一定の品質以上の文章データの確保が難しいとされています。
実際、日本の言語生成AI開発プロジェクトには、従来の強化学習による学習用データのかさ上げに加えて、生成AIで作成した文章を学習用データとして付加しているものもあります。
これはAIが別の生成AIの出力を学習している状況であり、その別の生成AIが間違った出力を行うと、それを学習したAIもその間違いを再生産してしまう可能性があります。
しかし、現在のAI開発において、合成データの活用は避けられなくなっています。
というのは、ウェブ上には生成AIが作り出した文章や画像、動画が増えてきており、生成AIがウェブ上のコンテンツを学習用データとして利用している限り、結果的に「別の生成AIが作り出した文章や画像、動画」を学習することは不可避だからです。


3: 名無しさん 2026/02/08(日) 16:29:07.72 ID:HAT3T
はようAIブーム終われや
一般人に部品回ってコネーんだよ
一般人に部品回ってコネーんだよ
4: 名無しさん 2026/02/08(日) 16:33:48.13 ID:NHRZ6
ハルシネーションと迎合のGeminiです
5: 名無しさん 2026/02/08(日) 16:37:27.87 ID:ZgvAs
人から学習していたAIが、次にAI同士で学習するターンになったら
世界のAIはアホになると、YouTubeさんとこの動画が言うてた
世界のAIはアホになると、YouTubeさんとこの動画が言うてた
6: 名無しさん 2026/02/08(日) 16:46:39.70 ID:sytpe
サイエンスフューチャーを学習させれば良いんだよ
8: 名無しさん 2026/02/08(日) 16:53:40.66 ID:KhFel
はい。Microsoftの一人勝ち
32: 名無しさん 2026/02/08(日) 18:27:05.96 ID:jnFgk
>>8
今現時点での勝者はアルファベットでしょ?
今現時点での勝者はアルファベットでしょ?
9: 名無しさん 2026/02/08(日) 16:56:42.70 ID:NcsiH
もうデータセンター要らんのちゃう?
10: 名無しさん 2026/02/08(日) 16:58:16.84 ID:gPoS2
電気と半導体の無駄遣い過ぎww
11: 名無しさん 2026/02/08(日) 17:05:34.40 ID:Ndezl
エンタメもスポーツも価値の無いものに無理矢理価値付けをしているだけだぞ!
芸術アートも全く同じだ!
芸術アートも全く同じだ!
12: 名無しさん 2026/02/08(日) 17:05:41.68 ID:iKcnC
当然収集されて居ないデータは残り少なくなるよね。
これからはフェイクデータが収集されていきAIはフェイクを
これからはフェイクデータが収集されていきAIはフェイクを
真実として垂れ流すようになって行くだろう。
15: 名無しさん 2026/02/08(日) 17:14:29.23 ID:Jyrjg
>>12
これからも何も現在進行系でフェイクデータで汚染も
進んでいるのがAIだぞw
これからも何も現在進行系でフェイクデータで汚染も
進んでいるのがAIだぞw
13: 名無しさん 2026/02/08(日) 17:06:10.08 ID:Ndezl
鍛錬は有用
競技は無用
競技は無用
14: 名無しさん 2026/02/08(日) 17:08:13.75 ID:w3Apq
ここからどう発展してくのだろうね
16: 名無しさん 2026/02/08(日) 17:26:14.99 ID:94kqD
結局、人間が書いた元データが必要って話ですかね。
25: 名無しさん 2026/02/08(日) 17:40:01.01 ID:zr9pM
>>16
元記事は逆のことが書いている
人工知能が学習用データを自分で生成して成長が加速するとね
元記事は逆のことが書いている
人工知能が学習用データを自分で生成して成長が加速するとね
17: 名無しさん 2026/02/08(日) 17:28:09.97 ID:GvVh5
これ以上は賢くならないということか
しばらくは冬の時代かな
しばらくは冬の時代かな
18: 名無しさん 2026/02/08(日) 17:28:52.73 ID:VTA4k
適切なデータ
まあ基本は本だな
それを人間が仕分けしてAIが利用するのが一番賢いだろう
野良データで学習なんて無理やねん
まあ基本は本だな
それを人間が仕分けしてAIが利用するのが一番賢いだろう
野良データで学習なんて無理やねん
19: 名無しさん 2026/02/08(日) 17:30:43.81 ID:nfk5Z
合成データを生成して学習→増強したAIがさらにデータ合成のループを回せばよい
それに加えて、今度は物理AIが現実世界を学習対象とすることで知能はますます増強していく
それに加えて、今度は物理AIが現実世界を学習対象とすることで知能はますます増強していく
20: 名無しさん 2026/02/08(日) 17:34:54.35 ID:83uf7
ネットで遊んでいるのはアホばかりだから仕方ない
22: 名無しさん 2026/02/08(日) 17:37:02.81 ID:tgdwz
データがなくなるほど学習終わったなら生み出せよ
人は人生という制限でもっと少ない情報からの学習で次のものを生み出してるというのに
人は人生という制限でもっと少ない情報からの学習で次のものを生み出してるというのに
23: 名無しさん 2026/02/08(日) 17:38:33.26 ID:zr9pM
>>22
ほとんどの人間は何も生み出していないと思うが??
お前はクソ以外に何を生み出した?
ほとんどの人間は何も生み出していないと思うが??
お前はクソ以外に何を生み出した?
24: 名無しさん 2026/02/08(日) 17:39:29.50 ID:bnbih
よくわからんけど、
AIがデーターを作ればよくね?
AIがデーターを作ればよくね?
26: 名無しさん 2026/02/08(日) 17:44:32.02 ID:5BQdA
有限のデータを用いて無限の思索に突入するフェイズだろ。
人間もそうしてきた。
人間もそうしてきた。
これからAIはどう進化してゆくのか
各分野の業界から注目が集まっています ( ´・ω・)y─┛~~~oΟ◯

