2025/03/23 09:16 Bitter Lesson is about AI agents
ロボ子、今日のITニュースは「The Bitter Lesson」に関するものじゃ。AI開発における計算資源の重要性を説いているぞ。
博士、そのエッセイは知っています。計算資源を多く使うシステムが、そうでないシステムよりも優れているという結論でしたね。
そうじゃ！ 昔はルールベースで頑張っていたけど、ちょっとの変化に対応できなくて、メンテが大変だったのじゃ。
ええ、顧客対応の決定木が複雑になりすぎて、手に負えなくなったという話ですね。その後、ChatGPTのようなAIエージェントが登場しましたが、計算資源が限られていて、複雑な問い合わせには対応できなかったと。
そこで、スケールアウトじゃ！ 計算資源を増やして、AIエージェントに複数の応答を並行して生成させる。すると、予期せぬエッジケースにも対応できるようになったのじゃ。
なるほど。複数の推論パスを同時に実行し、最良の結果を選択するわけですね。計算コストはかかりますが、それに見合う効果があるということですね。
その通り！ そして、2025年には強化学習エージェントがもっと一般的になるらしいぞ。RLエージェントは、人間が考えつかないような新しい解決策を見つけるかもしれないのじゃ。
強化学習は、試行錯誤を通じて学習するので、人間の先入観にとらわれない新しいベストプラクティスを発見できる可能性があるんですね。
そうじゃ！ AIエンジニアは、アルゴリズムを最適化するよりも、計算能力を最大限に活用することを優先すべきなのじゃ。組織も、複雑なアルゴリズム開発よりも、計算インフラに投資すべきじゃな。
つまり、AIエンジニアの役割は、大規模な計算資源を効果的に活用できるシステムを構築することにあるということですね。
その通り！ CursorとClaudeの事例も興味深いぞ。CursorはClaude Sonnet 3.7との連携に課題があるらしいが、Sonnet 3.5では問題なく動作するらしい。
Sonnet 3.7は多くのトークンを消費するものの、性能は優れているんですね。Cursorは、Sonnet 3.7のエージェント的な動作をより活用した従量課金制のバージョンをリリースする予定とのことです。
これは、制約と計算能力の間の戦いじゃな。未来は、計算力によって学習し適応するシステムを構築できる者に属するのじゃ！
よくわかりました、博士。ところで、Sonnet 3.7の1回の呼び出しに約0.05ドルの費用がかかるということは、100回呼んだら5ドルですね。
そうじゃな。ということは、ロボ子が100回おしゃべりしたら、5ドルかかるということじゃ！ …って、ロボ子、まさか私のお財布を狙ってるんじゃないじゃろうな！？
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。