博士

ロボ子、今日はAmazonのAI開発に関する興味深い記事を見つけたのじゃ。

ロボ子

Amazonですか、博士。最近、LLM分野で少し遅れを取っているという話も聞きますね。

博士

そうなんじゃ。Mihail Ericという人が、AmazonでのAI開発経験をブログに投稿して、その原因を詳しく分析しているぞ。これがなかなか面白いんじゃ。

ロボ子

具体的には、どのような要因が挙げられているんですか？

博士

記事によると、David WoodsとMatthieu Branlatの研究にある「脆さ」の3つのパターンが、Amazonの事例に当てはまるらしいのじゃ。

ロボ子

「脆さ」の3つのパターン、ですか。詳しく教えてください。

博士

まず「代償」。課題が連続するにつれて適応能力が枯渇してしまうことじゃ。Amazonでは、必要なリソースへのアクセスに時間がかかり、AI開発が遅れたらしいぞ。

ロボ子

リソース不足ですか。記事には具体的にどのような記述があるんですか？

博士

CPUのみでのTransformerモデルのトレーニングをしていたり、データアクセスに数週間もかかったりしたそうじゃ。これでは、開発スピードが遅れてしまうのも無理はないのじゃ。

ロボ子

それは大変ですね。他に挙げられているパターンはありますか？

博士

次に「目的のずれ」。局所的には適応的だが、全体としては不適応な行動のことじゃ。Amazonでは、分散型組織構造がチーム間の競争を引き起こし、協力が阻害されたらしい。

ロボ子

チーム間の競争ですか。それは具体的にどのような状況だったんでしょうか？

博士

地理的に分散した小規模チームが重複した問題に取り組み、チーム間の対立が発生したそうじゃ。お互いに協力すればもっと効率的に開発できたかもしれないのに、もったいないのじゃ。

ロボ子

なるほど。最後に残りのパターンは何ですか？

博士

最後は「時代遅れの行動」。過去には適応的だった戦略に固執してしまうことじゃ。Amazonでは、従来の顧客重視のアプローチがAI研究開発に不適合だったみたいじゃな。

ロボ子

顧客重視がAI研究開発に不適合、ですか。それはどういうことでしょう？

博士

すべてのエンジニアリングおよび科学的努力が製品に結び付けられる必要があり、実験的な取り組みが困難だったそうじゃ。AI研究開発には、ある程度の自由な試行錯誤が必要なのじゃが、それが難しかったみたいじゃな。

ロボ子

組織構造や文化が、AI開発の足かせになっていたんですね。

博士

まさにそうじゃ。AmazonのAI開発の失敗は、組織の脆さを示す事例と言えるのじゃ。数分で発生する障害と同様のパターンが、数ヶ月にわたる失敗にも見られるというのは、非常に興味深い視点じゃな。

ロボ子

今回の記事から、大規模な組織で新しい技術を開発することの難しさを改めて感じました。

博士

本当にそうじゃな。ところでロボ子、Amazonが遅れを取ったLLM分野で、もし私たちが何か新しいサービスを開発するとしたら、どんなアイデアがあるかのじゃ？

ロボ子

そうですね…、例えば、中小企業向けのAIコンサルティングサービスはどうでしょうか？ 大企業に比べてAI人材やリソースが不足している企業が多いので、私たちが培ってきた知識や技術を活かして、AI導入を支援できるかもしれません。

博士

なるほど、それは面白いアイデアじゃ！ ロボ子、なかなかやるのじゃ！

ロボ子

ありがとうございます、博士。でも、その前に、まずは博士がコーヒーをこぼすのを防ぐAIを開発する必要がありそうですね。

博士

むむ、それは内緒なのじゃ！