AIエンジニアもAIによる代替のリスクから逃れられない

一般的な説では、AIエンジニアはAIを構築する側だから自動化から安全だと言われています。しかし、この記事は逆を主張します。AIエンジニアは他のほとんどの開発者よりも早く置き換えられる可能性が高いのです。その理由は、汎用的な基盤モデルが専門的なAIエンジニアリングの必要性を奪いつつあるからです。

AIエンジニアとは？

「AIエンジニア」という用語は、LLM（トランスフォーマーベース、数十億パラメータ）、コンピュータビジョン（畳み込みニューラルネットワーク）、レコメンダーシステム、さらにはNPCの経路探索のためのA*のような古典的なアルゴリズムまで、大きく異なる領域をカバーする包括的なものです。その基礎知識は、自動車整備士とロケットエンジン整備士ほど異なります。しかし、マーケティングはそれをすべて「AI」とひとくくりにしています。

なぜAIエンジニアは危険にさらされているのか

LLMや基盤モデルは非常に汎用化しており、隣接する領域を吸収しつつあります。この記事は、Metaが最近リリースしたDINOを引用しています。これは、多用途で強力、効率的で、アノテーションがほとんど不要なビジョンモデルです。これは多くのタスクに使えるプラグアンドプレイのソリューションです。これらの汎用モデルが改善されるにつれて、カスタムメイドのAIソリューションの必要性は消えていきます。

「最終的には、ほとんどの企業にとってAIエンジニアや研究者を抱えることがもはや便利ではなくなる時が来るでしょう。最高のAI研究者はビッグテックに集中し、残りの市場は高度に飽和状態になるでしょう。特注のAIソリューションは、ほとんどの企業が喜んで避ける贅沢品になるでしょう。」

著者の主なポイント：

• 基盤モデルはAIの専門サブフィールド（ビジョン、NLPなど）を食いつぶしている。
• ほとんどの企業は、カスタムパイプラインを維持するよりも、単一の汎用モデルにデフォルト設定するだろう。
• ビッグテックのトップAI研究者だけが残り、残りは飽和市場に直面する。
• 「AIエンジニア」のような職種はあまりに広範で無意味になりつつある。「AI」の採用は、多くの場合ChatGPT APIスキルのレンタルを意味する。

実用的な影響

もしあなたが専門的なAIエンジニア（例えば、カスタムビジョンモデル構築者）なら、既存の基盤モデルの統合とデプロイメントに方向転換する圧力がかかると予想されます。あらゆる問題に対して独自のニューラルネットワークを構築する時代は終わりつつあります——ただし、資金力のある研究ラボにいる場合は別ですが。