より優れたAIを実現する方法は、規模を大きくすること——データセンターを増やし、データセットを増やし、より堅牢な汎用人工知能を目指すこと——ではなく、小さくすることだとしたら？
その道筋を提案するのは、スタンフォード大学教授でAIの専門家でもあるYejin Choiだ。彼女は、#LLMにおける英語の文化的優位性が他の文化を沈黙させ、コミュニティ全体をAIの恩恵から締め出していると主張する。
彼女の解決策は？より小規模で、特化型の言語モデルだ。消費電力と処理量が少なく、大量のデータ消費ではなく対話を通じて学習し、開発者の多元的な価値観を反映する。人間の視点の豊かさと多様性を余すところなく体現できる可能性が高いのは、小規模言語モデルだとChoiは主張する。
