2026年問題でAIの学習データが底をつく？サム・アルトマン「巨大モデルへ突き進む時代は終わった」

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開発競争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。