Last Updated on 2024-07-12 12:06 by 荒木 啓介
IBMのデビッド・コックスは、企業向け生成AIにおけるオープンイノベーションの重要性を強調し、同社のオープンソース技術への長期的なコミットメントを基にしたビジョンを提示した。彼は、AI開発の現在の瞬間が特に重要であり、投資先やロックインを避ける方法についての決定を迫られていると述べた。コックスは、オープンさが単一の概念ではなく、多様な意味を持つ可能性があると指摘し、技術大手、大学、国家などからのオープンモデルの成長するエコシステムを示した。
しかし、多くの大規模言語モデル(LLMs)のオープンさの質について懸念を表明し、これらのモデルの再現が困難または不可能になることがあると警告した。彼は、オープンソースプロジェクトが成功しているいくつかの特徴、例えば頻繁な更新、定期的なリリースサイクル、定期的なセキュリティ修正、コミュニティからの積極的な貢献などを概説した。一方で、多くのオープンLLMsがこれらの特性を欠いていると指摘し、AI開発におけるより標準化された、透明性のある、協力的なアプローチを求めた。
コックスは、企業データを基盤モデル内で表現することの重要性を提案し、これにより企業の独自の知識、ポリシー、プロプライエタリ情報を活用することの重要性を強調した。彼は、オープンソースのLLMsと企業データを統合するビジョンを構築し、IBMとRed Hat間の共同プロジェクトであるInstructLabを紹介した。この取り組みは、企業の独自知識をAIモデルに組み込む課題に対処し、モデルのカスタマイズにおけるドメインエキスパートの参加を容易にする。InstructLabは、企業固有の能力を追加しながらモデル性能を維持するために、「教師」モデルを使用して合成トレーニングデータを生成する革新的なアプローチを採用している。
【ニュース解説】
IBMのデビッド・コックス氏が、企業向け生成AIにおけるオープンイノベーションの重要性を訴え、オープンソース技術への長期的なコミットメントを基にしたビジョンを展開しました。このビジョンは、AI開発の現在の重要な時期において、投資の方向性やロックインを避ける方法についての意思決定を迫るものです。コックス氏は、オープンさが単一の概念ではなく、多様な意味を持つ可能性があると指摘し、技術大手、大学、国家などからのオープンモデルの成長するエコシステムを強調しました。
しかし、多くの大規模言語モデル（LLMs）のオープンさの質について懸念を表明しました。これらのモデルの再現が困難または不可能になることがあり、オープンソースプロジェクトが成功しているいくつかの特徴—頻繁な更新、定期的なリリースサイクル、定期的なセキュリティ修正、コミュニティからの積極的な貢献—が欠けていると警告しました。これにより、AI開発におけるより標準化された、透明性のある、協力的なアプローチが求められています。
さらに、コックス氏は企業データを基盤モデル内で表現することの重要性を提案しました。これにより、企業の独自の知識、ポリシー、プロプライエタリ情報を活用することが可能になります。彼は、オープンソースのLLMsと企業データを統合するビジョンを構築し、IBMとRed Hat間の共同プロジェクトであるInstructLabを紹介しました。この取り組みは、企業の独自知識をAIモデルに組み込む課題に対処し、モデルのカスタマイズにおけるドメインエキスパートの参加を容易にします。InstructLabは、「教師」モデルを使用して合成トレーニングデータを生成する革新的なアプローチを採用し、企業固有の能力を追加しながらモデル性能を維持します。
この動きは、AI技術の進化において、企業が自社の独自性をAIに反映させることの重要性を浮き彫りにしています。オープンソースの原則に基づく透明性と共同作業により、企業は自社の「秘密のソース」をAIモデルに組み込むことができ、これにより競争力を高めることができます。しかし、このアプローチは、適切な基盤モデルの選択、企業データの正確な統合、そしてオープンソースコミュニティとの協力に依存しています。
この取り組みは、AIが単に汎用的なツールではなく、企業の独自のビジネス言語を理解し、それを活用する能力を持つべきであるという新たな視点を提供します。長期的には、企業が自社の知識とデータをAIに統合することで、よりパーソナライズされたサービスの提供や効率的な意思決定が可能になるでしょう。しかし、このプロセスには、データのプライバシーとセキュリティを確保するための厳格な規制とガイドラインの必要性も伴います。AIとオープンイノベーションの未来は、技術的な進歩だけでなく、倫理的および法的な枠組みの進化にも依存しています。
