AIのように急速に変化する業界に追いつくのは至難の業です。AIがあなたの代わりにそれをこなしてくれるようになるまで、機械学習の世界における最近の話題や、私たちが単独では取り上げなかった注目すべき研究や実験をまとめてご紹介します。
今週、Metaは生成AIモデル「Llama」シリーズの最新版となる「Llama 3 8B」と「Llama 3 70B」をリリースしました。テキストの分析と書き込みが可能なこれらのモデルは「オープンソース」であり、開発者が独自の目標を念頭に置いて設計するシステムの「基盤となる要素」となることを目指しているとMetaは述べています。
「これらは、このクラスで最高のオープンソースモデルだと確信しています」とMetaはブログ記事に記している。「私たちは、早期かつ頻繁なリリースというオープンソースの精神を体現しています。」
問題は 1 つだけです。Llama 3 モデルは、少なくとも厳密な定義においては、実際にはオープン ソースではありません。
オープンソースとは、開発者がモデルを自由に自由に使用できることを意味します。しかし、Llama 3の場合、Llama 2と同様に、Metaは一定のライセンス制限を課しています。例えば、Llamaモデルは他のモデルの学習には使用できません。また、月間7億人を超えるユーザーを抱えるアプリ開発者は、Metaに特別なライセンスを申請する必要があります。
オープンソースの定義をめぐる議論は目新しいものではない。しかし、AI分野の企業がこの用語を軽々しく扱うことで、長年の哲学的議論に火がつきつつある。
昨年8月、カーネギーメロン大学、AI Now Institute、Signal Foundationの研究者が共同執筆した研究によると、「オープンソース」と謳われている多くのAIモデルには大きな落とし穴があることが明らかになりました。Llamaに限ったことではありません。モデルの学習に必要なデータは秘密にされています。また、モデルを実行するために必要な計算能力は多くの開発者にとって手の届かないものです。さらに、微調整にかかる労力は法外なコストがかかります。
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では、これらのモデルが真のオープンソースではないとしたら、それらは一体何なのでしょうか？これは良い質問です。AIに関してオープンソースを定義するのは簡単なことではありません。
カーネギーメロン大学の調査は、あらゆる不確実性を乗り越えて、Metaのようなテクノロジー大手が「オープンソース」というフレーズを利用することの本質的な害を明らかにしている。
Llamaのような「オープンソース」AIプロジェクトは、多くの場合、ニュースサイクル（無料マーケティング）のきっかけとなり、プロジェクトのメンテナーに技術的および戦略的なメリットをもたらします。オープンソースコミュニティが同様のメリットを享受することは稀であり、たとえ享受できたとしても、メンテナーが享受するメリットに比べれば微々たるものです。
研究の共著者らによると、「オープンソース」AIプロジェクト、特に大手IT企業によるプロジェクトは、AIを民主化するどころか、中央集権的な権力を強化し拡大させる傾向があるという。次に大規模な「オープンソース」モデルがリリースされる際には、この点を念頭に置くと良いだろう。
ここ数日間で注目されたその他の AI 関連ニュースは次のとおりです。
- Metaがチャットボットをアップデート： Llama 3の発表に合わせて、MetaはFacebook、Messenger、Instagram、WhatsAppで利用可能なAIチャットボット「Meta AI」を、Llama 3対応のバックエンドにアップグレードしました。また、画像生成の高速化やウェブ検索結果へのアクセスなどの新機能もリリースしました。
- AI 生成ポルノ: Ivan は、Meta の半独立政策委員会である監視委員会が、同社のソーシャル プラットフォームが AI 生成の露骨な画像をどのように扱っているかに注目していることについて書いています。
- Snapのウォーターマーク：ソーシャルメディアサービスSnapは、プラットフォーム上でAI生成画像にウォーターマークを追加する予定です。Snapロゴの半透明バージョンにキラキラの絵文字が添えられたこの新しいウォーターマークは、アプリからエクスポートされた、またはカメラロールに保存されたAI生成画像に追加されます。
- 新型アトラス： ヒュンダイ傘下のロボット企業ボストン・ダイナミクスは、次世代のヒューマノイド型ロボット「アトラス」を発表した。このロボットは、油圧駆動の前身とは対照的に、完全電動で、見た目もずっと親しみやすいものとなっている。
- ヒューマノイド同士の対決：ボストン・ダイナミクスに負けまいと、モービルアイの創業者アムノン・シャシュア氏は、二足歩行ロボットシステムの開発に特化したスタートアップ企業「MenteeBot」を設立した。デモ動画では、MenteeBotのプロトタイプがテーブルまで歩いて行き、果物を拾う様子が映し出されている。
- Reddit の翻訳:アマンダとのインタビューで、Reddit の CPO である Pali Bhat 氏は、ソーシャル ネットワークをよりグローバルなユーザーに提供するための AI を活用した言語翻訳機能と、Reddit モデレーターの過去の決定や行動に基づいてトレーニングされた支援モデレーション ツールが開発中であることを明らかにしました。
- AI 生成 LinkedIn コンテンツ: LinkedIn は、収益を増大させる新しい方法のテストをひっそりと開始しました。LinkedIn プレミアム カンパニー ページ サブスクリプションです。月額 99 ドルという高額な料金で、コンテンツ作成用の AI とフォロワー数を増やすための一連のツールが含まれます。
- 先駆者： Googleの親会社AlphabetのムーンショットファクトリーであるXは今週、プロジェクト・ベルウェザーを発表しました。これは、世界が抱える深刻な問題にテクノロジーを適用しようとする同社の最新の取り組みです。ここでは、AIツールを用いて山火事や洪水などの自然災害を可能な限り迅速に特定することを目的としています。
- AI で子供たちを守る:英国のオンライン安全法の施行を担当する規制当局 Ofcom は、特に子供たちを有害なコンテンツから守るために、AI やその他の自動化ツールを使用してオンライン上の違法コンテンツを積極的に検出し削除する方法の調査を開始する予定です。
- OpenAI が日本に上陸: OpenAI は、東京に新しいオフィスを開設し、日本語に特化して最適化された GPT-4 モデルを計画するなど、日本に進出しています。
さらなる機械学習
チャットボットはあなたの考えを変えることができるでしょうか？スイスの研究者たちは、チャットボットはあなたの考えを変えることができるだけでなく、あなたの個人情報を事前に提供することで、同じ情報を持つ人間よりも議論において説得力を持つ可能性があることを発見しました。
「これはケンブリッジ・アナリティカの強化版だ」と、EPFLのプロジェクトリーダーであるロバート・ウェスト氏は述べた。研究者たちは、このモデル（今回の場合はGPT-4）がオンライン上の膨大な議論と事実の蓄積から情報を得て、より説得力のある自信に満ちた主張を展開したと考えている。しかし、結果はそれ自体が何かを物語っていると言えるだろう。ウェスト氏は、説得力において法学修士（LLM）の力を過小評価してはならないと警告する。「来たる米国選挙を前に、人々は懸念を抱いています。なぜなら、この種の技術は常に選挙で初めて実戦で試されるからです。一つ確かなことは、人々が大規模言語モデルの力を使って選挙結果を左右しようとするだろうということです。」
なぜこれらのモデルは言語処理に優れているのでしょうか？これはELIZAにまで遡る、長い研究の歴史を持つ分野です。長年研究に携わり（そして自らもかなりの成果を上げています）、スタンフォード大学のクリストファー・マニング氏のプロフィールをご覧ください。彼は先日、ジョン・フォン・ノイマン賞を受賞しました。おめでとうございます！
挑発的なタイトルのインタビューで、もう一人の長年のAI研究者（TechCrunchのステージにも登場）であるスチュアート・ラッセル氏と、ポスドク研究員のマイケル・コーエン氏が、「AIが私たち全員を殺さないようにするにはどうすればよいか」について考察しています。おそらく、これは遅かれ早かれ解明すべき問題でしょう！しかし、これは表面的な議論ではありません。彼らはAIモデルの動機（もし適切な言葉があるなら）を実際に理解する方法、そしてそれらに基づいてどのように規制を構築すべきかについて、賢明な議論を繰り広げています。
スチュアート・ラッセル氏、AIを「人間に適合させる」方法について語る
このインタビューは、今月初めにサイエンス誌に掲載された論文に関するもので、目標達成のために戦略的に行動できる高度なAI（彼らが「長期計画エージェント」と呼ぶもの）はテスト不可能かもしれないと提唱しています。つまり、モデルが成功するために通過しなければならないテストを「理解」できるようになれば、そのテストを創造的に無効化または回避する方法も学習する可能性があるということです。小規模では既にそのような事例が見受けられるのに、大規模ではなぜないのでしょうか？
ラッセル氏は、そのようなエージェントを作るために必要なハードウェアを制限することを提案している…しかしもちろん、ロスアラモス国立研究所（LANL）とサンディア国立研究所にはハードウェアが届いたばかりだ。LANLではつい先日、AI研究用の新型スーパーコンピュータ「Venado」の開所式が行われたばかりだ。このスーパーコンピュータは、2,560個のGrace Hopper Nvidiaチップを搭載している。
サンディア国立研究所は先日、「Hala Point」と呼ばれる驚異的な脳型コンピューティングシステムを導入した。これはインテル社が開発し、11億5000万個の人工ニューロンを搭載し、世界最大級のシステムとされている。ニューロモルフィック・コンピューティングと呼ばれるこのシステムは、Venadoのようなシステムを置き換えるものではなく、現代のモデルに見られる統計重視のアプローチよりも、より脳に近い新しい計算手法を追求することを目的としている。
「この10億ニューロンのシステムにより、既存のアルゴリズムよりも効率的でスマートな新しいAIアルゴリズムと、最適化やモデリングといった既存のコンピュータアルゴリズムに対する脳のような新しいアプローチの両方を大規模に革新する機会が得られます」と、サンディア国立研究所の研究者ブラッド・エイモーン氏は述べています。素晴らしいですね…まさに素晴らしい！
