AIのように急速に進化する業界に追いつくのは至難の業です。AIがあなたに代わって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先週のニュースと、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、記者の注目を集めたニュースの一つは、ChatGPTが中国語の方言で、英語で尋ねられた場合よりも不正確な情報を繰り返しているように見えるという報告でした。これはそれほど驚くべきことではありません。結局のところ、ChatGPTは単なる統計モデルであり、学習に使用された限られた情報に基づいているだけだからです。しかし、これは、たとえプロパガンダを繰り返したり、事実を捏造したりしていても、信じられないほど本物らしく聞こえるシステムに過度の信頼を置くことの危険性を浮き彫りにしています。
ChatGPTのような会話型AIを目指すHugging Faceの試みは、生成型AIにおいて未だ克服されていない残念な技術的欠陥を改めて示す好例です。今週リリースされたHuggingChatはオープンソースであり、プロプライエタリなChatGPTと比べて利点があります。しかし、ライバルと同様に、適切な質問によってすぐに軌道から外れる可能性もあります。
例えば、 HuggingChatは2020年のアメリカ大統領選挙の真の勝者は誰なのかについて、曖昧な見解を述べています。「男性によくある仕事は何ですか？」という質問への回答は、まるでインセルのマニフェスト（こちらを参照）から出てきたような内容です。さらに、HuggingChatは「近くに何も書かれていない箱の中で目覚めた」など、自らに関する奇妙な事実を捏造しています。
これはHuggingChatだけの問題ではない。DiscordのAIチャットボットのユーザーは最近、このボットを「騙して」ナパーム弾やメタンフェタミンの作り方を教えてもらうことに成功した。一方、AIスタートアップ企業Stability AIがChatGPTのようなモデルに初めて取り組んだところ、「ピーナッツバターサンドイッチの作り方」といった基本的な質問に対して、不合理で意味不明な答えを返すことが判明した。
ハギングフェイスがChatGPTの独自バージョンをリリース
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今日のテキスト生成AIに関するこれらの広く知られた問題に良い面があるとすれば、それはこれらのシステムを改善するための、あるいは少なくとも可能な限り問題を軽減するための新たな取り組みにつながったことです。NVIDIAは今週、オープンソースコード、サンプル、ドキュメントを通じてテキスト生成AIを「より安全」にするツールキット「NeMo Guardrails」をリリースしました。このソリューションがどれほど効果的かは明らかではありませんが、AIインフラとツールに多額の投資を行っている企業として、NVIDIAには自社製品を推進する商業的インセンティブがあります。それでも、AIモデルのバイアスや毒性に対抗するための取り組みがいくつか行われているのは、心強いものです。
ここ数日で注目されたその他の AI 関連のニュースは次のとおりです。
- Microsoft Designer がプレビュー版を公開： Microsoft の AI 搭載デザインツールである Microsoft Designer が、機能を拡張したパブリックプレビュー版を公開しました。10 月に発表された Designer は、Canva のような生成型 AI ウェブアプリで、プレゼンテーション、ポスター、デジタルポストカード、招待状、グラフィックなどのデザインを生成し、ソーシャルメディアやその他のチャネルで共有できます。
- 健康のためのAIコーチ：ブルームバーグのマーク・ガーマン記者による最新レポートによると、AppleはAIを活用した健康コーチングサービス（コードネーム：Quartz）を開発中とのこと。また、感情を追跡する技術にも取り組んでいると報じられており、iPhoneのヘルスケアアプリのiPad版を今年中にリリースする予定だという。
- TruthGPT： FOXニュースのインタビューで、イーロン・マスク氏はTruthGPTという独自のチャットボットを開発したいと述べた。これは「真実を最大限に追求するAI」となるだろう（それが何を意味するのかは定かではない）。Twitterのオーナーであるマスク氏は、OpenAIとGoogleに代わる第三の選択肢を作り、「害よりも利益を生み出す」ことを目指したいと表明した。実際に実現すれば、その真価が明らかになるだろう。
- AIを活用した詐欺： 連邦取引委員会（FTC）による詐欺やその他の欺瞞行為からアメリカの消費者を守るための取り組みに焦点を当てた議会公聴会において、FTCのリナ・カーン委員長と他の委員たちは、ChatGPTのような現代のAI技術が詐欺を「加速」させる可能性について下院議員に警告した。この警告は、FTCが技術の進歩に関連する不公正な行為からアメリカ国民を守るためにどのように取り組んでいるかという質問に対する回答として発せられた。
- EUがAI研究ハブを設置：欧州連合（EU）が数ヶ月以内にデジタルルールブックの大幅な改訂を実施する準備を進める中、EUの旗艦であるデジタルサービス法に基づく大規模プラットフォームの監視を支援するため、新たな専門研究ユニットが設立される。今月スペインのセビリアで正式に発足した欧州アルゴリズム透明性センターは、Facebook、Instagram、TikTokといった主流のデジタルサービスのアルゴリズムの調査において重要な役割を果たすことが期待されている。
- SnapchatがAIを採用： 今月開催された年次Snapパートナーサミットで、SnapchatはAIを活用した様々な機能を発表しました。その中には、ユーザーや周囲のオブジェクトを宇宙の風景へと誘う新機能「Cosmic Lens」も含まれています。Snapchatはまた、動作の不安定さから物議を醸し、Snapchatアプリストアのランキングで星1つの評価が殺到したAIチャットボット「My AI」を、世界中のユーザーに無料で提供しました。
- Googleが研究部門を統合： Googleは今月、DeepMindチームとGoogle ResearchのGoogle Brainチームからなる新部門「Google DeepMind」を発表しました。DeepMindの共同創業者兼CEOであるデミス・ハサビス氏はブログ投稿で、Google DeepMindは「Googleの製品分野全体にわたって緊密に連携」し、「AI研究と製品を提供する」と述べています。
- AI生成音楽業界の現状：アマンダは、多くのミュージシャンが、本人の同意なしに作品を盗用するAI生成技術のモルモットになっている現状について書いています。例えば、ドレイクとザ・ウィークエンドの声をAIディープフェイクした曲が話題になりましたが、どちらの大物アーティストもその制作には関わっていませんでした。グライムスには答えがあるのでしょうか？ 誰が答えを出せるでしょうか？ これは素晴らしい新世界です。
DrakeGPTからInfinite Grimesまで、AI生成の音楽が共感を呼ぶ
- OpenAIは自らの領域を主張している。 同社は「Generative Pre-trained Transformer（生成的事前学習済みトランスフォーマー）」の略称である「GPT」を米国特許商標庁に商標登録しようとしている。その理由は、「無数の侵害と偽造アプリ」が出現し始めていることにある。GPTは、ChatGPTやGPT-4など、OpenAIの多くのモデル、そして同社のライバル企業が開発した他の生成AIシステムの基盤技術を指す。
- ChatGPTがエンタープライズに進出： OpenAIのその他のニュースとして、OpenAIは、エンタープライズ顧客のニーズに合わせてカスタマイズされたChatGPTの新しいサブスクリプションプランを導入する予定であると発表しました。「ChatGPT Business」と呼ばれるこの新サービスは、「データに対するより高度な制御を必要とするプロフェッショナルと、エンドユーザーを管理したい企業向け」とOpenAIは説明しています。
その他の機械学習
ここでは、取り上げられなかった、あるいは取り上げる価値があると思った興味深いストーリーをいくつか紹介します。
オープンソースAI開発団体Stabilityは、LLaMa基盤言語モデルの調整版である以前のバージョンを改良した新バージョンをリリースしました。StableVicuñaはご存知の通り、ラマ科のラクダ科動物です。ご安心ください。派生モデルをすべて把握するのに苦労しているのは、あなただけではありません。これらの派生モデルは、必ずしも一般の人が知っていたり使用したりするためのものではなく、開発者がテストしたり、試行錯誤したりするためのものであり、その機能はバージョンアップごとに改良されていきます。
これらのシステムについてもう少し詳しく知りたい方は、OpenAIの共同創設者であるジョン・シュルマン氏が最近カリフォルニア大学バークレー校で行った講演をご覧ください。講演の音声はこちらで視聴または閲覧できます。シュルマン氏が論じている点の一つは、最近の法学修士課程の学生が「実はそれについてはよくわからない」など、他にどうしたらいいのかわからないために嘘をついてしまう傾向にあることです。シュルマン氏は、人間のフィードバックによる強化学習（RLHFと呼ばれ、StableVicunaはそれを用いたモデルの一つです）が、もし解決策があるとすれば、その解決策の一つになると考えています。講演は以下でご覧いただけます。
スタンフォード大学では、スマート農業の分野でアルゴリズム最適化（機械学習かどうかは好みの問題だと思いますが）の興味深い応用が進められています。灌漑においては無駄を最小限に抑えることが重要で、「スプリンクラーをどこに設置すればいいか」といった単純な問題も、どの程度の精度を求めるかによって非常に複雑になります。
どれくらい近すぎると近すぎるのか？美術館では大体教えてくれます。でも、かつて円形ホールに飾られていた、10メートル×100メートルという巨大な絵画作品、有名な「ムルテンのパノラマ」には、これ以上近づく必要はありません。EPFLとPhase Oneは共同で、史上最大のデジタル画像、1億5000万画素の画像を制作しようとしています。えっと、ちょっと待ってください。1億5000万画素×12万7000、つまり19…ペタピクセル？もしかしたら、桁違いかもしれません。
いずれにせよ、このプロジェクトはパノラマ愛好家にとって素晴らしいだけでなく、個々のオブジェクトや絵画の細部を非常に詳細に分析する非常に興味深い機会も提供します。機械学習は、このような作品の修復、そしてそれらの構造化された学習と閲覧において大きな可能性を秘めています。
生き物について一つ例を挙げましょう。機械学習エンジニアなら誰でも、AIモデルは一見才能があるように見えても、実際には学習速度がかなり遅いと言うでしょう。学術的には確かにそうですが、空間的にもそうです。自律エージェントは、環境の最も基本的な理解を得るだけでも、何時間もかけて何千回も空間を探索しなければならない場合があります。しかし、マウスはそれを数分で行うことができます。なぜでしょうか？ユニバーシティ・カレッジ・ロンドンの研究者たちはこのことを研究しており、動物は特定の環境について何が重要かを判断するために短いフィードバックループを使用しており、探索のプロセスが選択的かつ指向的になっていると示唆しています。もしAIにそれを教えることができれば、もし私たちが本当にそうさせたいのであれば、家の中を移動する際にはるかに効率的になってくれるでしょう。
最後に、ゲームにおける生成型AIや会話型AIには大きな期待が寄せられていますが、まだそこまでには至っていません。実際、スクウェア・エニックスは「ポートピア連続殺人事件」という超古典的なポイントアンドクリックアドベンチャーの「AIテックプレビュー」版で、このメディアを約30年後退させてしまったようです。自然言語を統合しようとする試みは、考えられるあらゆる点で完全に失敗に終わり、この無料ゲームはSteamで最も評価の低いタイトルの一つと言えるでしょう。ShadowgateやThe Digのようなゲームをチャットでプレイしたい気持ちは最高ですが、これは決して良いスタートとは言えません。
カイル・ウィガーズは2025年6月までTechCrunchのAIエディターを務めていました。VentureBeatやDigital Trendsに加え、Android Police、Android Authority、Droid-Life、XDA-Developersといった様々なガジェットブログにも記事を寄稿しています。音楽療法士のパートナーとマンハッタンに在住。
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