まもなく、OpenAIのChatGPTやMetaのLlamaを含む新世代の生成AIモデルが公開される予定です。
開発者は、バイアスやエラーの低減、推論と計画の実現、倫理的課題への対応を含め、機能の最適化と拡張に注力しています。
世界経済フォーラムの「Presidio AI Framework」は、AIエンジンとそのアプリケーションが進化するなか、生成AIのガバナンスを改善し、早期のガードレールを確立することを目指しています。
2022年末にOpenAIがChatGPTを公開した際に巻き起こった大きな波を思えば、生成AIが世界を席巻したと言うのは控えめな表現でしょう。現在、同社は最新のアップグレードであるChatGPT 5の登場を発表しており、競合のMetaもオープンソースのLlama AIエンジンのアップグレードでこれに続いています。この動きについてフィナンシャル・タイムズが報じています。
生成AIは引き続き社会を破壊的に変革しています
AIの手法、高性能データ処理、そして「クラウド」が融合したことで、長らく予期されてきたものが、科学とSFの双方から現実となりました。言うまでもなく、生成AIは私たちの働き方と暮らし方を根本から変えつつあり、その変化に終わりは見えていません。
Statistaは、生成AI市場が、2020年のわずか140億ドルから2032年までに1.3兆ドルへ成長すると予測しています。2023年時点では9,000億ドルでした。
世界経済フォーラムは、その「2023年の新興技術トップ10」報告書で指摘しているように、過去1年ほどの間に注目を集めた生成AIモデルは、主にテキスト、プログラミング、画像、音声に焦点を当てています。ただし、技術の進歩に伴い、その応用範囲は時間とともに広がる可能性があります。
ChatGPT、Llama、Googleの最新のAIサービスであるGemini、そしてMicrosoftのCopilotは、いずれも大規模言語モデル（LLM）です。これらは、深層学習技術と大規模データセットを使用して、コンテンツの分析、要約、予測、新規生成を行うアルゴリズムです。LLMは通常、約10億以上の変数を用いて学習されますが、LLMの学習にどの程度のデータが必要かについては合意が得られていません。
LLMのアップグレード
生成AIには、従来手作業で行われていた業務を簡素化、迅速化、自動化するという利点がある一方で、その弱点も明らかになってきました。AIの応用には倫理面およびセキュリティ面の懸念があるだけでなく、TechTargetが指摘するように、バイアス（特定と除去が困難な場合がある）や、ハルシネーション（AIエンジンが誤った回答を提示すること）といった問題もあります。
ワシントン・ポストが昨年実施した調査では、AI画像生成ツールが時代遅れの西洋的ステレオタイプを初期設定として用いていたことが示されています。世界各地の魅力的な人物や住宅の画像の作成を求められた際の事例です。
継続的な学習とLLMアルゴリズムの進化は、これらの課題に対処し、生成AIの応用を進める上で重要です。
併せてバイアスとハルシネーションの低減を目指すとともに、ChatGPT 5とLlama 3の開発者の狙いは、これらのエンジンを単純なチャットボットの域を超えさせることです。より複雑なタスクへと応用範囲を広げるには、LLMに推論、計画、情報の保持を行わせることが不可欠になります。また、自らの行動が及ぼす影響を見積もることも学ばなければならない、とフィナンシャル・タイムズは指摘しています。
両方に共通する開発分野のもう一つは、LlamaとChatGPTのマルチモーダル化です。これによりAIは、テキストだけでなく音声、画像、コード、動画も処理できるようになります。さらに、次世代のサービスではパーソナライゼーションの度合いが高まることが見込まれています。
世界経済フォーラムは、人工知能のためのガードレールをどのように構築していますか？
AI卓越性センターは、各セクターのリーダーをつなぎ、人工知能の急速な進化と、それが経済と社会に及ぼす影響を理解できるよう支援しています。AIの導入に関連する機会、リスク、トレードオフについて、十分な情報に基づく対話を支援します。
信頼できる場と共同の取り組みを通じて、センターはパートナーが共通理解を構築し、AIのイノベーションと活用に関する責任あるアプローチを共に推進できるよう支援しています。
生成AIにおける倫理的課題への対応
GPT-5は、安全性プロトコルに重点を置いた厳格なテストと学習を経ていると見られており、倫理的懸念への対処を目指しています。しかし、バイアスとエラーの排除を試みる過程で、生成AI企業は、Googleが不利益を被ったように、意図せず正反対の結果を招いてしまうことがあります。
Geminiプラットフォームの画像生成モジュールは、当初の公開時に、米国の建国の父たちや1930年代のドイツ兵のような歴史的に白人の集団を有色人種として生成したり、男性のみで構成される有名なリーグの画像を求められた際に女子ホッケー選手を生成したりしていました。バイアスを排除しようとするなかで、Googleは、AIエンジンを意図せず過剰に補正してしまった。
しかし、こうした微調整は、生成AIエンジンが進化を続けるにつれて恒常的な特徴であり続けるでしょう。AIの利用が拡大し、各組織が独自のLLMを開発したり、主要プラットフォームを自社の目的に合わせて適応させたりするなかで、堅固なガバナンスの枠組みの必要性は、引き続き重要な論点です。例えば、世界経済フォーラムは「Presidio AI Framework」を提案しています。これは、開発を導くための早期のガードレールによって、安全性、倫理、イノベーションを推進するものです。
