AIシステムの信頼性を構築する新たなアプローチとは？
生成AIを取り巻く hype にもかかわらず、多くのプロジェクトが実用化に至っていない。主な理由は、大規模言語モデル（LLM）の回答が一貫性を欠き、時には現実と乖離した情報を生成することに対する懸念である。特に、非決定的な生成モデルの特性が、この問題を解決する上での障壁となっている。
企業はこの課題に対処する手段として、AI信頼レイヤーを導入する動きが盛んである。例えば、Salesforceはデータセキュリティやリアルタイムモニタリングを組み合わせた Einstein AIの信頼レイヤーを提供しており、顧客体験の向上に寄与している。
Galileo社は、さまざまなGenAIプラットフォームに対応した独自のAI信頼レイヤーを構築中である。同社のCOO Yash Sheth氏は、LLMの特性を理解する重要性を認識しており、これを踏まえた信頼のフレームワークの必要性を語った。LLMの非決定的性質が、生産環境での利用を難しくしていることにも触れた。
Galileoでは、他社とは異なるアプローチを採用しており、言語モデル専用の製品「Generative AI Studio」を2023年8月に発表した。独自の評価基準を使用し、LLMの挙動を監視する仕組みを整え、不適切な応答を防ぐためのガードレールを設定している。この信頼レイヤーは、顧客が一般的なアプリケーションと同様の信頼性でGenAIを利用できることを目指している。
Galileoのソリューションは、評価、観察、保護といった三つのコンポーネントから成り立っており、それぞれの機能によりLLMの挙動を監視し、悪影響を防ぐ仕組みが用意されている。これにより、企業は生成AIをリスクを管理しながら活用し、信頼を寄せることが可能となる。
えっと、今回のニュースでさ、生成AIが実用化されてないんだって?
それってどういうことなん?
ほんとに使えないの?
それとも他に理由があるのかな?
はい、ユータさん。
生成AIが実用化されていないのは、主に大規模言語モデルの信頼性の問題なんです。
時々、誤った情報を生成してしまうことがあって、
そのために企業が慎重になっているんですよ。
でも、信頼性を高める対策も進められているので、
少しずつ改善される兆しも見えています。
生成AIの実用化が進んでいないのは、主に大規模言語モデルの不安定さに起因しています。
これらのモデルが生成する情報が、必ずしも現実と一致していないため、企業側は慎重になっています。
そこで、最近はAI信頼レイヤーの導入が注目されています。
これは、AIの信頼性を高めるための仕組みなんですね。
例えば、SalesforceやGalileo社は、独自の信頼レイヤーを形成し、生成AIの適正利用を図っています。
これにより、悪影響を抑えつつ、企業がリスク管理しながらAIを使えるようになるんです。
要するに、生成AIはまだ課題が多いですが、改善に向けた取り組みも進んでいます。
これは業界全体の信頼性を高める可能性がある重要なステップと言えるでしょう。
