AI時代ではモデルは大きいほど良い

今年も4分の3が過ぎた。テクノロジー業界から見れば、「室温超伝導」が実現可能であることが公式に証明されない限り、今年最もホットなテクノロジー用語は「生成型AI」になるはずだ。

現状では、テクノロジー企業がビッグモデルや生成AIに取り組まなければ、「テクノロジー戦争」から取り残されてしまうようだ。

ユーザー側でも、生成AIに対する姿勢は「前向き」です。 IBM Institute for Business Value が最近発表した調査レポートによると、調査対象となった CEO の 4 分の 3 が、高度な生成型人工知能を導入することで自社に競争上の優位性がもたらされると考えています。

人々が大型モデルに群がっていたちょうどその頃、IBM は珍しい新しい道を歩み始めました。

モデルは大きいほど良い

過去8か月間で、さまざまな大規模モデルが雨後の筍のように出現しました。消費者側から企業レベルまで、さまざまな業界が生成AIを採用し、AIがもたらすメリットと利便性を享受しています。しかし、企業にとって、大規模モデルはより大きく、より完全であればあるほど良いというのは本当に本当でしょうか?

答えは「必ずしもそうではない」です。近年、さまざまな業界の企業が「コストを削減し、効率を高める」方法を模索しています。大規模で包括的なモデルは、初期段階では比較的大幅な効率性の向上をもたらす可能性がありますが、長期的には、大規模モデルによる計算能力の消費、およびその後の拡張機能にかかるコストと時間が、企業が考慮する必要がある重要な問題となります。これに対して著者は、大規模な企業レベルのモデルは「小型かつ精密」である必要があり、AI企業の垂直分野における関連データのみを「供給」する必要があると考えています。そうすることで、AIは真に「その分野に特化」し、最小のコストで最大の価値を実現できるようになります。

この点について、IBMとIBM Greater Chinaの最高技術責任者兼R&Dセンターゼネラルマネージャーの謝東氏は同じ見解を持っている。謝東氏は先日開催されたIBM WatsonX Greater China発表会で、企業にとってアプリケーションモデルの目的は特定の問題を低コストで解決することだと述べた。謝東氏は「企業レベルのアプリケーションの場合、モデルは小さければ小さいほど良い。小さければ小さいほど柔軟性が増し、コストも低くなるからだ」と指摘した。

IBM は、企業レベルのユーザーの生成 AI に対する切実なニーズを満たすためにも、各企業独自のビジネス ニーズと独自のデータに基づいて、生成 AI ソリューションとモデルをカスタマイズしたいと考えています。そして最近、IBM WatsonX プラットフォームが中華圏で正式にリリースされました。

「+AI」から「AI+」へ

AIは1950年代に誕生しましたが、今年まで、業界ではAI技術を利用して特定の技術や特定の分野を強化する「+AI」のアプリケーションが増えていました。今年から、未来はAIファーストの「AI+」時代に入ります。謝東氏は、現在、企業はAI技術をコアアプリケーションに適用して実際の生産性を向上させることを望んでいると述べました。業界全体も、データファーストの「+AI」時代からAIファーストの「AI+」時代へと移行します。

IBMは、世界のAIフロンティア技術と応用の重要な参加者として、AIの誕生以来、この業界に深く関わってきました。1956年、IBMはAI技術を使用して人間と機械のチェッカーの戦いを実現しました。1996年から1997年にかけて、IBMのディープブルーコンピューターはトップクラスのチェスプレイヤーを打ち負かすことができました。2011年と2019年には、IBMはAI知識の蓄積からAI討論者への「質的飛躍」を達成しました...

業界の先駆者として、IBM が現時点で WatsonX プラットフォームを発表したことは、業界に「遅れをとっている」ように思われますが、WatsonX プラットフォームの機能を深く分析すると、WatsonX プラットフォームが生成 AI を C エンド ユーザーから B エンドにまで広げ、生成 AI のエンタープライズ レベルのアプリケーションを再定義していることが容易にわかります。

著者は、デジタル技術の真の中核価値は、消費者側での応用だけでなく、このデジタル技術の真の価値を実現できる企業レベルのアプリケーションの推進にもあると考えています。現時点で、WatsonXプラットフォームの発表は、間違いなく生成AIの企業レベルの応用の先例を打ち立てました。AI分野での数十年にわたる経験と、ハイブリッドクラウド+ AIを将来の開発コンセプトとして、このハイブリッドクラウドの「延長」では、WatsonXプラットフォームを中核として、AIはIBMの将来の中核的な原動力となることは間違いありません。

単なる「モデル」以上のもの

現在市場に出回っている生成 AI のさまざまな大規模モデルと比較すると、WatsonX は単なるモデルではなく、部分的にオープンソースのプラットフォームでもあることは注目に値します。 IBMグレーターチャイナ技術部門ゼネラルマネージャー兼中国ゼネラルマネージャーのミャオ・キーアン氏は、IBM WatsonXシステムはオープンハイブリッドクラウドアーキテクチャ、基本モデル、生成AIに基づく新世代のAIおよびデータプラットフォームであると語った。

ミャオ・キーアン氏は、WatsonXはIBMリサーチの革新的な技術、最先端のエンタープライズおよびオープンテクノロジーであるOpenShift、そして強力なオープンエコロジカルコミュニティであるHugging Faceの協力的なサポートを組み合わせたものだと述べた。「『X』は未知の無限の可能性を表しており、それはIBMのWatsonXへの期待でもある」とミャオ・キーアン氏は強調した。

IBM WatsonXプラットフォームは、WatsonX.ai、WatsonX.data、WatsonX.governanceの3つの製品セットに分かれています。現在、WatsonX.aiとWatsonX.dataはすでに市場に出ています。WatsonX.dataのオンプレミスバージョンは現在中国の顧客に提供されており、WatsonX.governanceは今年第4四半期に発売される予定です。

その中で、watsonx.ai は AI ビルダーが IBM と Hugging Face のモデルを使用して一連の AI 開発タスクを完了するのを支援できます。これらのモデルは、質問への回答、コンテンツの生成と要約、テキストの分類、抽出など、さまざまな自然言語処理 (NLP) タイプのタスクをサポートするように事前トレーニングされています。今後のリリースでは、IBM によってトレーニングされた独自のベース モデルへのアクセスが提供され、関連分野での効率性とタスクの特化が向上します。

「データが王様」の時代において、IBM WatsonX 製品スイートの一部である WatsonX.Data は、大量のデータ、高い複雑性、困難なガバナンスなど、AI ワークロードを拡張する際によくあるデータの課題を企業が克服するのに役立ちます。同時に、watsonx.data では、ユーザーが単一のエントリを通じてクラウドとローカル環境全体のデータにアクセスできることも注目に値します。

「今年後半には、watsonx.data は watsonx.ai の基礎モデルも活用して、ユーザーがデータとやり取りする方法を簡素化および加速し、会話型のユーザー エクスペリエンスで自然言語を使用してデータとメタデータを発見、強化、最適化、視覚化できるようにします」と Xie Dong 氏は述べています。

今年後半に発売される予定の watsonx.governance について、謝東氏は、この製品は戦略の策定、意思決定権の割り当て、組織のリスクおよび投資決定に対する説明責任の確保のための自動化されたデータおよびモデルライフサイクルソリューションであると紹介しました。

Watsonx.ai、watsonx.data、watsonx.governanceは、IBM WatsonXの「三頭立て」と言えます。この三頭立てにより、AI作成、データ管理、企業管理など、さまざまな角度から、企業が生成型AIを使用してデジタル変革を実現できるよう支援できます。私の意見では、複数の機能に使用されているIBM WatsonXは、もはや単なる「モデル」ではありません。生成AIプラットフォームとして、将来的にはエンタープライズレベルのAIアプリケーションの青写真と夢を担う可能性が高いです。