次世代の人工知能は将来のテクノロジーの展望を一変させるだろう

過去 10 年間、従来のシステムからクラウド コンピューティング サービス、ランサムウェア対策まで、テクノロジー分野では新たなイノベーションが起こってきました。世界中のテクノロジー チームは、コストを増大させることなくイノベーションを実現することを目標に、マルチクラウド運用の簡素化に重点を置いています。競争力を維持するには、生成型人工知能 (GenAI) ツールを迅速に導入することが重要です。

しかし、AI の行動に対して誰が責任を負うのでしょうか? AIの責任ある開発と倫理的なイノベーションをどのように確保するか?セキュリティ、コンプライアンス、データ主権、他者のプライバシーを尊重する倫理的義務を損なうことなく、テクノロジーの機能を最大限に活用するにはどうすればよいでしょうか。

大企業は何をしているのでしょうか?

GenAI は、現代最大の技術の先駆者として責任を最優先に考え、イノベーションを促進する明確な触媒となっています。

責任ある GenAI は、今年の VMware Explore カンファレンスで VMware 社長の Sumit Dhawan 氏と Aon CTO の Rajeev Khanna 氏が議論した 3 つの主要トピックの 1 つでした。このグローバルなプロフェッショナル サービス企業は、120 か国に約 50,000 人の従業員を擁し、VMware ソリューションの熱心なユーザーです。カンナ氏によると、GenAI は「まったく新しい一連の機会を切り開く」という。エーオンはリスクコンサルティング事業を営んでいるため、将来への期待と着実で慎重なアプローチのバランスを取ることが賢明だ、と同氏は述べた。

それは本当だ。テクノロジーの次の輝かしい成果に興奮するのは簡単ですが、イノベーションが実現され、企業全体で受け入れられるまでには、克服すべき障害が数多くあります。カナ氏は、責任ある AI の使用とガバナンスの文化を構築し維持することの重要性、そして倫理的で責任ある AI の使用に対する人間による監視の基本的な役割を決して見失わないことの重要性を強調しました。

GenAI をすべての企業に導入VMware Explore 2023 カンファレンスで大きな進歩が発表されました。 Nvidia とのコラボレーションにより、Nvidia エンタープライズ AI をオールインワン プラットフォームに統合する VMware Private AI Foundation が誕生しました。これにより、IT 部門はさまざまな AI/ML ワークロードにわたってプライバシー、セキュリティ、パフォーマンスを維持しながら、大規模な言語モデルを効果的に管理できるようになります。

VMware Tanzu ポートフォリオはコンテナベースのアプリケーション管理を簡素化し、セキュリティを強化します。また、Edge Cloud Orchestrator はエッジ サイトの迅速なプロビジョニングを可能にします。より広範な機能強化には、クラウド コントロール プレーン、より強力なランサムウェア保護、VMware Cloud Foundation のパフォーマンス向上が含まれ、クラウドとエッジ全体の従来型、最新型、AI/ML ワークロードに対応する強力なプラットフォームが実現します。

私たちは、組織が業務を最適化し、無駄を削減し、イノベーションを促進できるようにする変革段階にあります。 VMware Explore では、同社は再び、テクノロジー部門の生産性向上、イノベーションの加速、持続可能な成功の推進を支援する上で重要な役割を果たしました。

GenAIに関しては何ができるでしょうか?

VMware Explore のパネル ディスカッション「責任ある AI: 人間はどのような役割を果たすべきなのか?」では、GenAI とマルチクラウド テクノロジーの動的な融合において人間がどのような役割を果たすのかも不明であることが強調されました。最高技術責任者室長のリチャード・マンロー氏が議長を務めたこのパネルは、AIシステムの開発と人間の関与を導くべき倫理原則をうまく検討した。

まず、データジャーナリストであり、ニューヨーク大学アーサー・L・カーター・ジャーナリズム研究所の准教授であるメレディス・ブラサード氏は、AIを「複雑で美しい数学」と定義しています。彼は、人工知能について語るとき、多くの人が『ターミネーター』や『スタートレック』、『スターウォーズ』を思い浮かべるが、現実と想像を区別する必要があると述べた。人工知能は「パターン複製」の一種であり、データがコンピューターに入力され、数学的パターンを表示するモデルを構築して意思決定を行い、新しいテキスト、画像、音声を生成し、結果を予測します。

しかし、共感を呼んだのは、AI が文化をどう変えるかという議論でした。ブルサード氏は、AI システムにおける偏見や誤解と闘うことの重要性については同意しているが、同時に AI の偏見の結果として社会問題が顕在化するだろうとも想定している。

パネルでは民間AIについてさらに検討しました。プライベート AI とは、トレーニングしやすい小さなモデルの使用を指します。リソースが少ないということは、二酸化炭素排出量が少なくなり、精度が向上することを意味します。プライベート AI を使用すると、組織は環境に大きな影響を与えることなく、より迅速に反復処理を行うことができます。これには、人工知能だけでなく、クラウド、顧客、コンテンツ、環境も含まれます。

つまり、人工知能は長期戦なのです。 AI で早期に成功するための要件を満たすために、短期的な成果を追い求める誘惑を避けてください。選択を AI の機能として考えることが重要です。

道徳的に知的な未来への道を切り開く

グループは、AIが望ましい結果を生み出すよう導くために、人々は気軽に質問するべきだと強調した。私たちの責任は、AI が何をすべきか、何をすべきでないかを定義し、AI が既存の偏見や誤情報を増幅させる可能性があることを人々に理解してもらうために、AI についての認識を高めることです。

• 信頼性: AI の信頼性は、高品質のデータとモデルのバイアスの低減に依存します。 Apple が 2014 年にヘルスケア アプリをリリースした時のことを覚えていますか? 生理周期の追跡機能は含まれていませんでした。バイアスを減らし、モデルに適切な表現を組み込むことで、信頼性と説明責任が向上します。
• 倫理: AI 導入の目的は社会の改善と一致し、規制に準拠している必要があります。 AI モデルに倫理ガイドラインを組み込むことで、責任ある使用を確保できます。
• セキュリティ: AI の学習モデルは悪意のある人物の手に渡る可能性があるため、保護することが重要です。機密データ、従業員情報、顧客データを保護することは必須であり、AI モデルがオープンソースか独自のものかを把握することはセキュリティにとって重要です。
• プライバシー:データの性質によってプライバシー要件が決まります。データが機密性が高いか、ミッションクリティカルか、規制対象かを判断することは、AI モデルに何を含めるべきか、含めるべきでないかを判断する上で重要です。
• 透明性: AI の役割について従業員、顧客、サプライ チェーン パートナーとオープンかつ透明性のあるコミュニケーションを図り、信頼関係を築き、AI の目的と潜在的な影響を全員が理解できるようにします。
• 暴露: AI の不透明性という課題に対処するには、アルゴリズムの内部の仕組み、それがどのように結果をもたらすか、そして透明性を高めるためにモデル内の変数を変更することによる連鎖的な影響を理解することが重要です。
• 標準:ガードレールを実装することは、責任ある倫理的な AI 開発を保証する上で重要な側面です。ガードレールは、AI システムが危害を加えたり、非倫理的な決定を下したりすることを防ぐための境界とガイドラインを設定するのに役立ちます。

しかし、最も重要なのは、まず人です。 GenAI の真の可能性は、あらゆる年齢や職業の人々が利用できること、つまり誰もが質問できるツールになることにあります。テクノロジーは人類に奉仕します。

責任ある AI とはどういう意味ですか?

AI の責任者は誰でしょうか? 簡単に答えると、全員です。クリス・ウルフ氏は、まだ分かっていないことがたくさんあり、業界標準も存在しないと指摘した。

組織、専門家、政策立案者は、AI の軌道を形成する上で共同責任を共有しています。 GenAI に意思決定と洞察の提供を依頼すると、VMWare プラットフォームのようなソリューションによって、自信を持って方向転換し、適応できるようになります。私たちは急速に変化する状況と常に変化する経済の中で生きており、使用されるモデルは回復力があり動的でなければなりません。インテリジェント クラウドの GenAI により柔軟性が実現します。倫理的な AI の開発と展開を促進する議論に参加します。まず AI のインフラストラクチャを構築し、次に拡張します。最も重要なのは、ウルフ氏のアドバイス通り、質問し続け、好奇心を持ち続けることです。

GenAI がビジネスにもたらす可能性を想像してみてください…思慮深く責任を持って実行すれば。