生成型人工知能（GenAI）は将来のテクノロジーの展望を一変させる

ChatGPT の人気が高まるにつれ、生成型人工知能 (GenAI) がテクノロジー業界の未来を大きく変えると期待されていると一部の専門家は述べています。

過去 10 年間、テクノロジーの世界では、従来のシステムからクラウド サービス、ランサムウェア対策に至るまで、新たなイノベーションが絶え間なく生まれてきました。世界中のテクノロジー チームは、コストを増やすことなくイノベーションを実現することを目指して、マルチクラウド運用の簡素化に重点を置いています。現在、IT が競争力を維持するには、生成 AI 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? 責任ある AI 開発と倫理的なイノベーションをどのように確保すればよいのでしょうか? セキュリティ、コンプライアンス、データ主権、人々のプライバシーを尊重するという倫理的義務を損なうことなく、テクノロジーの能力を最大限に引き出すにはどうすればよいのでしょうか?

大企業は何をしているのでしょうか?

GenAI は明らかにイノベーションの触媒であり、責任は現代最大の技術の先駆者にとって最重要かつ中心的な話題となります。

「責任ある GenAI」は、今年ラスベガスで開催された 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 つの主要テーマの 1 つでした。世界 120 か国に約 50,000 人の従業員を擁するこのグローバル プロフェッショナル サービス企業は、VMware ソリューションの熱心なユーザーです。 「GenAIは、まったく新しい一連の機会を切り開きます」とKhanna氏は語った。結局のところ、エーオンはリスクアドバイザリー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なアプローチであると彼は述べた。

もちろん、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、イノベーションを拡大し、より広く採用されるまでには、克服すべきハードルが数多くあります。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と、AI の倫理的かつ責任ある使用に対する人間による監視の重要性を決して見失わないことを強調しました。

GenAIをあらゆる企業に導入

VMware Explore 2023 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 Enterprise 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 部門はプライバシー、セキュリティ、パフォーマンスを確保しながら、さまざまな AI/ML ワークロードにわたって大規模な言語モデルを効率的に管理できるようになります。

VMware Tanzu ポートフォリオに新たに追加された機能により、コンテナベースのアプリケーション管理が簡素化され、セキュリティが強化されるとともに、Edge Cloud Orchestrator によりエッジ サイトの迅速なプロビジョニングが可能になります。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などがあり、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変革段階にあります。 VMware Explore において、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重要な役割を担っています。

GenAI に関しては、私たちはただの「ケン」なのでしょうか?

映画『バービー』の中で、ライアン・ゴズリング演じる主人公は、バービーと一緒にいる時といない時の自分が果たす不確かな役割について考えながら、「I’m Only Ken」を歌います。 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確かであることが強調されました。 CTO オフィスの責任者であるリチャード・マンロー氏が議長を務めるこのグループは、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探求しました。

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学部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。彼女は、人工知能について話すとき、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。 AI は「パターンの再現」であると彼女は言い、次のように説明しました。データがコンピューターに入力され、決定につながった数学的パターンを示すモデルが作成され、新しいテキスト、画像、音声が生成され、結果が予測されます。

カンテラス・グループのCEO兼創設者であるカレン・シルバーマン氏は、「パイプライン」の修正と取締役会の構成の重要性について語りました。彼女は、トップの人たちはAIの影響を十分に理解する必要がある、と述べた。

しかし、私にとって最も共感を呼んだのは、AI が文化をどのように変えるかについての議論でした。ブルサード氏は、AI システムにおける偏見や誤解に対処することの重要性を語り、AI の偏見が社会問題を引き起こすことを想定するよう促しました。

最後に、VMwareのAIラボ担当副社長のクリス・ウルフ氏は、AIラボの従業員の35％は女性で、50％はマイノリティの従業員で構成されていると述べました。同社の AI 評議会には、顧客を支援するよりスマートなエンタープライズ、よりスマートな製品とサービス、よりスマートな VMware という 3 つの柱があります。さらに、VMware AI Labs には、研究、インキュベーション、高度な開発という 3 つのワークストリームがあります。 3 つのワークストリームのうち 2 つは、優秀な女性によって主導されています。このような多様性は AI リーダーシップの新たな様相となるでしょうか? 私はそう思います。

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、トレーニングが容易な小規模モデルを使用することを意味します。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。これは AI だけの問題ではなく、クラウド、顧客、コンテンツ、環境についても当てはまります。

一つ確かなことは、AI は長期戦になるということです。クリス・ウルフ氏の言葉を引用します。「AI で早期に成功するための要件に突入する誘惑を避けてください。AI の機能として選択を組み込むように注意してください。」

AIの倫理的な未来への道を開く

パネルは、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ました。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が理解できるように AI リテラシーを向上させることです。

パネルディスカッションと私自身の AI 体験から多大なインスピレーションを得て、「RESPONSIBLE」という頭文字を使って私の考えを述べたいと思います。

信頼性: AI の信頼性は、高品質のデータとモデル内のバイアスの削減に依存します。 Apple が 2014 年にヘルスケア アプリをリリースしたとき、女性の生理周期追跡機能が含まれていなかったことを覚えていますか? 偏見を減らし、モデルに適切な表現を組み込むことで、信頼性と説明責任を向上させることができます。

倫理: AI の導入は、社会の進歩に沿った目的で、規制に準拠して実施する必要があります。 AI モデルに倫理ガイドラインを組み込むことで、責任ある使用が保証されます。

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、規制の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。

オープン性: 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高いコミュニケーションをとることで、信頼が育まれ、AI の目的と潜在的な影響を全員が理解できるようになります。

透明性: 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、アルゴリズムが結果に及ぼす影響、モデル内の変数を変更することで生じる連鎖的な影響などを理解し、透明性を高める必要があります。

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。

-Ible – 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に適応でき、質問できるすべての人にとってのツールとなることです。私の基本的な信念は、成長はテクノロジーと人間性の交差点で生まれるということです。テクノロジーは人々に役立ちます。

責任ある AI とはどういう意味ですか?

人工知能の責任者は誰でしょうか? 簡単な答えは、私たち全員です。クリス・ウルフ氏は、私たちが知ら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ています。 VMware は顧客に「同業者」と同じように AI について質問するので、私たち全員がそのやり方から学ぶことができます。この謙虚なチームアプローチは大いに役立ちます。

組織、専門家、政策立案者は、AI 開発の軌道を形成する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り、自信を持って調整し、適応できるようになります。私たちは急速に変化する環境と移り変わる経済の中で生きており、私たちが使用す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 は柔軟性に優れています。倫理的な AI の開発と展開を推進する議論に参加します。まず AI インフラストラクチャを構築し、その後拡張します。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。

VMware CEO の Raghu Raghuram 氏は、今後の展望について次のように語っています。「重要な企業であれば、データはあらゆる場所に存在します。分散コンピューティングとマルチクラウドは AI の基盤となり、この 2 つを切り離すことはできません。ジェネレーティブ AI により、地球規模の問題をより深く理解し、現在では想像もできないようなソリューションを生み出すことができるようになります。」

想像してみてください。 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。