State of AI Report 2024: Research - 計算資源、倫理的課題と安全対策、今後のAI研究の方向性

### State of AI Report 2024(Benaich, 2024)

https://www.stateof.ai/




## 推論計算とデータキュレーションの重要性について

提供された資料では、推論計算とデータキュレーションについて直接的な言及はありません。しかし、AI、特に生成AIの分野におけるこれらの側面の重要性について洞察を提供する関連情報があります。

**推論計算**は、トレーニングされたAIモデルを使用して予測や生成を行うプロセスです。これは、ユーザーがテキストプロンプトを入力し、モデルがそれに応答してテキスト、画像、またはコードを生成する生成AIアプリケーションの中核です。

**データキュレーション**は、AIモデルのトレーニングと評価に使用されるデータセットの選択、収集、クリーニング、および編成のプロセスです。これは、AIモデルの性能と信頼性を確保するために不可欠です。

### 推論計算の重要性の洞察

ソースでは、AIチップの需要の高まり、特に推論ワークロードの増加に伴う需要の高まりについて議論されています。これは、生成AIアプリケーションの人気が高まっていることを示唆しています。

* **NVIDIAの優位性**: NVIDIAは、AIチップ、特に推論ワークロード用に最適化されたGPUの主要サプライヤーとして浮上しています。[82、83、84、99]
* **推論への注力**: AIチップスタートアップの多くは、システムの販売から、オープンモデル上の推論インターフェースへの提供に方向転換しています。
* **オンデバイス推論**: スマートフォンなどのデバイス上で動作する、高性能で小型なLLMおよびマルチモーダルモデルの開発が進んでいます。
* **量子化**: LLMのパラメータの精度を下げることで、メモリ要件を削減できます。研究者は、パフォーマンスのトレードオフを最小限に抑えることにますます成功しています。

これらのトレンドは、推論計算がAI業界にとってますます重要になっていることを示しています。効率的でスケーラブルな推論ソリューションに対する需要が高まっており、ハードウェアとソフトウェアの両方のイノベーションを推進しています。

### データキュレーションの重要性の洞察

ソースは、高品質なデータセットの重要性、モデルのトレーニングにおける合成データの使用、およびデータのプライバシーと著作権に関する懸念について強調しています。

* **データセットの汚染**: テストデータや検証データがトレーニングセットに漏洩すると、モデルのパフォーマンスが不当に高く評価される可能性があります。
* **合成データ**: 合成データの使用は、高品質なトレーニングデータを取得するための有望なアプローチとして浮上していますが、モデルの崩壊につながる可能性もあります。[34、35、36、37]
* **データのプライバシー**: ユーザーデータのスクレイピングに関する懸念が高まっており、政府や規制当局は、オプトアウトポリシーやデータ収集慣行の精査を強化しています。[142、143]
* **著作権**: 生成AIモデルのトレーニングに使用されるデータの著作権に関する議論が高まっています。コンテンツ制作者は、自分たちの作品が許可なく使用されていることに懸念を表明しています。[114、115]

これらの課題は、AIシステムの開発と展開におけるデータキュレーションの重要性を浮き彫りにしています。モデルのバイアスを軽減し、プライバシーを保護し、倫理的な懸念に対処するために、**責任あるデータ収集およびキュレーションの慣行**が必要です。

### 結論

推論計算とデータキュレーションは、AI、特に生成AIアプリケーションの進歩と普及に不可欠です。

* **推論計算は、AIモデルを現実世界で実用化するために不可欠**であり、効率性とスケーラビリティに対する需要の高まりが、ハードウェアとソフトウェアの両方のイノベーションを推進しています。
* **データキュレーションは、AIモデルの性能、信頼性、および倫理性に直接影響を与えます**。AIの開発と展開における潜在的なリスクと課題に対処するために、**責任あるデータ慣行**を優先する必要があります。

提供された資料は、これらの分野における現在のトレンドと課題を浮き彫りにし、AI技術が社会に与える影響を理解し、責任を持って開発と展開を推進することの重要性を強調しています。

## 生成AIにおける倫理的課題と安全対策

生成AIの急速な発展に伴い、倫理的な課題と安全性の確保が重要な焦点となっています。ソースは、これらの課題と対策について、研究、業界、政治、安全保障の観点から詳細に解説しています。

### 倫理的課題

**1. 偽情報と悪用**: 生成AIは、説得力のある偽のテキスト、画像、音声、ビデオを生成する能力を持つため、悪意のある目的で使用される可能性があります。[160、161、172、175] 例えば、ディープフェイク技術を用いて政治家や有名人の偽動画を作成し、世論を操作したり、評判を傷つけたりするケースが報告されています。

* **対策**: 
    * 偽情報を検出するための技術開発と普及 [169、170、171]
    * 倫理的なAI利用に関する教育と意識向上
    * 偽情報拡散に対する法的規制の強化

**2. プライバシーの侵害**: 生成AIのトレーニングには、大規模なデータセットが必要であり、個人情報を含むデータが使用される可能性があります。[130、131] また、生成AIを用いて、個人の特定やプライバシー侵害につながる情報を作成することも可能です。

* **対策**:
    * 個人情報保護に関する法規制の遵守
    * データ匿名化技術の開発と適用
    * プライバシー保護を重視したAIモデルの設計

**3. バイアスと差別**: 生成AIモデルは、トレーニングデータに含まれるバイアスを反映し、差別的なアウトプットを生成する可能性があります。[149、150] 例えば、特定の人種や性別に偏ったデータでトレーニングされたモデルは、差別的な判断や予測を行う可能性があります。

* **対策**:
    * トレーニングデータのバイアスを検出・修正する技術の開発
    * 多様なデータセットを用いたモデルのトレーニング
    * バイアスの影響を軽減するためのアルゴリズムの開発

**4. 著作権侵害**: 生成AIが生成したコンテンツの著作権については、明確な法的枠組みが整備されていません。[100、101] アーティストやクリエイターの作品を無断で使用してトレーニングされたモデルが、類似した作品を生成した場合、著作権侵害となる可能性があります。

* **対策**:
    * 著作権保護に関する法規制の整備
    * 著作権を侵害しないAIモデルの開発と利用に関するガイドラインの策定
    * 著作権者への適切な報酬システムの構築

### 安全性への取り組み

**1. 安全性テストと評価**: 生成AIモデルの安全性と信頼性を確保するために、リリース前に厳格なテストと評価を実施する必要があります。[122、123] モデルの潜在的なリスクを特定し、適切な対策を講じることが重要です。

* **具体的な取り組み**:
    * 敵対的な攻撃に対するモデルの脆弱性を評価するレッドチーム演習
    * モデルの出力におけるバイアスや差別を検出するためのテスト
    * モデルの誤用や悪用を防ぐための安全対策の評価

**2. 説明可能性と透明性**: 生成AIモデルの意思決定プロセスを人間が理解できるように、説明可能性と透明性を向上させる必要があります。[172、173] モデルがどのように結論に達したかを理解することで、信頼性を高め、責任ある利用を促進することができます。

* **具体的な取り組み**:
    * モデルの内部構造や動作原理を可視化する技術の開発
    * モデルの予測根拠を人間が理解できる形で提示する技術の開発
    * AI開発プロセスにおける透明性の確保

**3. ガバナンスと規制**: 生成AIの開発と利用に関する倫理的なガイドラインや法的規制を整備する必要があります。[124、125、126、127、128、129、151、152、155、156] 政府、産業界、学術界、市民社会が協力し、AI技術の責任ある発展と利用を促進するための枠組みを構築することが重要です。

* **具体的な取り組み**:
    * AI開発と利用に関する国際的な倫理原則の策定
    * 生成AIモデルの安全性と倫理性を評価するための認証制度の導入
    * AI技術の影響に関する社会的な議論の促進

### 結論

生成AIは、様々な分野に革新をもたらす可能性を秘めていますが、倫理的な課題と安全性の確保が不可欠です。ソースが示すように、これらの課題に積極的に取り組み、責任あるAI開発と利用を促進することで、生成AIの恩恵を最大限に享受することができます。