人気の高い生成 AI はエンタープライズ アプリケーションに対応していますか?

ほんの数か月前、OpenAI は ChatGPT をリリースしました。これはすぐに世界的なセンセーションを巻き起こしました。現在、1 億人を超えるアクティブ ユーザーがおり、人間らしい、文法的に正確な応答コンテンツの生成に依存しています。同様のテクノロジーでは、入力された説明に基づいてアートワークやプログラミング コードを生成することもでき、同様に印象的な結果が得られます。

最初の応答が満足できない場合は、追加の質問をしたり、補足や説明を通じて画像やコードのコンテンツを調整したりするなど、AI との対話を継続して、結果がより期待に沿うものにすることができます。プロセス全体は、ドメインの専門家、アーティスト、プログラマーの作業を必要とせず、話すだけで実現できます。

しかし、生成 AI には、基礎となる AI モデルのトレーニングに使用されるデータのソースが物議を醸す可能性があること、トレーニング データがどのように流通されるべきか、ソース データへのアクセスの欠如、データの偏りなど、独自の問題もあります。モデル、そしてさらに重要なのは、応答の内容、特に「重大なナンセンス」の正確さです。

しかし、これらの問題は、ソフトウェア会社が生成 AI を試すことをまったく妨げるものではありません。企業は、この背後に大きなビジネスの可能性とユーザーの熱意があることを認識しており、後れを取ることを望んでいません。

Salesforce、Forethought、Thoughtspot はいずれも最近、独自の生成 AI テスト ソリューションを発表しました。

Salesforce は自社のプラットフォーム全体で生成 AI を開始し、Forethought は新しいチャットボットの構築を希望し、Thoughtspot は AI を使用してデータ クエリを改善したいと考えています。各社は、自社のプラットフォーム固有のニーズを反映するために、基盤となるテクノロジーにアルゴリズムの微調整を加えています。

Microsoft は、Azure エンタープライズ ユーザー向けの OpenAI サービスがマネージド サービスとして完全にオープンになったことを発表しました。

2023 年を通じて、さらに多くの企業がこの戦いに参加すると思います。しかし、先ほど述べた制限は依然として現実のものであるため、新たな疑問が生じます。表面がどれほどクールに見えても、開発者がまだ開発の初期段階にあるとどれほど強調しても、生成 AI は本当に役立つ準備ができているのでしょうか。企業は？？

限界から始める

企業顧客はビジネス目的での AI 導入に熱心に取り組んでいますが、未知の部分がまだ多すぎます。

現在、生成 AI の基礎となるモデルは依然としてインターネット データを使用してトレーニングされており、さまざまなライセンス要件を完全には満たしていません。 Web サイト、書籍、または記事のテキストのいずれであっても、この広範なトレーニング資料のコレクションは、すべての人にとって実際の影響を及ぼしますが、特に商業目的でコンテンツを作成する企業にとっては大きな影響を及ぼします。

Salesforce の創設者である Marc Benioff 氏は、以前のインタビューで、これは確かに明らかな欠陥であるが、Salesforce による Einstein GPT の起動を妨げるものではないと述べました。

CEO は当時次のように強調しました。「私たちは皆、ChatGPT のエキサイティングな機能を感じていますが、その限界も感じています。実際、ChatGPT は究極の「盗作者」であり、学習することはすべて他人から盗まれたものです. したがって、その境界は、クロールできるコンテンツの境界になります。」

さらに重要なのは、コンテンツの多くは単純に信頼できないか、少なくとも特定のエラーを含んでいることです。 OpenAIも技術的制限のリストの中でこのことを公に認めており、次のように書いている。「ChatGPTは、合理的であるように見えても、間違っているか、とんでもなく間違っている答えを与えることがあります。そして、この問題は解決するのが難しいです...」

デオン・ニコラスForethought の CEO 兼共同創設者である彼は、生成 AI が直面する最大の問題は間違った答えであると考えています。 「ChatGPT はまだ『幻想』を取り除くことができませんよね。特定のビジネスについて質問すると、答えが分からない場合は、一見合理的に見えるが、実際には完全に間違っているものをでっち上げてしまうだけです。」

また、ChatGPTの研修に使用する情報の期限は2021年までとなっており、新規事業創出を目指す企業にとっては課題でもあります。

バイアスの問題もあります。バイアスを真に軽減するには、多様なチームによるモデルとトレーニング データに細心の注意を払う必要があります。先週、Microsoft のカスタマー エクスペリエンス製品マーケティング責任者である Neha Bajwa 氏もインタビューで AI バイアスの重要性について語りました。

「マイクロソフトでは、これを「責任ある AI」と呼んでいます。これは、AI が合理的な倫理的観点と責任ある特性を持つように、バイアスと包括性に注意を払ってデータにバイアスがないことを保証することを意味します。データはバイアスを増幅する可能性があることに注意する必要があります。」

解決策

しかし、これらの制限は克服できないわけではありません。最近、いくつかの生成 AI ツール開発者が OpenAI の基本モデルを採用し、それを独自のテクノロジーに変換して、これらの問題のいくつかを解決し始めています。完全に排除されたわけではありませんが、この分野での取り組みが次の段階の取り組みの焦点となることは間違いありません。

O'Reilly Media の創設者で会長兼 CEO のティム・オライリー氏は、ChatGPT をインターネットの真の第 3 の波とみなしていますが、コンテンツ所有者のビジネス ニーズを満たすには微調整が必​​要になる可能性があると述べています。

OpenAI CEO のサム アルトマンはオライリーに連絡し、知識トレーニング コーパスを入手するためにオライリーの書籍カタログを使用したいと考えています。しかし、オライリー氏は、この方法には現時点で合理的な著者補償メカニズムが欠けているとして反対を表明した。

オライリー氏は、「私が言ったのは、何らかの支払い方法が見つからない限り、コンテンツには明確な主題があり、人々は喜んでお金を払うからです。」とシステムを構築することを提案した。 , ユーザーがこの種のプロフェッショナルなコンテンツにアクセスするには料金を支払うようにしてください。

「支払いはソース コンテンツの所有者に送られます。おそらく、人々がこのより権威のあるコンテンツにアクセスできるように、このビジネス モデルを確立するでしょう。」

これを行う 1 つの方法最大の利点は、テキスト、アート、コードなどの生成 AI 機能の幅が広がることにあります。ニコラス氏は、将来のモデルがワークフローに基づいてコードを生成したり、実行メソッドを自動的に作成または調整したりできれば、テクノロジー応用企業にとって間違いなく強力な助けとなるだろうと信じている。

「人々はまだ気づいていないかもしれないことを付け加えておきます。GPT-3 のような生成モデルはコードを生成でき、もちろんリアルタイム ワークフローの生成にも使用でき、結果は非常に良好です。つまり、これは次のことを表します。これは、人間と同じように会話したり考えたりできる AI モデルであるだけでなく、Python コードの生成や自動ワークフローの生成など、多くの仕事の重要な基盤にもなるでしょう。」

デジタル エクスペリエンスと Dries Buytaert、デジタル戦略コンサルティング会社 Acquia の CTO は、かつてオープンソースの Drupal コンテンツ管理システムを設立しました。彼は最近のブログ投稿で、コンテンツ管理と日常業務における生成 AI の応用の見通しを紹介しました。

最近のインタビューで、Buytaert は AI テクノロジーの開発をクラウド コンピューティングと比較しました。クラウド コンピューティングは、コンピューティング リソースへの低しきい値のアクセスを開放することで、エンタープライズ コンピューティングの様相を根本的に再構築しました。

「OpenAI が構築するものは単なる製品ではなく、AI ツールの普及トレンドでもあります。これにより、機械学習と AI の博士号を持たない多くの人が実用的な結果を迅速に構築できるようになります。このような力を与える効果は、人々を驚かせます」

Buytaert は、企業は少なくとも自社の開発プロセスと AI モデルがどのように答えに到達するかを示すべきだと提案しました。 「AIモデルがネットワークトラフィックを消費し、さまざまな悪影響を及ぼしているという論争を排除できるように、彼らは誠意を示さなければなりません。たとえば、質問をして答えた後、私たちはAIがなぜ自分自身のソースを信頼するのかを知る必要があります。 ”

これはほんの始まりにすぎません。検索エンジンのスタートアップである You.com は、チャット検索エンジンに関連機能をオープンし始めました。

バイアスを解決することはより困難ですが、すべての関係者が協力して努力すれば達成することは不可能ではないとマイクロソフトのバジュワ氏は述べています。 「監督と監視が存在しなければなりません。テクノロジーは役割の一部しか果たせません。最終的には、組織構造、プロセス、ガバナンスに努力を払わなければなりません。ここでも生成AIテクノロジーが効果を発揮します。企業は、特定の分野に対応するポリシーを設定する必要があります。」 "

これらの問題を合理的に解決することによってのみ、企業は自信を持って大胆に生成 AI を真に使用することができます。将来性は有望ですが、成り行きに任せてはいけません。短期間の適用ではすぐに結果が得られますが、すべての利点の裏には隠れた危険があります。テクノロジー自体がまだ成熟していないことを考慮すると、生成 AI は人間の世話と世話の下で最もよく「健全に成長」することができます。

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