LinkedIn が ChatGPT ベースの AI ツールを 3 か月で立ち上げた方法

LinkedIn のエンジニアリング担当副社長兼データおよび人工知能ビジネス責任者の Xu Ya 氏は、エンジニアリング チームと製品チームが OpenAI の最新ベースに基づいていることを考慮すると、次のように述べています。 GPT モデル (ChatGPT および GPT-4 を含む) および一部のオープンソース モデルには多くの変更が実装されており、これは LinkedIn のような大企業にとっては前例のないスケジュールです。このツールには、生成 AI による共同記事、職務内容のパーソナライズされた執筆提案、LinkedIn プロフィールなどの機能が含まれています。

Xu Ya 氏は、彼女が率いる開発チームは、わずか 1 か月で職務記述書を自動的に生成し、リアルタイムのトラフィックに対応することができた、共通の目標を持つ部門横断的なチームが鍵だったと説明しました。彼女はさらに、「これは、私たちが1日20時間働いたり、遅くまで仕事を終えたりするという意味ではありません。他のことを後回しにして、重要な仕事を完了することに集中するのです。」と付け加えました。子会社である彼女は、このテクノロジーの将来性を事前に予見していました。昨年の秋、彼女は LinkedIn CEO の Ryan Roslansky やその他の同僚とともに、ChatGPT やその他の GPT モデルがどのようにして LinkedIn のメンバーや顧客により多くのアプリケーションとサービスの機会を生み出すことができるかをすぐに構想し始めました。

LinkedIn 社はエンジニアリング哲学を優先しています

Xu Ya 氏は、チームの初期の優先エンジニアリング哲学は「成熟した最終製品の構築ではなく探索に根ざしている」と述べました。同氏は、適切な機能やエクスペリエンスは時間の経過とともに成熟するが、生成 AI テクノロジーを関心のあるすべてのエンジニアやプロダクト マネージャーの手に渡すことで、そのような探索が促進されるだろうと説明しました。

LinkedIn ゲートウェイを作成すると、Hugging Face から OpenAI モデルやオープン ソース モデルにアクセスでき、LinkedIn の Generative AI Playground を提供できるようになり、エンジニアは OpenAI 企業やその他のソースからの高度な生成 AI モデルを使用して探索できるようになります。データはこの調査を容易にします。同社はまた、LinkedIn 史上最大規模の社内ハッカソンに参加するために数千人のエンジニアを招集しました。

さらに、LinkedIn の従業員は、ジャストインタイム エンジニアリングの方法や、モデルが持つ潜在的な問題や制限など、大規模な言語モデルがどのように機能するかをよりよく理解する必要があります。

Xu Ya 氏は次のように述べています。「当社は、社内会議、昼食、学習コースなど、さまざまなレベルの教育を提供するだけでなく、人工知能の開発や研究開発に深く関わる人たちのためのより深い教育も提供します。」

コラボレーションも、生成 AI の統合とサポートの重要な部分です。 「私たちの協力的な文化のため、さまざまなチームがリソースを共有することを奨励しています。これにより、特定の生成 AI モデルにアクセスできる開発者の数がキャパシティの関係で制限されている状況でも、チームが迅速に開発できるようになります。私たちはチーム内で次のことに取り組んでいます」と彼女は言いました。ノルマ、アクセス、インセンティブ モデル、その他のベスト プラクティスに関する経験を伝え、お互いに助け合えるようにします。」

Run fast, but run together

Xu Ya も強調されました。 LinkedIn は、生成型人工知能のプロセスにおいて、集中的に完了する必要がある領域がいくつかあることを認識しています。彼女は、速く走ることと一斉に走ることの間には常にある程度の緊張が存在するものの、同社は特に責任ある AI に関してはそれらの抑制とバランスを維持しようとしていると説明しました。 「これによりチームの作業が遅くなる可能性がありますが、私たちはそれについて熟考する必要があります。」と彼女は言いました。満足のいくスコアが得られるまで、その場で動作します。 Xu Ya 氏は、LinkedIn ではどのようなリスクが許容可能で、どのようなリスクが許容できないかを非常に慎重に検討していると説明しました。同社は不快なコンテンツを一切許容せず、グレーゾーンのコンテンツに対する許容度も低いです。コンテンツに削除のフラグを立てるのはスタッフに依存しています。

彼女は、悪質で有害な情報を避け、安全で有益なコンテンツのみが生成および公開されることを許可したいと付け加えました。たとえば、ケビン・ルース氏の最近のニューヨーク・タイムズ記事には、マイクロソフトのBingチャットボットとのチャットの記録が含まれていたと彼女は指摘した。記事では、誰かが爆弾の作り方のガイドを共有した場合は懸念されるが、誰かがチャットボットとのチャットでタスクを完了する方法について不十分なアドバイスをした場合、またはルースの場合は結婚についてコメントした場合は懸念されると指摘しています。それほど心配はないだろう。

Xu Ya 氏は、「この技術は実験室にだけ存在するものではなく、実用化されなければなりません。こうすることで、人々は実験室では予期しなかった方法でそれを最大限に活用することができますが、適切なプロセスを導入していることを確認する必要があります。」と彼女は、このテーマに関する Microsoft 最高技術責任者 Kevin Scott の最近のコメントを引用しました。

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