IBM、企業独自のAI言語開発に挑戦

IBMのデイビッド・コックス氏は、エンタープライズ向け生成AIにおけるオープンイノベーションの重要性を強調しました。

同氏は、現在のAI開発の局面が極めて重要だと指摘しています。

コックス氏によれば、オープン性には様々な側面があり、単純な二元論では捉えきれません。

多くの大規模言語モデル(LLM)が、実質的には「数字の袋」を提供しているに過ぎず、その生成過程が不透明だと警告しています。

IBMは、GraniteシリーズのオープンソースAIモデルを通じて、透明性への取り組みを示しました。コックス氏は、「モデルの中身を全て公開している」と述べ、IBMの姿勢を強調しています。

さらに、LLMを単なる会話ツールではなく、データ表現として捉える新しい視点を提案しました。

今後5〜10年でLLMが公開情報のほぼ全てを網羅すると予想される中、企業固有の「秘伝のタレ」がモデルに反映されていない点を課題として挙げています。

この課題に対処するため、コックス氏は3段階のアプローチを提案しました。

信頼できるオープンな基本モデルの選択、ビジネスデータの新しい表現の作成、そして展開・スケーリング・価値創出です。

特に規制産業では、基本モデルの慎重な選択が重要だと強調しています。

IBMとRed Hatの共同プロジェクトであるInstructLabは、この構想を実現する取り組みです。

企業の専門知識をAIモデルに組み込むことを可能にし、1日で更新サイクルを完了できる柔軟性を持っています。

これらの取り組みは、汎用的なモデルから各企業の独自の専門知識を反映したソリューションへと、企業のAI採用の焦点がシフトしていることを示唆しています。

参考記事：VentureBeat