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公共トレーニングを規制するな：技術の停滞を招く危険性を直視せよ

榊正宗＠AIクリエイター

🎉Mitsua Japanese CLIP公開
権利クリアデータのみで学習した言語-画像基盤モデル「Mitsua Japanese CLIP」を公開しました！

✅日本語/英語対応
✅オプトイン/オープンライセンス/パブリックドメインのみ学習
✅無許諾データやAI生成データ不使用
✅基盤モデル不使用
✅学習データ全開示

🖇️CLIPとは？
言語と画像の概念を結びつける事前学習モデルです。例えば、犬の画像に対して、「犬」「猫」「人間」のテキストの中で一番近いテキストは「犬」であると判断することが可能です。画像と言語の概念の近さ・遠さを表現できることにより、画像分類・画像検索など様々なタスクに応用することが可能です。

ℹ️特徴
無断学習を一切行っていないオープンなCLIPモデルです。AI生成画像や合成キャプション(AI生成キャプション)も一切使用しておらず、間接的にも無断学習の影響を受けていません。
なお、限られたデータでの学習となるため、既存の最高性能の多言語CLIPモデルには性能面では敵いません。しかし、オープンな日本語CLIPモデルの中では、カテゴリによっては同等以上の性能を発揮します！(※モデルカードに性能比較あり)

モデル→https://huggingface.co/Mitsua/mitsua-japanese-clip-vit-b-16
ライセンス→CC BY-SA
[STAFF]

こんばんは、榊正宗です。

AI開発が進む中で、透明性と倫理性を掲げた「Mitsua Japanese CLIP」の登場は確かに意義深いものです。権利クリアなデータのみを使用し、無断学習を排除したこのプロジェクトは、オープンライセンスとデータの全開示を通じて信頼性を高め、ファインチューニング用途に優れた基盤を提供しています。しかし、ここで強調したいのは、このような「クリーン」なアプローチをもってしても、公共トレーニングの自由を制限すべきではないということです。技術の未来を支える基礎が失われれば、人類全体の利益を犠牲にすることになるからです。

公共トレーニングを規制すれば、AIの進化が止まる

AIが現実世界で「見る」能力を持ち、人々の生活を支えるようになる日は遠くありません。特に自動運転や医療診断の分野では、AIの精度が命を救う鍵を握っています。ここで必要とされるのは、公共トレーニングによってAIが膨大なデータを学び、精度を向上させるプロセスです。これを規制すれば、AIの性能向上は著しく停滞し、人命に直結する技術の実現が遠のくでしょう。

例えば、自動運転車がAIの目として機能するためには、無数の実例を学習し、迅速かつ正確な判断を下す能力が必要です。また、医療分野ではAIが疾患の予兆を検知するために膨大な臨床データを学ぶ必要があります。公共トレーニングの規制は、こうした応用が抱える重大な問題を無視する行為にほかなりません。

「クリーン」の追求が招く盲点

Mitsuaのような取り組みは、倫理面では称賛されるべきですが、それが他のアプローチを否定する理由にはなりません。「無断学習を排除している」というだけで「クリーン」と称し、それ以外の方法を不当に貶める風潮は、議論のバランスを欠いています。技術の発展は、公共トレーニングを基盤として成り立っており、その意義を無視することは、進化を鈍らせる危険な選択肢です。

規制を進めるのではなく、むしろ透明性と管理システムの強化を目指すべきです。例えば、ブロックチェーン技術を利用して学習データの出自を追跡する仕組みを構築すれば、信頼性を損なわずに倫理的な問題を解決できます。しかし、これらの課題解決を先送りにする理由として、公共トレーニングそのものを否定することは愚策です。

著作権至上主義では未来を守れない

公共トレーニングに反対する声の多くは著作権保護を理由にしています。しかし、著作権は絶対的な特権ではなく、社会全体の利益との調和の上に成り立つものです。特に医療や交通など人命に関わる分野では、AI技術の進化が優先されるべきです。著作権保護とAI開発の両立は可能であり、規制ではなく対話によって解決策を模索するべきです。

規制ではなく進化を選べ

AIの未来を切り開くためには、現実を直視し、公共トレーニングの意義を正当に評価する必要があります。Mitsuaのような倫理的モデルを参考にしつつも、それをもって公共トレーニングの自由を制限してはなりません。現在のAI開発は、まだ「目」を養う段階にあり、この基盤がなければ未来を見通すことは不可能です。

今必要なのは、現実的かつ未来志向の議論です。公共トレーニングを規制するのではなく、技術の透明性や管理の仕組みを整備する方向で議論を深めるべきです。規制がもたらす危険性を認識し、技術の進化を止めない選択を、今こそ行う時です。

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