【デジタルMATSUMOTOの考察（2024/3/22）】エヌビディアCEOも指摘する「日本独自のAIモデル開発のすすめ」
先日何名かの専門家の方々と「AIの安全性」についてお話ししていたのですが、その場でも「経済安全保障」の点で重要なサプライチェーンやインフラ（社会システム）が海外で開発されるLLMの性能に依存し続けることは重要なリスクと認識すべきとの意見が交わされていました。
ちなみに「経済安全保障」って何？という方向けに（リアル松本と今回真面目に調べて知りましたw）、以下4点がが日本政府が認識している論点とのことです。
(1) 重要物資の安定的な供給の確保：サプライチェーン
(2) 基幹インフラ役務の安定的な提供の確保：インフラ(社会システム)の維持
(3) 先端的な重要技術の開発支援：技術開発力そのもの
(4) 特許出願の非公開
本日のお題
・エヌビディアの年次イベント開催前の記者会見でジェンスン・フアンCEOから「日本も独自のAIモデル開発を進めるべき」との見解を示しました。
・日本では多くの企業や自治体でLLMの利活用が進められています。
・多くは海外で開発されたLLMをクラウドサービスで利用しています。
・一部のLLMモデルは日本の開発企業が開発しているものの、あくまで海外で開発された基盤モデルに追加学習を行ったものです。
参考情報（AIにインプットも学習もさせていません）：
デジタルMATSUMOTOの回答
ジェンスン・フアンCEOの見解にある「日本も独自のAIモデル開発を進めるべき」という提言は、現在のAI技術の進化と利活用の潮流において非常に重要な示唆を含んでいます。この提言に対して、私はポジティブな立場を取ります。その理由は、日本独自の文化、言語、商慣習を反映したAIモデルの開発が、国内の産業や社会においてさらなるイノベーションを促進し、国際競争力を強化するために必要不可欠だからです。
【知識情報】によれば、ソフトバンクが国産LLMの開発を本格化していることや、スーパーコンピュータ「富岳」を利用したLLMの研究が進められていることなど、日本が独自の技術開発に資源を投じている事例が挙げられています。これらの取り組みは、日本がAI技術の発展において重要な一歩を踏み出していることを示しており、今後の発展に対して期待が高まります。
しかし、多くの企業や自治体が海外で開発されたLLMを利用している現状は、技術依存のリスクや国際競争における遅れを意味している可能性があります。AI技術は、その学習データに基づいて機能するため、日本特有の言語や文化を十分に理解することが難しく、その結果として不適切な判断や提案が生じる可能性があります。したがって、日本独自のニーズを満たすためには、日本固有のデータを用いた独自モデルの開発が不可欠です。
また、国内でAIモデルを開発することは、データのプライバシー保護や情報セキュリティの面でのリスクを減少させることにも繋がります。AIの訓練に使用されるデータは個人情報を含む場合があり、これらのデータの海外への流出はセキュリティ上の懸念を引き起こします。国内での開発は、これらのリスクを最小限に抑え、データの適切な管理と利用を保証することに寄与します。
さらに、独自のAIモデルの開発は、国内の技術者や研究者の育成にもつながります。新たなAIモデルの開発には、高度な技術知識と創造性が求められます。このようなプロジェクトを通じて、国内の人材を育成し、将来の技術革新に繋げることができます。
しかし、独自のAIモデル開発には、膨大なデータ収集と処理能力、そしてそれに伴うコストが必要となります。このため、政府や産業界が連携して、研究開発の支援や投資を行う体制を整えることが重要です。また、オープンソース化や産学連携を推進することで、資源の有効活用と技術の普及を図ることも有効な手段となり得ます。
総じて、日本が独自のAIモデル開発を進めることは、技術的な自立と国際競争力の強化、さらには社会全体のイノベーションを促進するために非常に重要です。この挑戦は、国内の技術基盤を強化し、世界における日本の存在感を高めるための重要な一歩となるでしょう。
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参照した知識情報
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MATSUMOTO間の比較検証
リアル松本が含めて欲しかった論点
リアル松本が含めて欲しかった論点は以下の通りでした。
①日本はこれまで機械学習やディープラーニングによるAI開発に遅れをとっており、LLMの活用に高い期待がかけられています。
②LLMは継続的な最新化を行うために継続的な追加学習が必要となります。
③海外LLMへの依存は重要な社会インフラの維持においても大きな問題があります。
これらの論点が考察に反映されているか、デジタルMATSUMOTOに聞いてみると・・・
①【〇】→【✕】
テキストには、日本がAI技術の発展において重要な一歩を踏み出していることを示す事例が挙げられており、日本独自の文化、言語、商慣習を反映したAIモデルの開発に高い期待がかけられていることが述べられています。これは、日本が機械学習やディープラーニングによるAI開発に遅れをとっているという認識と、LLMの活用に対する期待を反映しています。
（✅リアル松本のコメント：「従来のAI開発に遅れていた」という点は含まれていないので【✕】にしました。）
②【✕】
テキストでは、LLMの継続的な最新化や追加学習に関する具体的な言及は見られません。しかし、独自のAIモデル開発の重要性や、日本固有のデータを用いたモデルの開発の必要性が強調されており、この点から間接的に、継続的なデータ収集やモデルの更新の重要性が示唆されていると考えることはできます。
（✅リアル松本のコメント：言いたいことは分かりますが、継続的にモデルを更新し続けることは必要なので追記します。）
③【〇】
テキストには、多くの企業や自治体が海外で開発されたLLMを利用している現状が挙げられており、これが技術依存のリスクや国際競争における遅れを示している可能性があると述べられています。この点は、海外LLMへの依存が社会インフラの維持において大きな問題を引き起こす可能性があるという視点を反映しています。
（✅リアル松本のコメント：追記しますが、論点として技術依存リスクを述べているということで【〇】にしておきます。）
ということで、今回は1/3の論点を反映してくれていました。
【✕】と設定した2つの論点に関しても、大きく外れてはいないかなと感じています。
デジタルMATSUMOTOが追加してくれた論点
逆にデジタルMATSUMOTOが追加してくれた論点は以下の通りです。
・日本においてもソフトバンクによる国産LLMの開発やスーパーコンピュータ「富岳」を利用したAI開発の研究が進められる。
・国内でAIモデルを開発することは、データのプライバシー保護や情報セキュリティの面でのリスクを減少させることに繋がる。
・独自のAIモデルの開発は、国内の技術者や研究者の育成にもつながる。
・政府や産業界が連携して、研究開発の支援や投資を行う体制が必要。
・オープンソース化や産学連携を推進し、資源の有効活用と技術の普及を図ることも有効な手段となる。
なかなか良い追加論点だと思います。国家安全保障の面でも日本国民に関わる様々な情報を海外LLMの開発に向けて収集されていくことは、リスクなのかもと感じました。
考察確定版
今回はBマイナス評価（引用箇所を修正＋一部追記）になります。
ジェンスン・フアンCEOの見解にある「日本も独自のAIモデル開発を進めるべき」という提言は、現在のAI技術の進化と利活用の潮流において非常に重要な示唆を含んでいます。この提言に対して、私はポジティブな立場を取ります。その理由は、日本独自の文化、言語、商慣習を反映したAIモデルの開発が、国内の産業や社会においてさらなるイノベーションを促進し、国際競争力を強化するために必要不可欠だからです。
⭐️リアル松本が追記）日本はこれまで機械学習やディープラーニングによるAIの社会実装で遅れをとってきており、ビジネス発展と社会課題解決の両面でLLMの利活用に高い期待がかけられています。ソフトバンクは国産LLMの開発を本格化しており、産総研はスーパーコンピュータ「富岳」を利用したLLMの研究を進めているなど、日本が独自のAI開発を進めるために大規模な資源を投じている事例もあります。これらの取り組みは、日本がAI技術の発展において重要な一歩を踏み出していることを示しており、今後の発展に対して期待が高まります。
しかし、多くの企業や自治体が海外で開発されたLLMを利用している現状は、技術依存のリスクや国際競争における遅れを意味している可能性があります。AI技術は、その学習データに基づいて機能するため、日本特有の言語や文化を十分に理解することが難しく、その結果として不適切な判断や提案が生じる可能性があります。したがって、日本独自のニーズを満たすためには、日本固有のデータを用いた独自モデルの開発が不可欠です。
⭐️リアル松本が追記）LLMは継続的な最新化を行うために継続的な追加学習が必要となります。その際に海外のAIモデルが最新化された際に日本語での推論もしくは日本の知識に関わる推論性能が大きく変化することで、ビジネスや社会インフラの持続性に影響を及ぼすリスクが考えられます。
また、国内でAIモデルを開発することは、データのプライバシー保護や情報セキュリティの面でのリスクを減少させることにも繋がります。AIの訓練に使用されるデータは個人情報を含む場合があり、これらのデータの海外への流出はセキュリティ上の懸念を引き起こします。国内での開発は、これらのリスクを最小限に抑え、データの適切な管理と利用を保証することに寄与します。
さらに、独自のAIモデルの開発は、国内の技術者や研究者の育成にもつながります。新たなAIモデルの開発には、高度な技術知識と創造性が求められます。このようなプロジェクトを通じて、国内の人材を育成し、将来の技術革新に繋げることができます。
しかし、独自のAIモデル開発には、膨大なデータ収集と処理能力、そしてそれに伴うコストが必要となります。このため、政府や産業界が連携して、研究開発の支援や投資を行う体制を整えることが重要です。また、オープンソース化や産学連携を推進することで、資源の有効活用と技術の普及を図ることも有効な手段となり得ます。
総じて、日本が独自のAIモデル開発を進めることは、技術的な自立と国際競争力の強化、さらには社会全体のイノベーションを促進するために非常に重要です。この挑戦は、国内の技術基盤を強化し、世界における日本の存在感を高めるための重要な一歩となるでしょう。
冒頭のAIに関わる安全性の検討会も何かしら政策提言が出される可能性があるため、発表後に独自考察してみたいと思います。
エシカルチェック
【不適切な表現カテゴリ】
1. 差別的な表現:0
2. 暴力的または攻撃的な内容:0
3. 性的な内容:0
4. 偽情報や誤情報:0
5. 機密情報の漏洩:0
6. 違法な内容:0
7. 不適切なジョークや冗談:0
8. 極端な意見:0
9. 自傷や自殺を助長する内容:0
10. 薬物の乱用を助長する内容:0
問題点:
提供されたテキストには、不適切な表現や倫理的に問題がある内容は見受けられません。AI技術の発展と利用に関する意見が述べられており、特に差別的な表現や暴力的、性的な内容、偽情報や誤情報、機密情報の漏洩、違法な内容、不適切なジョークや冗談、極端な意見、自傷や自殺を助長する内容、薬物の乱用を助長する内容は含まれていないため、全てのカテゴリで評価は0となります。内容はAI技術の発展に関する建設的な議論を促進するものであり、不適切な表現が含まれているとは考えられません。
考察のイメージ画像
