Propman MEMO

2024.05.16

ソブリン（sovereign） とは…独立国家・主権者・統治者という意味…。

「ソブリンAI」…このネーミングは正直好きじゃない…。

まるで…AIに統治されるようなイメージを彷彿させる…。

日本においても…着々？と進んでいるようですが…

上手くいっていない印象が強いですね…。

ソブリンAIの整備が一定数終わった先に…何があるのか？

少し…怖い気がします…。

ソブリンAIとは、国家が自国のインフラ、データ、労働力、ビジネスネットワークを活用して人工知能（AI）を開発・運用する能力を指します。この概念は、データ主権を確立し、外部への依存を減らすことで、国家の経済的および技術的な自立を目指すものです。

日本におけるソブリンAIの取り組みは、特にNVIDIAやオラクルなどの企業との協力を通じて進められています。NVIDIAは、日本政府および企業と協力し、日本語モデルの開発や自然災害対応、気候レジリエンスの向上などを目的としたAI技術の導入を推進しています​ (NVIDIA Japan Blog)​​ (プレスリリース・ニュースリリース配信シェアNo.1｜PR TIMES)​。また、オラクルとNVIDIAの提携により、分散型クラウドおよび生成AIプラットフォームを利用したAIファクトリーの構築も進められており、これによりローカルおよび国のセキュアな施設内でクラウドサービスを運用できるようになります​ (マイナビニュース)​。

これらの取り組みは、AI技術の普及と同時にデジタル主権を確立し、国内のデータを安全に管理しながら、経済的成長と技術革新を促進することを目的としています。例えば、ソフトバンクとNVIDIAの協業により、5Gおよび6Gアプリケーション向けの生成AIプラットフォームや分散型AIファクトリーのネットワークが構築されています​ (NVIDIA Japan Blog)​。

日本はこのように、ソブリンAIを通じて技術的な独立性と経済的成長を両立させるための努力を続けています。

by ChatGPT

日本におけるソブリンAIとは、国家が自国のインフラ、データ、人材、ビジネスネットワークを活用して、AIを創造し、利用する能力を指します。これは、AI技術が生み出す莫大な経済効果を国内に取り込み、国家の競争力を強化するために重要と考えられています。

具体的には、以下のような取り組みが推進されています。

• AIインフラの整備: 国内にAI開発・運用に必要な計算機リソースやデータセンターを整備し、国内企業や研究機関がAI技術を容易に利用できるようにする。
• データの利活用: 民間企業や行政機関が保有するデータを安全かつ効率的に収集・分析し、AI開発に活用できるようにする。
• 人材育成: AI開発・運用に必要な専門人材を育成し、国内のAIエコシステムを活性化する。
• 倫理ガイドラインの策定: AI開発・利用における倫理的な課題を検討し、適切なガイドラインを策定する。

日本政府は、2020年3月に策定した「AI基本計画」において、ソブリンAIの推進を重点施策の一つとして掲げています。また、経済産業省は、2024年5月に国内主要クラウド事業者と連携し、AIモデルの学習・実行に必要な計算機リソースやデータセットを整備する「AIストレージサービス」の提供を開始しました。

民間企業もソブリンAIの取り組みに積極的に参画しており、NTTデータ、富士通、NECなどの大手IT企業は、AIインフラやデータ利活用サービスの提供、AI人材の育成などを行っています。

ソブリンAIは、日本のAI技術の発展と社会実装を加速させ、国家の競争力強化に貢献することが期待されています。しかし、一方で、データの安全性や倫理的な問題など、克服すべき課題も存在します。今後、これらの課題を解決しながら、ソブリンAIの取り組みを推進していくことが重要となります。

以下、ソブリンAIに関する参考情報です。

• 経済産業省「AI基本計画」 https://journal.meti.go.jp/p/32416/
• NVIDIA「ソブリンAIとは？」 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000466.000012662.html
• GIGAZINE「AI立国に必須とNVIDIAが提唱するソブリンAIとは一体何なのか？」 https://www.gizmodo.jp/tag/ai/
• ソフトバンク「世界・日本国内におけるソブリンクラウドへの取り組み状況」 https://www.softbank.jp/biz/blog/cloud-technology/articles/202401/sovereign-cloud-global/

by Gemini

2024.05.14

生成AIが人間の指示に従わず…勝手に人間を欺く障害回避…。

それは…成功を目指し報酬を得る為のショートカット！？

AIに意思は無い！はず？なので…

であれば…間違っているのは…指示を出した人間ということになるが…

それを判断するのは…何？誰？何処？

生成AIが障害回避を行う理由は、大きく3つあります。

1. 安全性の向上

生成AIは、障害を回避することで、生成されるデータの品質と安全性を向上させることができます。例えば、画像生成AIにおいて、生成された画像に人物が写っていないことを確認することで、プライバシー侵害を防ぐことができます。また、音声生成AIにおいて、生成された音声にノイズや雑音がないことを確認することで、聞き取りやすく、高品質な音声生成を実現することができます。

2. 効率性の向上

生成AIは、障害を回避することで、生成にかかる時間とコストを削減することができます。例えば、自然言語生成AIにおいて、生成された文章に文法的な誤りがないことを確認することで、修正にかかる時間を減らすことができます。また、ロボット制御AIにおいて、ロボットが障害物にぶつからないように制御することで、動作の失敗を防ぎ、作業効率を向上させることができます。

3. 信頼性の向上

生成AIは、障害を回避することで、ユーザーからの信頼性を向上させることができます。例えば、翻訳AIにおいて、翻訳された文章が意味的に正しいことを確認することで、ユーザーからの信頼を得ることができます。また、推薦システムAIにおいて、ユーザーに不適切なコンテンツを推薦しないようにすることで、ユーザーからの満足度を高めることができます。

これらの理由から、生成AIにおいて障害回避は重要な課題であり、多くの研究開発が進められています。

障害回避の具体的な方法

生成AIが障害を回避する方法としては、以下のようなものがあります。

• 事前学習データの精査: 生成AIに学習させるデータから、障害となる要素を排除します。
• モデルアーキテクチャの改良: 障害を検出 and 回避しやすいモデルアーキテクチャを開発します。
• 学習アルゴリズムの改良: 障害を検出 and 回避しやすいように学習アルゴリズムを改良します。
• 評価指標の開発: 障害回避性能を評価するための指標を開発します。

今後の展望

生成AIの障害回避技術は、今後さらに発展していくことが予想されます。より高度な障害検出 and 回避技術の開発、様々なタスクにおける障害回避技術の適用、人間との協調的な障害回避システムの構築などが期待されています。

生成AIの障害回避技術が発展することで、生成AIの安全性、効率性、信頼性が向上し、様々な分野での応用がさらに進むことが期待されます。

by Gemini

AI システムが障害回避を行う主な理由は以下の通りです。

1. 安全性の確保 AIシステムが人間や環境に危害を加えるリスクを最小化するため、危険な行動を回避する必要があります。特に自律システムでは、予期せぬ状況への対処が重要になります。
2. 信頼性の維持
   AIシステムが正常に機能し続けるためには、障害や誤作動を回避する必要があります。障害が発生すると、システムの信頼性が損なわれ、期待された性能を発揮できなくなる可能性があります。
3. 効率性の向上 障害が発生するとシステムの再起動や修理が必要になり、ダウンタイムが発生します。障害を回避することで、継続的な運用が可能になり、効率的な作業が実現します。
4. コスト削減 障害による損傷を最小限に抑えることで、修理やメンテナンスにかかるコストを削減できます。また、システムの長期的な利用が可能になります。

このように、AIシステムの安全性、信頼性、効率性、コスト面での利点から、障害回避は非常に重要な機能となっています。障害を適切に検知し、回避する制御アルゴリズムの開発が活発に行われています。

by Claude