責任ある実用的なAIのためのオープンで小さな言語モデルの赤い帽子

地政学的影響がAIの開発と利用に与える影響

世界的な出来事が我々の世界を形成し続ける中、技術セクター、特にAI市場に影響を与えるのは避けられない。この影響は、AIの開発方法、その手法、そして企業内での応用に及ぶ。現在のAIの状況は、興奮と懐疑が混在しており、その可能性を受け入れる者もいれば、開発の初期段階ゆえに慎重な姿勢を取る者もいる。

従来のクローズドループの大規模言語モデル（LLM）、例えば有名なプロバイダーから提供されるものは、Llama、DeepSeek、BaiduのErnie X1といった新しい、よりオープンなモデルとの競争に直面している。一方、オープンソース開発は透明性を提供し、コミュニティの貢献の機会を与え、「責任あるAI」という概念に合致する。このアプローチは、環境への影響、使用倫理、学習データの出所、データ主権、言語、政治に関する問題を考慮する。

オープンソースのビジネスモデルで知られるRed Hatは、協力と透明性のアプローチをAIに適用することに熱心だ。最近、Red HatのEMEA担当CTOであるJulio Guijarroとの会話で、生成AIの力を責任を持って持続可能な形で企業に価値を加える彼らの戦略について議論した。

教育と透明性の必要性

Julioは、AIに関する教育の必要性を強調し、その複雑な性質が多くの人にとって「ブラックボックス」であると指摘した。「AIの内部の仕組みは、複雑な科学と数学に深く根ざしており、ほとんど知られていない」と彼は述べた。「この透明性の欠如は、AIが閉じた環境で開発されるとさらに悪化する。」

さらなる課題には、特定の言語の不足、データ主権に関する懸念、信頼性の問題が含まれる。Julioは、「データは組織の最も価値のある資産であり、企業は機密データをさまざまなプライバシーポリシーを持つ公開プラットフォームにさらすリスクを認識する必要がある」と述べた。

Red HatのAIに対するアプローチ

Red Hatは、グローバルなAI需要に応えるため、従来のAIサービスの疑問や制限に対処しながら、エンドユーザーに利益を提供することに焦点を当てている。Julioは、小規模言語モデル（SLM）の可能性を解決策として強調した。これらのモデルは、ローカルまたはハイブリッドクラウドで非専門ハードウェアを使用して実行でき、ローカルのビジネスデータにアクセスできる。SLMは効率的でタスクに特化しており、LLMよりも少ないリソースを必要とする。

SLMの主な利点の1つは、急速に変化するビジネスデータに追従できる能力だ。「大規模言語モデルは、データ生成が大きなクラウドの外、ビジネスプロセスのすぐそばで起こるため、すぐに時代遅れになる可能性がある」とJulioは説明した。

コストも重要な要素だ。「LLMを使用したカスタマーサービスクエリは、隠れたコストを大幅に引き起こす可能性がある」とJulioは述べた。「AI以前は、データクエリの範囲とコストは予測可能だった。LLMでは、反復モデルで動作するため、各インタラクションがコストを増大させる可能性がある。オンプレミスでモデルを実行することで、インフラに紐づけられたコストをよりコントロールできる。」

幸い、企業はGPUのような特殊なハードウェアに多額の投資をする必要はない。Red Hatは、標準的なハードウェアでモデルを最適化することに取り組んでおり、企業が必要とする特定のモデルに焦点を当て、すべてのクエリで大規模な汎用データセットを処理するのではなく、取り組んでいる。

小規模でローカライズされたモデルの重要性

ローカルデータを活用・参照することで、結果を特定のニーズに合わせて調整できる。Julioは、アラビア語やポルトガル語圏のような地域でのプロジェクトを参照し、英語中心のLLMでは十分にサービスされていないと述べた。

LLMには、時間に敏感なアプリケーションや顧客向けアプリケーションに影響を与える可能性のあるレイテンシーの問題など、実際の課題がある。リソースと結果をユーザーに近づけることで、これらの問題を軽減できる。

信頼は、責任あるAIのもう1つの重要な側面だ。Red Hatは、透明性を高め、より幅広いコミュニティの参加を可能にするために、オープンなプラットフォーム、ツール、モデルを提唱している。「これは誰にとっても重要だ」とJulioは述べた。「我々は、モデルを公開するだけでなく、ユーザーがそれらを複製、調整、提供するためのツールを提供することで、AIを民主化する能力を構築している。」

Red Hatの最近のNeural Magicの買収は、企業がAIをより簡単にスケールアップし、推論パフォーマンスを向上させ、vLLMプロジェクトを通じてAIワークロードの構築と展開にさらなる選択肢を提供することを目指している。さらに、IBM Researchと協力して、Red HatはInstructLabをリリースし、データサイエンティストではないが価値あるビジネス知識を持つ人々にAI開発を開放した。

AIの未来

AIバブルに関する多くの憶測がある中、Red Hatは、AIが特定のユースケースに合わせられ、オープンソースのままである未来を信じている。このアプローチは経済的に実行可能で、すべての人にアクセス可能だ。Red HatのCEO、Matt Hicksが述べたように、「AIの未来はオープンだ。」