IBMの人間中心のアプローチは、AIスタートアップが必要とする唯一の青写真です

IBMは長い間イニシャルだけを使用していなかったため、私たちの多くは立ち止まって、文字が何を意味するのかを考えなければなりません。 国際ビジネスマシン。

先週のTNW2022会議で、IBMの最初の最高AI責任者であるセスドブリンが人工知能について話すために舞台に立ったとき、私はこの企業の唯一の焦点を思い出しました。

Dobrinが述べているように、IBMは「消費者向けAIを行っていません」。 スマートフォン用のIBMの仮想アシスタントをすぐにダウンロードすることはありません。 ビッグブルーは、セルフィーアプリのAIフィルターゲームには参加しません。

簡単に言えば、IBMは、クライアントとパートナーに価値を提供し、人間の生活をより簡単に、より良く、またはその両方にするAIモデルを作成するためにここにいます。

それはすべて言うのはとても簡単です。 しかし、個人消費者向けの製品やサービスの作成に重点を置いていない企業は、実際にそのような話をどのように行っているのでしょうか。

ドブリンによれば、それは難しいことではありません。あなたが収益化するモデルによって個々の人間がどのように影響を受けるかを気にかけてください。

私たちは、取り込んでお金を稼ぐデータの種類について非常に厳格です。

会議中のFinancialTimesのTimBradshawとの話し合いの中で、Dobrinは、IBMのアプローチを説明する方法として、GPT-3やDALL-E2などの大規模パラメーターモデルの例を使用しました。

彼はそれらのモデルを「おもちゃ」と表現しましたが、それには正当な理由があります。遊ぶのは楽しいですが、最終的にはあまり役に立ちません。 彼らは、ナンセンス、ヘイトスピーチ、および個人情報を出力する可能性の形で予測不可能になる傾向があります。 これにより、実験室の外に配備するのは危険です。

しかし、ドブリンはブラッドショーと聴衆に、IBMも同様のシステムに取り組んでいると語った。 彼はこれらのエージェントを「基礎モデル」と呼びました。これは、開発とトレーニングが完了すると、複数のアプリケーションに使用できることを意味します。

ただし、IBMの違いは、同社が基本モデルの開発に人間中心のアプローチを取っていることです。

Dobrinのリーダーシップの下で、同社はさまざまなソースからデータセットを厳選し、モデルやシステムに統合する前に内部の利用規約を適用します。

GPT-3が誤って不快なものを吐き出した場合、それは1つのことです。このようなことは、実験室で予想されます。 しかし、架空の例として、銀行の生産言語モデルが顧客にナンセンスまたは個人情報を出力し始める場合、それはまったく異なる状況です。

幸いなことに、IBM（銀行、運輸、エネルギーなどのさまざまな業界の企業と協力している会社）は、未チェックのデータの巨大なデータベースをモデルに詰め込み、最高のものを期待しているとは信じていません。

これは、ドブリンとブラッドショーのチャットからおそらく最も興味深いものをもたらします。「規制の準備をしてください」。

古いことわざにあるように、BSイン、BSアウト。 トレーニングしているデータを管理していない場合、AIの起動が規制時間になると、人生は困難になります。

そして、ますます多くの規制機関が略奪的なAI企業や企業の行き過ぎから市民を保護しようとするにつれて、AI買収のワイルドウェストは間もなく終了するでしょう。

AIのスタートアップが、規制の打撃を受けた後、EUまたは米国での使用に間に合うように準拠しない、または準拠できないモデルを作成した場合、それらを国際的に事業を行う企業に販売したり、買収したりする可能性はほとんどありません。なし。

どのようにスライスしても、IBMは外れ値です。 それとドブリンは、人々のプライバシーを保護するのに役立つコンプライアンス対応ソリューションを提供するというアイデアを楽しんでいるようです。

残りのビッグテックは、任意のベンチマークに合格する以外の目的を果たさない環境に害を与えるモデルの構築に数十億ドルを費やしていますが、IBMは推測よりも結果について心配しています。

そして、それは奇妙なことです。 それは業界の大多数がビジネスを行う方法ではありません。

IBMとDobrinは、AIセクターにおけるビッグテックの立場を再定義しようとしています。 そして、あなたの収益が広告収入、加入者数、または将来の誇大宣伝によって動かされていないとき、あなたは倫理的であるのと同じくらい効果的なソリューションを構築することができます。

そして、それはAIスタートアップの世界の大多数の人々に答えるべきいくつかの質問を残します。

あなたのスタートアップは将来の準備ができていますか？ 人間の結果を考慮して、モデルを倫理的にトレーニングし、システムに組み込まれているバイアスを説明できますか？ モデルをGDPR、EU AI、およびイリノイBIPAに準拠させることはできますか？

現在のすべての人が自由になり、VCが予測モデルやその他のベーパーウェアまたはprestidigitationベースの製品にお金を投じるのをやめた場合でも、モデルはビジネス価値を提供できますか？

誇大広告の列車に乗って飛び跳ねる企業やスタートアップのためにまだ少しのお金を稼ぐことはおそらくまだあるでしょうが、製品が実際にAIの冬に耐えることができる人々のために作られるべきことは間違いなくもっとたくさんあります。

人間中心のAIテクノロジーは、人間の生活をより良くするために良いアイデアであるだけでなく、長期にわたって賭ける価値のある唯一の機械学習アプリケーションでもあります。

ほこりが落ち着き、ビッグテックが数十億ドルを費やしている名声とパーラーのトリックに私たち全員があまり感銘を受けないとき、IBMはまだここにいて、地球の限られたエネルギー資源を使用して、個々の人間の結果を念頭に置いてソリューションを開発します。

これがまさに「持続可能性」の定義であり、IBMがこれまでのドブリンの専門家のリーダーシップの下で世界の人工知能コミュニティの事実上の技術リーダーになる態勢を整えている理由です。