OpenAIのスマート・アプローチ: エレガントな少数精鋭

今朝のOpenAI社長のグレッグ・ブロックマンの発言は、「集中する事はビッグテックには大変だけど、うちみたいな小さい組織だとはるかに簡単」と言っています。これは、ダボス会議に臨むサム・アルトマンへのインタビューで語られた事を受けての発言だと思われます。

Being deliberate and focused as a company is much easier when small, much harder when large, but deeply important in all cases.

— Greg Brockman (@gdb) January 19, 2024

企業として意図的に集中することは、小規模であればはるかに簡単ですが、大規模であればはるかに困難ですが、どのような場合でも非常に重要です。

グレッグ・ブロックマン

うちは数名で選挙運動のフェイクニュース対策をしている

OpenAI's Altman and Makanju on Global Implications of AIというブルームバーグでの対談で、アメリカ大統領選でのフェイクニュース対策についてサムはこのように語っています。

正確な人数は分からないけれども、我々はこの問題を非常に真剣に受け止めています。ただ、従業員が500人しかいないので、選挙関連の仕事に700人や800人を割くことはできないです。確かに従業員は500人以上はいますが、500人全員を一つの問題に専念させるわけにはいかないんです。

多くの企業では、数百人のチームを使って、わずか4人の効率的に管理されたチームが成し遂げることができる成果よりも少ないことをしています。だから、ただ人数が多いというだけが重要な指標だとは思いません。私たちは、この問題に真剣に取り組むために多くの努力を惜しまないつもりです。

もちろん、予想が外れるかもしれないが、今回は新たな課題が出てくるだろうし、それに十分に備え、対応していかなければなりません。まだ全ての詳細を知っているわけではありませんが、いくつかのアイデアは持っています。昨日公開した通りです。

しかし、我々は非常に緊密なフィードバックループを持ち、慎重な監視を行い、何か気付いたら迅速に変更を加え、広範なエコシステムのパートナーと協力して、最善を尽くします。この問題については神経質になっているし、神経質になることは良いことだと思っています。

とはいえ、OpenAIで選挙関連の仕事に本当に専念している人は、ほんの少数です。メタやTikTokはそのために数百人を投入しています。彼らは恐らく、我々が持つ従業員全体よりも多くの人を抱えているでしょう。

サム・アルトマン

対談動画と、その動画の詳しい解説Noteを下記に共有しておきます。

一人の優秀なデータサイエンティスト＞＞＞＞＞超えられない壁＞＞＞＞＞＞＞＞＞＞人海戦術

人間が見逃す可能性があるタスクについては、AIが非常に有効なツールになり得ます。特に、大量のデータや情報を処理する必要がある場合、人間の能力を超えることが多いです。AIはこれらのタスクを迅速かつ正確に処理することができ、フェイクニュースの検出や選挙関連の監視など、複雑で大規模な問題に対処するのに特に有用です。

しかし、AIシステムの効果性は、それを設計し、開発する人々の技術と知識に大きく依存します。優れた開発者によって設計されたAIは、より正確で信頼性が高く、倫理的な問題を考慮した方法で問題に対処することができます。したがって、AIを適切に活用するためには、高い技術力と共に、倫理的な問題に対する深い理解も必要とされるのです。

「フェイクニュース検出システム」と「ディスインフォメーション検出システム」

フェイク文章を洗い出す作業は、一般的に「フェイクニュース検出」や「ディスインフォメーション検出」と呼ばれることが多いです。この分野では、不正確な情報や意図的に誤解を招く情報を特定し、フィルタリングする作業が行われます。

このタスクには、AI技術、特に自然言語処理（NLP）が広く用いられています。AIベースのシステムは、文章のスタイル、信頼性、ソース、内容の矛盾点などを分析し、フェイクニュースの可能性が高いコンテンツを識別します。したがって、このようなシステムは「フェイクニュース検出システム」や「ディスインフォメーション検出システム」と呼ばれます。

また、この分野の専門家や開発者は「フェイクニュース検出アナリスト」や「情報整合性アナリスト」などと呼ばれています。彼らは、テクノロジーと人間の専門知識を組み合わせて、信頼できる情報とそうでない情報を区別する重要な役割を果たしています。

文字、画像、音声、動画などのメディア形式に適応

フェイクニュースやディスインフォメーションの検出は、さまざまなタイプのコンテンツに対して行われる必要があります。それぞれのメディア形式に応じて異なる技術やアプローチが用いられます。

• 画像: フェイク画像検出では、画像の編集跡や異常を探し、元の画像と比較して不一致を検出します。深層学習などのAI技術がこの分野で広く用いられています。

• 音声: フェイク音声検出では、音声の波形や特徴を分析し、合成音声や変更された音声を識別します。

• 動画: フェイク動画検出では、ディープフェイクと呼ばれるAIによって生成された偽の動画を特定する技術が重要です。動画のフレームごとの一貫性や異常を分析することで、操作されたコンテンツを識別します。

このように、フェイクニュースやディスインフォメーションの検出は、テキストコンテンツだけでなく、画像、音声、動画などのメディア全体にわたる包括的な取り組みが必要です。それぞれの形式に特化した技術や手法が開発されており、これらを組み合わせることで、より幅広いタイプのフェイクコンテンツを効果的に識別することができます。

OpenAIの「フェイクニュース検出アナリスト」

OpenAIは、自然言語処理、画像認識、音声認識など多岐にわたるAI技術の開発に取り組んでおり、これらの技術はフェイクコンテンツの検出にも応用されます。したがって、この分野に関連する専門知識を持つ人材がOpenAIには数名いると考えられます。

彼らの仕事は、AIモデルが正確かつ効果的にフェイクニュースやディスインフォメーションを識別できるようにすることであり、これには高度な技術知識と倫理的な配慮が求められます。このような専門家の役割は、AI技術が社会に与える影響を考慮しつつ、信頼できる情報の提供に寄与することにあります。

ビッグテックも優れたプログラムを組むべきだ

以前のケンブリッジアナリティカ問題のような大規模な情報操作問題に対処する際、多くの組織やプラットフォームは伝統的に人海戦術に依存してきました。これは、特に問題が明らかになった初期段階では、適切なAIツールやアルゴリズムがまだ充分に発展していなかったためです。大量の人員を使ってコンテンツを手動でレビューし、フェイクニュースや不正な情報キャンペーンを識別する作業が行われました。

大統領選に向けて今後様々なSNS流されるフェイクニュースが益々増加すると思われるので、AIの力を利用してこれらの問題に取り組むことは、確かにより効率的かつ正確なアプローチです。AIツールは大量のデータを迅速に分析し、パターンを識別し、人間の目では見逃す可能性のある微妙な異常も検出することができます。また、AIは24時間365日、疲れることなく作業を続けることができ、大規模なデータセットを扱う場合のコストと時間を大幅に削減できます。