カンファレンス忘却禄

「オルツカンファレンス2023 ー生か死か 生成AIの齎す破壊と創造ー」

株式会社オルツ　
基本情報
代表取締役：米倉 千貴
2014年11月創設
人工知能先端研究センターとの連携協定を実施
「単語の組合せを用いた新しい個体認証手法」の特許を取得
「コミュニケーションを支援する人工知能システム」の特許を取得
「対象物の動きを示す複数の動画データを提供する装置およびプログラム」の特許を取得

HP:https://alt.ai/

alt Inc. プロモーションビデオ 　デジタルクローンについて
【５分解説】AI要約とは？【AI GIJIROKU (AI議事録)】
【話者識別！？AI GIJIROKUで話し手を分けた収録を実現！】 #AI議事録

今日のカンファレンスの大体の流れ
・デジタルクローン
・STACK&EMETH　データ保存と計算資源確保
・デジタルクローン会社対談
・会社宣伝

・デジタルクローン
デジタルクローンについての現状について主に喋ってくれた。
人をAIで具現化しようとするのが目的でやりたくないことは任せて、やりたいことをできるようになる世界を目指してる。技術としては、AI、ディープラーニング、ブロックチェーンなどを１０年がかりで研究中。
各個人に一人のAIが作られる。そこで出力された結果に生じる経済効果は個人や子供に入るように考えている。

デジタルクローンの作成は今でもできている。
成田さんの場合カフェにて90秒ほどの時間で、音声と映像データを提供し、残りはツイッターなどの情報を取得することで、作成された。
(まぁ形にはなってる。リアルに使うには処理能力がまだ足りないが、割とめんどい話もできていた。特徴量をかなり絞ってるからなのか、いつもの余裕のある感じはみられない。→これが喋るときの無駄な箇所であり大切なところ。)

成田さんの指摘として、特にデータを与えてないができた。しかしぎこちないこれは、人が普段から無駄なやり取りをおこなっているからではないか？
(ここで文学って大切だなぁと改めて認識した。曖昧な表現にも関わらず、人が情景を認識してしまうから。)

・STACK&EMETH　データ保存と計算資源確保
このセッションでは、個人情報を集めてどうやって保存するかの話と機密性について語っていた。
分散ストレージで大切にしていることは２つで可用性確保、永続性確保を大切にしている。可用性とは(Availability) = 稼働率（稼働時間）いつでも使える
・永続性とは耐久性、永続性(Durability) = データ持続性、データが損なわれないということ

STACK独自のストレージネットワークを構想、独自のインセンティブ設計が必要である。(データを預けても収入にならないとビジネスにならず、単なる遊び)
機密性　分割と暗号化で担保
完全性はハッシュを公開することで担保
可用性を分割・冗長化することにより担保

FIDO認証　秘密鍵を共有せずに認証が行える仕組み
DID(分散型ID)＋人格抽象化　複数の人格を保持することが可能
個人を仕事・家族・友人に人格分けてアクセスできる情報をコントロールする

STACKにより今まではcookieによって個人の趣向を考えていたが、今後は裏でサイトが個性モデルに対して質問を行い、個性モデルが勝手に回答して、それを元にサイトの表示を変化させる。

EMETHは、複雑な計算を実行するための「スーパーコンピューター」を誰でも利用できるようにする分散コンピューティングプラットフォームです。世界中のコンピューティングリソースのアイドルタイムを集約し、そのアイドルタイム中にジョブを処理できるようにします。
  EMETHは、技術的な専門知識のレベルに関係なく、誰でも利用できるように設計されています。使いやすく、単一のコンピューターでは高価で時間がかかる複雑な計算を行う費用効果の高い方法を提供します。
  このプラットフォームは、複雑な計算を処理するための「スーパーコンピューター」を世界中のコンピューティングリソースのアイドルタイムを収集して提供することにより、人々が容易に利用できるように設計されています。<https://alt-rd.notion.site/Emeth-White-Paper-v-0-6-74a66bcd4ae548079841d53d5de0bb8e#d3721e277d934a00a045662c688f5949 >抜粋

リアルの事例
大規模言語モデル学習
AI超解像度(Super resolution)　昔のドラマや映画に使ったりしてきれいにしてる
ディープフェイク
Stable Diffusion的な画像生成
CGレンダリング

・デジタルクローン会社対談

問題として
40人のクローンを作ろうとしたら3TBbps必要ほぼ無理
そこをビューポイント変えてレンダリングすれば解決した
（途中抜けてるので意味わからん）

データの圧縮を落合さんは今やっていて、
戒名かいみょうぐらいしか人のデータなくね？絵文字2文字分やん
特徴の特定は割と楽そう、つまり人は価値あるデータなくね？
さっきの成田さんが言ってたこととリンクしてるよなぁ
人は共通のことを知るために脳を使いすぎてる、より今後は寛容にしてすきなことにとりくんでいくべきじゃないかな
デジタルネイチャーに対して、ヨーロッパ的な自然を支配下に置く考えよりも、自然とともにあろうとし恐れる日本的考えのほうが、サスティナビリティは高いと思う。

・会社宣伝

LLM
ChatGPT
InstructGPTはあまり流行らなかったし売れなかった
Chatという形で世に出したのが周りに親しまれて、流行っている
ChatbotというUI/UXが素晴らしい

LHTM-2
そもそも適切な派生モデルとそのUI/UXを作ることに中核的な価値がありその点に注力

イメージとして
ChatGPTは一つのAIが各々に適用
LHTM-2は各人にAIが適用されて独立化する

LHTM-2
以下３つを基礎
カスタマイズ性　各人に適応
事実性　各人の過去の発言などを元に回答
独立性　データが外に共有されない、各人の記録は各人のサーバにある感じ基礎に個々の目的に注力
ナレッジベース　特定分野のエキスパート（医者、法律家
パーソナルアシスタント　個々人のための意思決定、ルーチン作業代行
AI　Clone　卓越した営業手法の模倣、分析や応答が必要な作業の代行

出版のデジタル化によって人にとこされるのは
着想と解釈して行動するかのみになりつつある
この部分をPAI(パーソナルAI)で代替しようとしている

LMMの今後
カスタマイズ性の向上、
小型化(スマホで機能できるように)、
リアルタイムに更新