岸田首相、生成型AI規制の提案をG7リーダーに向けて発表予定【日刊AIニュース 10/7】
岸田首相、生成型AI規制の提案をG7リーダーに向けて発表予定
（OJ）: ねぇ、Nekoちゃん、日本の首相、岸田文雄が生成型AIの開発者を規制する計画を発表するって聞いたことある？
（Neko）: ああ、それは最近のニュースで取り上げられている話題だのだ。詳しく説明するのだ。岸田首相は、京都でのスピーチで、生成型人工知能の開発者を規制する計画を明らかにする予定だのだ。これは、読売新聞が報じている内容だのだ。
（OJ）: ほう、それは興味深いね。でも、なぜそんな規制が必要なのかな？
（Neko）: その規制の目的は、誤情報の拡散を防ぐことだのだ。具体的には、AIによって生成された画像や情報と、それ以外のものを一般の人々が区別できるようにするためのものだのだ。これにより、AIが作成した情報と実際の情報を混同することなく、正確な情報を得ることができるようになるのだ。
（OJ）: なるほど、それは大事なことだね。それに、この規制はいつ提案されるの？
（Neko）: そのガイドラインは、今秋にもオンラインでのG7会議で提案される可能性があるのだ。これは、先進7か国のリーダーたちに向けての提案となるのだ。
（OJ）: G7会議での提案とは、かなり大きな動きだね。これによって、他の国々も同様の規制を検討するかもしれないね。
（Neko）: その通りだのだ。この提案が受け入れられれば、世界中での生成型AIの取り扱いに関する新しいスタンダードが確立される可能性があるのだ。これは、技術の進化とともに、その利用に関するルールやガイドラインが必要となってくることを示しているのだ。
AIの世界: 今知っておくべきこととその影響
（OJ）: ねぇ、Nekoちゃん、AIって最近よく聞くけど、具体的に何なの？
（Neko）: ああ、それは面白いトピックだね。AI（Artificial Intelligence）、つまり人工知能は、科学小説や映画でよく描写されるような、人間や動物の自然な知能に似た独立した知能を持つ機械やソフトウェアを指すことが多いのだ。しかし、現実の技術用語としてのAIは、人間や他の知的な動物が通常行う知的なタスクを完了するための機械やソフトウェアの能力を指すのだ。
（OJ）: 例えばどんなことができるの？
（Neko）: 例として、Apple MapsやGoogle Maps、Wazeなどのルート計画ソフトウェアを使用するとき、AIは2点間の最短のルートを見つけるために使用されるのだ。また、ゲームやソーシャルメディア、天気予報など、日常生活の多くの部分でAIとの相互作用があるのだ。
（OJ）: でも、AIって最近特に人気があるようだけど、なぜだろう？
（Neko）: その理由の一つは、ChatGPTのような成功したLLM（Large Language Model）の登場だ。これにより、多くの企業がMicrosoftのBing ChatやGoogleのBardなどの人気サービスのチャットボットインターフェースに同様のLLMを採用しているのだ。この技術は爆発的に人気となり、ユーザーはより正確なコンテンツを迅速かつ効率的に生成する能力を手に入れているのだ。
（OJ）: AIはどのように動作するの？
（Neko）: AIモデルの一つであるトランスフォーマーのおかげで、人間の言語を含む複雑なデータをよりよく理解することができるのだ。これらのトランスフォーマーは、テキスト、画像、コード、オーディオなどで訓練され、学んだものに基づいて新しいコンテンツを生成するのだ。
（OJ）: でも、AIは生きているの？感情を持っているの？
（Neko）: それは深い哲学的な問いだね。しかし、AIに関しては、短い答えは「No」だ。どんなにLLMが説得力のあるものであっても、それは人間のような反応を生成することができる言語解釈機械に過ぎないのだ。
（OJ）: AIは安全なの？
（Neko）: それは広すぎる問いだね。現時点では、日常生活でのAIの使用は比較的安全だと言えるだろう。しかし、この新しい技術によって多くの人々の仕事が大きく影響を受ける可能性があるのだ。
2023年世界ロボット市場レポート: アジアがヨーロッパとアメリカをリード
（OJ）: ねぇ、Nekoちゃん、最近のロボットのインストール状況って聞いたことある？
（Neko）: ああ、それは「World Robotics 2023 Report」に詳しく書かれているのだ。2022年には、世界中の工場で553,052台の産業用ロボットがインストールされたらしいのだ。これは前年比で5%の成長率だよ。
（OJ）: ほぅ、それはすごいな。どの地域での成長が特に目立っているのかな？
（Neko）: 地域別に見ると、新たに導入されたロボットの73%がアジアでインストールされ、ヨーロッパは15%、アメリカは10%だったのだ。特に、中国は世界最大の市場で、2022年には290,258台がインストールされ、前年の記録を5%上回ったのだ。
（OJ）: 中国がそんなに成長しているのは驚きだ。他の国はどうだろう？
（Neko）: 日本では、ロボットのインストールが9%増の50,413台となり、2019年の前のパンデミックレベルを超えたのだ。そして、日本は産業用ロボットの市場規模で中国に次いで2位だよ。また、韓国は1%の成長で31,716台がインストールされ、アメリカ、日本、中国に次いで世界で4番目のロボット市場となっているのだ。
（OJ）: ヨーロッパの状況はどうだ？
（Neko）: ヨーロッパ連合は、2022年に70,781台（+5%）で、世界で2番目に大きな市場だったのだ。ドイツはEU内での市場シェアが36%を占め、25,636台がインストールされた。次にイタリアが16%の市場シェアで、8%増の11,475台がインストールされたのだ。
（OJ）: アメリカはどうだった？
（Neko）: アメリカでは、インストールが8%増の56,053台となり、2018年のピークレベルを超えたのだ。特に、自動車産業が主要な成長ドライバーとなり、インストールが+47%（14,472台）となったのだ。
（OJ）: 未来の予測はどうだろう？
（Neko）: 2023年は、世界経済の成長が鈍化すると予想されているが、ロボットのインストールにはそのような傾向は見られないのだ。むしろ、長期的な成長トレンドが続くことが予想されており、2024年には年間600,000台がインストールされることが期待されているのだ。
本日の論文 MATHCODER: 数学的推論能力を強化する新しい手法
要約
この論文は、最近リリースされたGPT-4 Code Interpreterの成功を受けて、数学的な問題を解決する能力を強化するための新しい手法を提案しています。具体的には、数学の問題とそのコードベースの解決策を持つ新しいデータセット「MathCodeInstruct」の生成方法を提案しています。このデータセットは、自然言語、コード、および実行結果を組み合わせたものであり、これを使用してオープンソースの言語モデルを微調整することで、数学的推論能力を向上させることができます。この手法により、MathCoderモデルという新しいモデルファミリーが生まれ、これにより数学の問題を効果的に解決することができます。実験の結果、このモデルは、MATH (45.2%) および GSM8K (83.9%) のデータセットで、他のオープンソースの代替手法を大幅に上回る結果を達成しています。
革新的なポイント
統合されたアプローチ: この研究は、自然言語の推論、コードの生成、および実行結果のフィードバックをオープンソースの事前学習済みの大規模言語モデルに明示的に統合することで、数学的推論能力を強化することを目的としています。
高品質なデータセット「MathCodeInstruct」: このデータセットは、既存の数学の問題とそのGPT-4 Code Interpreterスタイルの解決策、および新しい問題生成手法を組み合わせて構築されています。
MathCoderモデルファミリー: Llama-2とCodeLlamaモデルを新しいデータセットで微調整することで、数学の問題を効果的に解決する新しいモデルファミリーを生み出しています。
（OJ）: ねぇ、Nekoちゃん、最近の研究で「MATHCODER」というのを聞いたことある？ （Neko）: ああ、それは数学的推論能力を強化するための新しい手法らしいのだ。詳しく説明するのだ。
（OJ）: おお、興味深いな。どんなものなのか教えてくれ。
（Neko）: もちろん。この研究は、GPT-4 Code Interpreterのように、自然言語の推論、コードの生成、コードの実行、そして実行結果に基づいてさらに推論を続ける能力を持つモデルを開発することを目的としているのだ。具体的には、数学の問題とそのコードベースの解決策を持つ新しいデータセット「MathCodeInstruct」を生成する方法を提案しているのだ。
（OJ）: それはすごいな。どのようにしてそれを実現しているのか？
（Neko）: まず、彼らはGPT-4 Code InterpreterのスタイルでGSM8KとMATHのトレーニングセットの解決策を収集するのだ。次に、このデータを使用して、初期モデルであるMathCoder-Initialを訓練するのだ。さらに、新しい数学の問題を生成し、これらの新しい問題の解決策を生成するためにMathCoder-Initialを使用するのだ。
（OJ）: それは面白い。そして、この新しいデータセットはどのようにして使用されるのか？
（Neko）: この新しいデータセットを使用して、Llama-2やCodeLlamaといった人気のあるオープンソースモデルを微調整し、MathCoderという新しいモデルファミリーを作成するのだ。実験の結果、このデータセットと訓練フレームワークを使用するモデルは、さまざまな数学的推論ベンチマークで顕著な改善を達成しているのだ。
（OJ）: それは驚きだ。この研究の主な貢献は何か？
（Neko）: この研究の主な貢献は、自然言語の推論、コードの生成、実行結果のフィードバックをオープンソースの事前学習済みの大規模言語モデルに明示的に統合することで、その数学的推論能力を強化することを目的としているのだ。また、新しいデータセット「MathCodeInstruct」を構築し、このデータセットに基づいて新しいモデルファミリー「MathCoder」を生み出しているのだ。
https://browse.arxiv.org/pdf/2310.03731.pdf
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？