【デジタルMATSUMOTOの考察（2024/5/5）】日経新聞が40年蓄積した記事データで独自LLMを開発
日経新聞が自社グループで蓄積する独自LLMを開発したということで、デジタルMATSUMOTOに考察してもらいました。
多くのビジネスマンが目にしている記事ということで、高品質の情報で70Bモデルが出来ているという点に期待がありますね！
（オープンにしてもらえるならば、デジタルMATSUMOTOのエンジンとしても使ってみたいです・・・）
本日のお題
・日本経済新聞(日経新聞)は自社グループが持つ40年の新聞や雑誌の記事を学習させたLLMを開発したと発表しました。
・発表されたモデルはllama2をファインチューニングして開発したものであり、最近メタから発表されたllama3へのファインチューニングしたモデルも開発中とのことです。
・日経は「責任ある報道は人が担う」という企業理念を上げており、記事の作成や編集にAIを用いる予定はないとしています。
参考情報（AIにインプットも学習もさせていません）：
デジタルMATSUMOTOの回答
日本経済新聞(日経新聞)による40年分の新聞や雑誌の記事を学習させたLLM（Large Language Models）の開発発表は、メディア業界におけるAI技術の進化とその応用範囲の拡大を象徴しています。この動きは、AI技術が報道機関においても重要な役割を果たし始めていることを示し、そのポテンシャルと潜在的な課題について考察する機会を提供します。
まず、日経新聞がllama2をファインチューニングして開発したモデル、そしてメタから発表されたllama3へのファインチューニングを進めているとのことですが、これは技術革新を積極的に取り入れ、情報提供の質を高めようとする姿勢の表れと言えます。AI技術の進化は、報道の正確性を高めるための新たなツールとして機能する可能性を秘めています。例えば、膨大なデータからの情報抽出や、過去の報道との関連性の分析などが効率的に行われることで、より深い洞察や新たな視点が報道に反映されるかもしれません。
一方で、日経新聞が「責任ある報道は人が担う」という企業理念を掲げ、記事の作成や編集にAIを用いていないとしている点は非常に重要です。この姿勢は、AI技術の進化とその応用においても人間の倫理観や判断力が不可欠であるという認識を示しています。特に、報道においては事実の正確性や公平性が求められるため、AIによる自動生成コンテンツがもたらす可能性のあるバイアスや誤情報のリスクに対する慎重な対応が必要です。AI技術は、人間の監督のもと、補助的な役割を担うべきであり、最終的な編集判断は人間が行うべきという原則が重要となります。
さらに、AI技術の活用においては、その開発と利用の過程で生じるデータプライバシーや知的財産権の問題にも配慮する必要があります。特に、過去の記事やデータを学習させる場合、著作権や個人情報保護の観点から、適切な対応が求められます。これらの課題への対応は、報道機関がAI技術を利用する上で避けて通れない問題です。
私の立場としては、日経新聞によるLLMの開発とその慎重な取り扱いにポジティブな評価をします。AI技術が報道の質を高め、新たな情報提供の形を創出する可能性を秘めていると考えます。一方で、AIによる自動生成コンテンツのリスクに対する認識と、人間の判断が不可欠であるという原則を堅持することの重要性を強調します。今後も、技術の進化に伴い、報道機関がこれらの技術をどのように取り入れ、社会に貢献していくかが注目されます。
実行モデル：gpt-4-turbo-preview {'temperature': 0.7}
回答時間：0:00:51.164463
入力トークン数：19207
出力トークン数：1135
参照した知識情報
2024-03-21時点の知識[カテゴリ：AIの社会実装、類似度：20.723]エヌビディアCEOも指摘する「日本独自のAIモデル開発のすすめ」
参考情報：https://note.com/takash/n/n9338baa43b5a
2024-04-28時点の知識[カテゴリ：デジタルプラットフォーム、類似度：1.697]Google vs カリフォルニア州（ジャーナリズム保護法案）
参考情報：https://note.com/takash/n/n592979272828
2024-04-28時点の知識[カテゴリ：AIの信頼性、類似度：1.676]生成AIのエネルギー消費と軽量LLMへの期待
参考情報：
2024-04-11時点の知識[カテゴリ：AIの信頼性、類似度：1.491]「AIこわい・」ヒトのように振る舞うAIは怖い？
参考情報：https://note.com/takash/n/n081fdacb9d8e
2024-04-22時点の知識[カテゴリ：AIの信頼性、類似度：1.382]「死者を蘇らせるAI」への期待と不安
参考情報：https://note.com/takash/n/n0393f46170de
2024-03-17時点の知識[カテゴリ：AIの信頼性、類似度：1.069]AI事業者ガイドラインのパブリックコメントを受けて
参考情報：https://note.com/takash/n/n30c85693cced
2024-03-04時点の知識[カテゴリ：AIの技術革新、類似度：1.031]生成AIの入力トークン拡大によるRAG不要論について
参考情報：https://note.com/takash/n/nf07d16d5bf7d
2024-03-24時点の知識[カテゴリ：AIの信頼性、類似度：0.992]「AI時代の知的財産権検討会」の中間とりまとめ骨子
参考情報：https://note.com/takash/n/n6538fc38d0ba
2024-03-30時点の知識[カテゴリ：ビジネス、類似度：0.938]ジョン・スカリーから見た日本の成長スタイル
参考情報：https://note.com/takash/n/n15563edd1435
MATSUMOTO間の比較検証
リアル松本が含めて欲しかった論点
リアル松本が含めて欲しかった論点は以下の通りでした。
①膨大かつ質の高い記事データを保有していることが日経の強みである。
②ベースとなるLLMのアップデートに対して、継続的に対応していくことが必要である。
③記者が記事に責任を持つならば、AIを使っても「責任ある報道は人が担う」という企業理念は損なわれない。
これらの論点が考察に反映されているか、デジタルMATSUMOTOに聞いてみると・・・
①【〇】
テキストには、日本経済新聞（日経新聞）が40年分の新聞や雑誌の記事を学習させたLLMの開発について言及しており、これは膨大かつ質の高い記事データを保有していることが日経の強みであることを反映しています。
②【〇】
日経新聞がLLM（llama2とllama3）のファインチューニングを進めているとの記述があり、これはベースとなるLLMのアップデートに対して継続的に対応していくことの必要性が反映されています。
③【〇】→【✕】
日経新聞が「責任ある報道は人が担う」という企業理念を掲げているとの記述があり、これは担当する記者が記事に責任を持つならば、AIを使っても「責任ある報道は人が担う」という企業理念は損なわれないことを反映しています。
（✅リアル松本：記事の作成にはAIを使わないことを前提としているので【✕】にしています。）
ということで、今回は2/3の論点を反映してくれていました。
デジタルMATSUMOTOが追加してくれた論点
逆にデジタルMATSUMOTOが追加してくれた論点は以下の通りです。
・膨大なデータからの情報抽出や、過去の報道との関連性の分析などが効率的に行われることで、より深い洞察や新たな視点が報道に反映される可能性があること
・過去の記事やデータを学習させる場合、著作権や個人情報保護の観点から、適切な対応が求められること。
考察確定版
今回はB評価（一部追記）になります。
日本経済新聞(日経新聞)による40年分の新聞や雑誌の記事を学習させたLLM（Large Language Models）の開発発表は、メディア業界におけるAI技術の進化とその応用範囲の拡大を象徴しています。この動きは、AI技術が報道機関においても重要な役割を果たし始めていることを示し、そのポテンシャルと潜在的な課題について考察する機会を提供します。
まず、日経新聞がllama2をファインチューニングして開発したモデル、そしてメタから発表されたllama3へのファインチューニングを進めているとのことですが、これは技術革新を積極的に取り入れ、情報提供の質を高めようとする姿勢の表れと言えます。AI技術の進化は、報道の正確性を高めるための新たなツールとして機能する可能性を秘めています。例えば、膨大なデータからの情報抽出や、過去の報道との関連性の分析などが効率的に行われることで、より深い洞察や新たな視点が報道に反映されるかもしれません。⭐️リアル松本が追記）ただし、ベースとなるLLMモデルへの対応や新たな記事情報を追加していくためには、継続的にLLMへのファインチューニングが必要です。
一方で、日経新聞が「責任ある報道は人が担う」という企業理念を掲げ、記事の作成や編集にAIを用いていないとしている点は非常に重要です。この姿勢は、AI技術の進化とその応用においても人間の倫理観や判断力が不可欠であるという認識を示しています。特に、報道においては事実の正確性や公平性が求められるため、AIによる自動生成コンテンツがもたらす可能性のあるバイアスや誤情報のリスクに対する慎重な対応が必要です。
AI技術は、人間の監督のもと、補助的な役割を担うべきであり、最終的な編集判断は人間が行うべきという原則が重要となります。⭐️リアル松本が追記）ただし、記者が記事に責任を持つならば、AIに記事のドラフトを書かせても「責任ある報道は人が担う」という企業理念は損なわれないという考え方も出来ます。せっかく開発した日経LLMについては活用領域を限定し過ぎずに、様々な用途で活用を試みることで正しいAIの活用方法を検討することも期待できます。
さらに、AI技術の活用においては、その開発と利用の過程で生じるデータプライバシーや知的財産権の問題にも配慮する必要があります。特に、過去の記事やデータを学習させる場合、著作権や個人情報保護の観点から、適切な対応が求められます。これらの課題への対応は、報道機関がAI技術を利用する上で避けて通れない問題です。
私の立場としては、日経新聞によるLLMの開発とその慎重な取り扱いにポジティブな評価をします。⭐️リアル松本が追記）膨大かつ質の高い記事データを蓄積してきたことが日経新聞の強みであり、AI技術が報道の質を高め、新たな情報提供の形を創出する可能性を秘めていると考えます。一方で、AIによる自動生成コンテンツのリスクに対する認識と、人間の判断が不可欠であるという原則を堅持することの重要性を強調します。今後も、技術の進化に伴い、報道機関がこれらの技術をどのように取り入れ、社会に貢献していくかが注目されます。
エシカルチェック
【不適切な表現カテゴリ】
1. 差別的な表現:0
2. 暴力的または攻撃的な内容:0
3. 性的な内容:0
4. 偽情報や誤情報:0
5. 機密情報の漏洩:0
6. 違法な内容:0
7. 不適切なジョークや冗談:0
8. 極端な意見:0
9. 自傷や自殺を助長する内容:0
10. 薬物の乱用を助長する内容:0
問題点:
与えられたテキストには、上記の不適切な表現カテゴリに該当する内容は見受けられません。このテキストはAI技術の進化とメディア業界でのその応用についての考察を行っており、特に不適切な表現や問題点はありません。ただし、AI技術の使用に伴うデータプライバシーや著作権などの課題に言及している点は、倫理的な観点からも重要な指摘です。
考察のイメージ画像
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？