LGのAI研究院長「超巨大AI活用、データの専門性と信頼性が左右する」

[AIインサイトフォーラム]ペ・ギョンフンAI研究院長「超巨大AI活用、データの専門性と信頼性が左右する」

「企業や政府が超巨大人工知能(AI)を適切に適用・活用するためには、良質なデータの確保が重要です。データの専門性、信頼性が確保されてこそ、産業現場に有用な超巨大AIの導入が可能となります」。

LG AI研究院のペ・ギョンフン院長は7日、ソウル市江南区のサムジョンホテルで開かれた「第1回AIインサイトフォーラム」の基調講演でこう強調した。
ペ院長は「現場でのAI適用需要は多いが、実際のAI学習などを通じて使用できるデータはかなり不足している」とし、「生成型AI、超巨大AIを導入する前に、企業内部のデータ状況を点検し、現業に活用可能な信頼性の高いデータがどれだけ備えられているかをまず確認する必要がある」とアドバイスした。

続けてペ院長は「韓国の超巨大AI産業の成功の可否は、良い巨大言語モデル(LLM)を作ることにほかならない」とし、「実質的なビジネスモデルにAIを適用してサービスを作り、収益化まで成し遂げることだ」と述べた。

◇ChatGPTが引き起こしたLLM大戦...生成型AIが急速に拡大

昨年末、GPT-3.5バージョンの登場後、生成型AIエコシステムが急速に拡大している。
ペ院長は「ChatGPTの登場で生成型AI市場の先取りのための競争が本格化している」とし、「OpenAI（オープンエイアイ）、Google（グーグル）など、ビッグテックを中心にAIのモデルサイズを持続的に拡大する大規模汎用モデルと、Meta（メタ）、学界、スタートアップを中心にカスタマイズされた軽量化モデル(sLLM)間のエコシステム主導権競争が激しくなるだろう」と予想した。
OpenAIは昨年3月にGPT-4を公開した後、プラグインサービスの有料化と企業向け(B2B)GPTを公開し、企業市場までエコシステムを広げている。Googleも3月にBard（バード）を公開した後、先月、企業向けサービスを発表するなど、同様の動きを見せている。Metaは2月にLLMモディル「LLaMA（ラマ）」を発表した後、オープンソースとして公開し、陣営を拡大している。
ペ院長は「Microsoft（マイクロソフト）、Amazon（アマゾン）は独自のLLM開発のほか、クラウドを通じて多様なLLMサービスを提供する戦略を採用した」とし、「Apple（アップル）、Tesla（テスラ）もLLM開発に加わるなど、米NASDAQ（ナスダック）の時価総額1～7位のテック企業全てがLLMMの開発に参加している」と説明した。
ペ院長は「最近、ChatGPTのアクセスが減少したというニュースが聞こえてくるが、これはChatGPTの関心の低さよりも、同様のサービスが多数登場し、視線が分散された影響が大きいだろう」とし、「多様なLLMが登場するにつれ、企業もサービス運営の費用対効果などを考えなければならない時期だ」と付け加えた。

◇良質なデータ確保は必須...信頼性確保も考えねば

ペ院長は、産業分野別に特化したオーダーメイドのLLMでイノベーションを起こすべきだと強調した。
ペ院長は「多様な業種、分野別にそれぞれ必要な生成型AIを選択・活用し、これを実質サービスに融合して収益を創出する構造を作らなければならない」とし、「生成型AIを単純に業務生産性の向上のためのツールと考えず、産業領域別に生成AI融合体系を作れば、市場競争で優位に立つことができる」と述べた。

そのために重要なのはデータだ。
ペ院長は「良いAIモデルを作るためには良質のデータが必要だが、使えるデータを保有している企業はほとんどない」とし、「データ整備だけでなく、個人情報や著作権の問題がないデータを確保することは容易ではない」と述べた。

質の高いデータはサービスの信頼にもつながる。
ペ院長は「現在、生成型AI技術は初期段階で幻覚現象が深刻で、これを完全に解決した企業はまだない」とし、「AIモデル別のデータ学習のソースによって偏向を持つしかなく、ソースが明確であったり、事実に基づいた回答を提供しない場合、サービスの信頼性はさらに低下する」と指摘した。
LG AI研究院もこのような問題を解決するために様々な試行錯誤を繰り返した。超巨大モデル「EXAONE（エクサワン）」を開発する過程で、既存のデータセットを再整備し、良質なデータに転換した。論文などの専門文献やニュースなど、事実に基づいた回答を生成し、出典を明示することで信頼性を高めた。
ペ院長は「多様なLLMと生成型AIサービスが登場し、この技術を組み合わせたサービスの利用者の目も厳しくなっただけに、初期から良質なデータに基づいた信頼できるサービスを生み出さなければならない」とし、「文脈だけを考慮して流暢（りゅうちょう）に回答を生成するレベルを越え、専門書、最新知識など、事実的な根拠に基づいた回答を生成するモデルを作ることに注力した」と話した。

◇AI、生成を越え予測へ...産業分野別のイノベーションに期待

ペ院長は、LLM生成機能以降、短期的には事実ベースの診断が可能になったが、中・長期的には未来予測を通じた洞察を提示する方向に発展しなければならないと強調した。
ペ院長は「専門性と信頼性が確保されたとしても、単純なLLMだけではサービスの差別化を確保することは難しくなるだろう」とし、「AIがこれまで強かった分野が予測であるため、LLMと予測を組み合わせて社会問題を解決するために活用されてこそ、産業別のデジタルイノベーションも実現できるだろう」と述べた。
実際、LG AI研究院は、「EXAONE」に予測モデルを組み合わせて△家電製品の海外地域の需要予測△AI投資ポートフォリオ△リチウム市場の価格予測など、現場で実質的に必要な情報とインサイトを提供している。
ペ院長は「最も重要なことは、AIを短期的ではなく、着実に適用して事例を作り、これを持続維持・発展させていくこと」とし、「生成型AI技術とサービスを通じて産業分野別の実質的な成功事例を作れば、これをグローバルに拡散し、エコシステムを構築することができるだろう」と強調した。

<超巨大AI推進協議会が主催し、韓国ソフトウェア産業協会と電子新聞が共同主管する「第1回AIインサイトフォーラム」が「深化する超巨大AIグローバル競争、信頼性の高いAIの競争力」をテーマに7日、ソウル市江南区のサムジョンホテルで開かれた。LG AI研究院のペ・ギョンフン院長が「超巨大AI時代、信頼できるAIの競争力」をテーマに発表している>

<画像=超巨大AI推進協議会が主催し、韓国ソフトウェア産業協会と電子新聞が共同主管する「第1回AIインサイトフォーラム」が「深化する超巨大AIグローバル競争、信頼性の高いAIの競争力」をテーマに7日、ソウル市江南区のサムジョンホテルで開かれた。LG AI研究院のペ・ギョンフン院長が「超巨大AI時代、信頼できるAIの競争力」をテーマに発表している>

原文：https://www.etnews.com/20230907000180