IBM は、同社の年次会議「Think」で5月9日に発表された一連の新しい取り組みにより、AI の取り組みを強化させている。

この取り組みとは IBM の新製品プラットフォーム「Watsonx」のことで、ジェネレーティブ AI など AI モデルの構築と管理を支援するテクノロジーとサービスが含まれている。この新プラットフォームの主要な部分は、IBM Watsonx AI で、基礎モデルライブラリを提供し、企業がエンタープライズアプリケーション開発用に微調整可能な事前学習済みモデルから選択できるようにする。

モデルライブラリの一部として、IBM は Hugging Face と提携し、IBM のエンタープライズユーザにオープンなAIモデルへのアクセスを提供する。Watsonx AI モデルには、ジェネレーティブ AI コーディングツールで「Watson Code Assistant」も含まれており、IBM の Red Hat Ansible 製品と円形され、開発者のワークフローを自動化するのに役立つ予定だ。

また、Watsonxプ ラットフォームには、Watsonx データと Watsonx ガバナンスサービスが含まれており、組織が独自のデータを使用し、アクセスとプライバシーのための強力なガバナンスを持つことを支援することになる。

カンファレンスに先立ち行われた報道陣との約1時間のラウンドテーブルセッションで、CEO の Arvind Krishna 氏ら IBM 幹部は、新しい取り組みの概要を説明し、説明可能な AI、競争、IT における人間の必要性の継続といった話題の問題に IBM がどう取り組んでいるかについて、いくつかの知見を提供した。

最近、AI が盛り上がっていることは、誰もが認めるところだと思います。そうは言っても、私たちの企業顧客、特に規制された業界の人々や、正確さとスケーリングに多くの関心を持つ人々には、注意も必要です。（Krishna 氏）

企業向け AI のユースケースに全力投球

Krishna氏は、一般消費者向けの汎用的なジェネレーティブ AI プラットフォームを構築するのではなく、IBMのアプローチは企業ユーザのニーズに焦点を当てていることを強調した。

IBMのアプローチの基礎は、基礎モデルの使用だ。IBM はここ数年、独自の基礎モデルシリーズを構築しており、開発作業を支援するために独自のスーパーコンピュータも構築している。基本的な考え方はシンプルで、非常に大規模な言語モデル（LLM）を作成し、特定のユースケースの基礎とすることができる。IBM は Watsonx AI で、Krishna 氏が言うところの「ワークベンチ」を提供し、こうしたユースケースで組織をサポートしている。

ジェネレーティブ AI の世界では、あらゆるベンダーが OpenAI と提携したり、ChatGPT で大成功した OpenAI と競合しているように見える。Krishna 氏は OpenAI の名前に直接言及することはなかったが、IBM は AI の企業向けユースケースを非常に重視しており、一般消費者を対象としたものとは異なると主張した。

Watsonx によって組織は LLM やジェネレーティブ AI の可能性を利用できるようになり、同時にデータの制御も格段に向上しています。より多くのプライバシーを提供するために、オンプレミス、またはパブリッククラウド上のプライベートインスタンスで実行できるジェネエーティブ AI を提供することを検討しています。

Watsonx については、コンシューマー向けのユースケースではなく、1つのインスタンスが世界中のすべての企業の面倒を見ようとするわけでもありません。私たちは、それを適応させたいと考えている人々と、より一緒に仕事をする傾向があります。（Krishna 氏）

AI ガバナンスは、説明可能な AI とは違う

IBMの幹部は、Watsonx プラットフォームでも対応するガバナンスの必要性を強調している。

IBM の SVP 兼チーフコマーシャルオフィサー Rob Thomas 氏は、Watsonx のガバナンスには、組織が責任ある AI を持つために必要なすべての要素が含まれていると説明した。それには、ライフサイクル管理やモデルドリフト検出も含まれる。

モデルが何をしているかにかかわらず、それを Watsonx ガバナンスに接続することで、データの出所を理解することができます。企業が AI を導入する際には、慎重かつ責任ある方法で行うことが重要なポイントだと考えています。（Thomas 氏）

しかし、Krishna 氏は、責任ある AI は必ずしも説明可能な AI と同じではないし、そうである必要もないと主張した。

大規模な AI モデルが説明可能であると主張する人は、完全に真実を語っているわけではありません。大学の人文科学の授業でやるような、推論や論理の意味で説明可能なものではありません。それは正確ではありません。（Krishna 氏）

しかし、彼は、モデルがどのようなデータで学習され、モデルがどのような結果を出しているかを詳細に説明する機能としては、説明可能であると指摘している。Krishna 氏の考えでは、完全な説明可能性は現在存在しないが、潜在的なリスクから保護するためのガバナンスやガードレールといったコンセプトは、そこに適合することができる。

AI は人間に取って代わるのか？

AI の出現について多くの人が抱いている根底にある不安は、AIがさまざまな仕事における人間の必要性を代替してしまうのではないかということだ。

Krishna 氏は、AI はむしろ生産性を高めるものであり、人間がより多くの仕事をこなせるようにするものだと主張した。例えば、基礎モデルはサイバーセキュリティの大きな助けになるが、人間の必要性を代替するものではなく、むしろアナリストの生産性を著しく向上させるものであると指摘した。

全体として、IBM は地球上のどの企業よりも長くAIに取り組んできたが、Krishna 氏はここ数ヶ月で大きな変化があったことも指摘した。彼によると、3～5年前は、AI について話す IBM の クライアントが多く、多くの場合、小さなチームがしばしば小さなプロジェクトで実験していた。その会話は、ここ6ヶ月で変わった。

現在、ほとんどのクライアントは、企業内で AI をより広く展開し、どのように活用するかを検討しています。これは、この製品が革命的であり、大きな前進であることを示す最大のシグナルだと思います。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

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