AIの多様な分野

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AIの多様な分野

ChatGPTを超えて：AIの多様な分野と、私たちの生活とビジネスへの革命

AIによる継続的なイノベーションの旅

私たちは今、人工知能（AI）の素晴らしい時代を生きています。大規模言語モデル（LLM）は変革の可能性を示し、コミュニケーションの革命と、かつては映画の中だけに見られたようなタスクの自動化を実現しました。LLMは、間違いなく私たちのイノベーションの武器庫における強力なツールです。しかし、AIの魅力は、その広大で多様な性質にあります。LLMは重要な要素ですが、AIの世界はそれよりもはるかに広大であり、ビジネスに新たな価値と効率性をもたらす可能性を秘めた他の多くの機能が満載です。この記事では、AIの広大な可能性を探求し、様々な専門分野がどのように現在の取り組みを補完し、増幅して、さらなる成功を促進できるのかを一緒に発見していきましょう。

AIの地図

AIをオーケストラと考えてみましょう。それぞれの楽器（またはツール）は、独自で不可欠な役割を持っています。それらが調和して演奏されると、堅牢で効率的なソリューションのシンフォニーが生まれます。これらの楽器をいくつか見ていきましょう。

1. 機械学習（ML）：予測分析家

機械学習（ML）は、AIのサブフィールドであり、システムが個々のタスクごとに明示的にプログラムされることなく、データから学習し、改善することに重点を置いています。固定された一連の手順に従う代わりに、MLアルゴリズムは、消費するデータに基づいてパターンを識別し、予測を行い、意思決定を行うように訓練されます。

— 私は、従来のコンピューティングの最も大きな制約の1つは、機械が「自力で対応できない」能力にあると考えています。つまり、従来のコンピュータは特定のルールセットに従い、動作停止を防ぐためにエラー処理が必要であり、自力で対応して学習することができません。人工知能は、この問題を解決し、私たち自身の問題解決能力を模倣するために生まれました。機械学習は学習の基本原理の1つであり、人間がついに機械に「学習」させることができるようになりました。

機械学習の主な特徴の1つは、パターンを発見する能力です。私たちが観察することで学習するように、MLは、従来の統計的手法や人間の分析では困難または不可能な、大量のデータの中に隠された関係や傾向を見つけることができます。学習したパターンに基づいて、MLモデルは将来の結果を予測したり、新しいデータを高い精度で分類したりすることができます。これは、機械にシミュレートされた生物学的特性である継続的な改善、つまり練習すればするほど能力が向上する能力のおかげです。MLモデルが処理するデータが多ければ多いほど、学習が進み、予測と意思決定の精度が高まります。人間の脳の神経学的プロセスをシミュレートする能力と計算能力を組み合わせることで、大量のデータ分析能力を持つAIが実現します。MLは、デジタル時代のデータ生成の指数関数的なペースに対処し、金融、医療、マーケティング、小売など様々なセクターで貴重な洞察を抽出し、プロセスを自動化するために理想的です。

機械学習はどのように機能するのか（直感的に）？

犬と猫の違いを子供に教えることを想像してみてください。何千枚もの写真を見せて、「これは犬」、「これは猫」と指さします。時間とともに、子供は犬（鼻、尖った耳、吠える）と猫（ひげ、アーモンド型の目、鳴く）の共通の特徴を識別し始め、最終的には、それまで見たことのない写真でも、犬と猫を自分で区別できるようになります。

機械学習はそれに類似した方法で動作します。アルゴリズムに大量のデータ（「写真」）を入力します。データにはラベル付けされているもの（犬/猫の例のように）とされていないものがあります。次に、アルゴリズムはこれらのデータから「学習」し、パターンと関係性を識別して、内部に「モデル」を構築します。このモデルは、新しい状況ごとに明示的にプログラムする必要なく、新しいデータに対して予測や分類を行うために使用されます。

機械学習の種類

機械学習には主に4つの種類があり、それぞれに独自の特性と用途があります。

  1. 教師あり学習：最も一般的な種類です。アルゴリズムは、「ラベル」または「正しい回答」がすでに付いているデータでトレーニングされます。たとえば、スパムフィルターは、スパムとスパムでないメールとしてすでに分類されているメールでトレーニングされます。モデルは、メールの特徴とそのラベルとの関係を学習し、新しいメールがスパムかどうかを予測できます。これは、すでに答えを知っている教師から学ぶようなものです。

  2. 教師なし学習：この場合、アルゴリズムはラベルのないデータを受け取り、独自にパターンと構造を見つける必要があります。一般的な例としては、ユーザーの好みをグループ化して商品を提案するレコメンデーションシステムがあります。これは、ガイドなしでつながりを見つけ出す、自己学習のようなものです。

  3. 半教師あり学習：前述の2つの組み合わせです。少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを使用してトレーニングを行います。データのラベル付けが高価または時間がかかる場合に役立ちます。

  4. 強化学習：アルゴリズムは、環境とやり取りし、行動に対して「報酬」または「罰則」を受け取る試行錯誤を通じて学習します。目標は、時間とともに報酬を最大化することです。古典的な例としては、各移動が評価され、システムが勝つための最善の戦略を学ぶチェスをプレイするアルゴリズムがあります。

決定木：直感的なMLアルゴリズム

決定木は、機械学習アルゴリズムの中でも最も基本的なもので、特に論理やフローチャートに精通している人にとって理解しやすいものです。これは、分類問題（「はい」または「いいえ」、「不正」または「不正でない」などのカテゴリを予測する）と回帰問題（家の価格などの数値を予測する）の両方に使用されます。

決定木はどのように機能するのか？

テニスコートがあり、コートをレンタルするのに最適な日を予測したい、またはビジネス戦略を変更するためにコートの使用方法を理解したいとします。数日間、いくつかの側面を記録しました：

（ここにテーブルデータの例が入る）

そして今？この表を見て、人々がいつテニスをするか言えますか？共通の変数を分離し、そこから始めるフローチャートを作成できます。これは決定木の原理と同じです。

決定木は、単純なルールに基づいて構造化された意思決定を支援する機械学習モデルです。アルゴリズムは過去のデータから学習し、将来の結果を予測するためのパターンを識別します。テニスをするかどうかを決定するには、天気、気温、湿度、風などの要素を考慮します。最初の画像（トレーニング例表）は、ツリーを「教える」ために使用する履歴データを示しています。各行は、気象条件と最終的な決定（はい/いいえ）を示しています。2番目の画像（テニスの決定木）は、AIが学習したロジックの視覚的な表現です。最も重要な属性（この場合は天気）から始まり、回答に基づいて分岐し、最終的な決定に至ります。たとえば、天気が「晴れ」で「湿度」が「高い」場合、決定はテニスを「しない」です。この構造により、AIが結論に至る方法を理解しやすくなり、意思決定のための強力で透明性のあるツールになります。

アルゴリズムはツリー状の構造を構築します。各内部ノードは属性のテスト（データに関する質問）を表し、各ブランチはそのテストの結果を表し、各リーフノード（またはターミナルノード）は最終的な決定または予測を表します。

ツリーの構築：決定木の構築プロセスには、さまざまな属性に基づいてデータセットをより小さく、より均質なサブセットに分割することが含まれます。アルゴリズムは、各段階でデータを分割するための最適な「質問」（属性）を探し、情報利得を最大化するか、エントロピー（データの無秩序または不純さの尺度）を最小化します。

決定木におけるもう1つの重要な概念はエントロピーです。エントロピーをデータセット内のクラスの「混合」と考えてください。ノードのエントロピーが高いということは、さまざまなクラスが混在していることを意味します（たとえば、解約する顧客が50％、解約しない顧客が50％）。目標は、各分割でこのエントロピーを減らし、「純粋な」ノード、つまり単一のクラスが優勢なノードを作成することです。

決定木における一般的な課題は、過剰適合（オーバーフィッティング）です。ツリーが非常に「深い」（多くの分岐がある）場合、トレーニングデータに過度に固執し、新しいデータにうまく一般化されないノイズや特異性を捉える可能性があります。これは、すでに見たデータでは優れたパフォーマンスを示しますが、新しい現実のデータに対して結果を予測することに失敗する可能性があることを意味します。これを防ぐために、ツリーの剪定（分岐の削除）や最大深さの定義などの手法が使用されます。

— しかし、この種の機械学習アルゴリズムは、実際的な状況でどのように役立つのでしょうか？

決定木は、チャーン予測に使用できます。基本的に、これは、手遅れになる前に警告信号を特定する実践です。たとえば、顧客離れのリスクが高い顧客を特定し、顧客維持のための積極的な措置を講じることができます。また、決定木を使用して、工場の在庫を最適化し、生産をより正確に計画するのに役立つ、売上高と需要の予測を行うことができます。金融市場では、この種のアルゴリズムは、銀行や証券会社によるリスク分析で広く使用されています。オンライン小売業では、顧客の行動に基づいて顧客をグループ化し、非常にターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンを作成するために使用されます。

コンピュータビジョン：AIが思考を学習したなら、今度は世界を見なければならない

コンピュータビジョンは、コンピュータやシステムがデジタル画像、ビデオ、その他の視覚入力から視覚情報を「見て」、解釈し、理解できるようにするAIの分野です。本質的に、それは機械が人間の視覚と同様に視覚的な世界から情報を取得できるようにする科学と技術です。

コンピュータビジョンはどのように機能するのか？

このプロセスは人間の視覚に似ていますが、重要な違いがあります。人間は、物体を区別する方法、距離、移動の有無、画像に問題がないかなどを学習するために、一生の時間を費やしますが、コンピュータビジョンは、網膜、視神経、視覚皮質の代わりにカメラ、データ、アルゴリズムを使用して、はるかに短い時間でこれらの機能を実行するようにトレーニングする必要があります。

コンピュータビジョンシステムが機能するためには、大量のデータが必要です。システムは、区別を識別し、最終的に画像を認識するまで、繰り返しデータ分析を実行します。たとえば、コンピュータに自動車のタイヤを認識させるには、大量のタイヤの画像とタイヤに関連するアイテムを入力して、違いを学習し、特に欠陥のないタイヤを認識させる必要があります。

幸いにも、コンピュータビジョンの飛躍的な進歩に貢献する機械学習の種類が少なくとも2つあります。1つは深層学習（Deep Learning）です。DLは、コンピュータが視覚データのコンテキストを単独で学習できるアルゴリズムモデルを使用する機械学習の一種です。モデルに十分なデータを入力すれば、コンピュータはこれらのデータを「観察」して、画像を区別する方法を自ら学習します。アルゴリズムにより、機械は、人間が画像認識をプログラムする代わりに、自ら学習できます。

もう1つの機械学習の種類は畳み込みニューラルネットワーク（CNN）です。CNNは、画像をピクセルに分割し、ピクセルにタグまたはラベルを付けることで、モデルが「見る」のを助けます。CNNはラベルを使用して畳み込み（3番目の関数を生成するための2つの関数の数学的演算）を実行し、「見ている」ものについての予測を行います。ニューラルネットワークは畳み込みを実行し、予測が現実のものになるまで一連の反復で予測の精度を確認します。その後、人間と同様に画像を認識または見ることができるようになります。遠くの画像を区別する人と同様に、CNNは最初に鮮明な輪郭と単純な形状を識別し、その後、予測を複数回繰り返すことで情報を埋めます。CNNは個々の画像を解釈するために使用されます。ビデオアプリケーションの場合、リカレントニューラルネットワーク（RNN）が同様の方法で使用され、コンピュータがフレームのシーケンスにおける画像がどのように関連しているかを理解するのに役立ちます。

現実の世界では、コンピュータビジョンは、たとえば、自動品質管理、組み立てラインでの製品の欠陥の特定、顧客に届く前に品質を確保するために使用できます。または、セキュリティと監視において、顔認識システムやスマートカメラなどですでに広く使用されており、環境を監視し、不正アクセスを認識したり、リアルタイムで疑わしい活動を特定したりできます。また、上記で説明した工場の在庫分析でも、配送の流れ、在庫最適化などを理解するために使用できます。

これらの反復的な例とは別に、コンピュータビジョンが人々の生活にますます強固に存在感を示している全く異なる分野は、文書処理です。領収書から情報を抽出したり、オンラインの文書やアカウントを確認したりするなど、手動入力を取り除き、プロセスを高速化します。

自然言語処理（NLP）と音声（Speech）：AIは考える、見る、聞く、そして話す

—ここまでで、AIが幅広く多様な分野であり、その中でも最も魅力的で影響力のある2つの分野が自然言語処理（NLP）と音声技術（Speech）であることに気づかれたと思います。これらは組み合わさり、機械がさまざまな形式の人間の言語を理解するだけでなく、自然で直感的な方法で私たちとコミュニケーションをとることを可能にします。

自然言語処理（NLP）

自然言語処理（NLP）は、コンピュータが人間の言語を理解、解釈、生成できるようにすることを目的としたAIの分野です。SiriやAlexaなどの仮想アシスタントが質問を理解したり、Googleがテキストを翻訳したり、メールがスパムをフィルタリングしたりする仕組みです。NLPの目標は、人間のコミュニケーションと機械の理解の間のギャップを埋めることです。

NLPは、以下のサブ領域を包含します。

音声（Speech）：NLPに似ているが、同じではない

AIの音声（Speech）領域は、機械が話された言語を処理および生成する能力を扱います。これは、オーディオの世界とデジタルの世界の橋渡しであり、機械が音声を通じて私たちと対話できるようにします。このAIのサブフィールドは、音声テキスト変換（Speech to Text）と、その逆のテキスト音声変換（Text to Speech）の2つの分野に分かれています。

自然言語処理と音声のシナジー

NLPと音声は、より完全でインタラクティブなAIシステムを作成するために、しばしば一緒に使用されます。たとえば、仮想アシスタントは、音声テキスト変換を使用して、話された質問をテキストに変換します。次に、NLPがその質問の意味を理解し、関連情報を抽出し、最適な回答を決定するために機能します。最後に、テキスト音声変換がシステムによって生成された回答を音声に変換し、アシスタントが口頭で回答できるようにします。この組み合わせは、より自然なユーザーインターフェースの作成と、人間のコミュニケーションを伴うタスクの自動化にとって不可欠であり、顧客サービスから教育、医療に至るまで、さまざまな業界に広範な可能性を開きます。

真のAI革命は、これらの分野がすべて統合して目標を達成するときに起こる

AIの真の力は、単一のツールを選択することではなく、それらを組み合わせる方法を知ることです。たとえば、LLMは他のAI形態の代替ではなく、統合された場合に真に革新的なソリューションを作成できる強力なパートナーです。

今日の非常に人気のあるエージェントを例に考えてみましょう。異なる専門分野が共通の目標のために協力するAIの組み合わせを考えてみましょう。

予測型の機械学習モデルは、過去のデータを使用して、サービスを解約する可能性が高い顧客を積極的に特定します。この貴重な洞察は、静的なレポートを生成するだけでなく、LLM（生成型）ベースのエージェントを起動します。顧客の完全な履歴（使用した製品、以前のインタラクション、好み）にアクセスできるLLMエージェントは、パーソナライズされた共感的なメールまたはメッセージを作成し、顧客の維持を促すために独自の特典またはカスタムソリューションを提供します。

—シナジー効果がわかりますか？機械学習の予測能力とLLMの機敏性とコミュニケーション能力を組み合わせることで、課題を特定するだけでなく、インテリジェントでプロアクティブ、かつスケーラブルな方法で課題に対処する完全なシステムを作成します。これは、独立したツールとしてではなく、具体的な結果を促進するインテリジェントなエコシステムとして、AIが全力を発揮しているということです。

AI分野の急速な進化に伴い、戦略的な思考とコンフォートゾーンからの脱却がますます必要になります。個人でも企業でも同様です。急速な技術進化のシナリオでは、ビジネス上の課題ごとに最適なAIツールを調査、分析、特定する能力が、緊急かつ戦略的なニーズとなっています。かつて安定性を求めていた企業は、現在、絶え間ない適応性を要求する市場に直面しています。真の知恵は、チームを適切な知識とツールで強化し、この変革をインテリジェントかつ持続可能な方法でナビゲートすることです。目標は、AIに関する堅固な能力基盤を構築し、組織が積極的に対応し、AIのさまざまな分野が特定の課題をどのように解決できるかを理解できるようにすることです。

AIへの効果的な投資を確実にするために、構造化された方法論が提案されます。データの関連性と品質を評価するためのデータマッピング、パターンと機会を特定するための潜在能力の探索的分析、およびAIの特定の分野がビジネス上の問題を解決する方法を詳細に説明する戦略レポート（利点、リソース、リスクを含む）です。この調査と戦略的計画のプロセスは、情報に基づいた意思決定を行い、各AIイニシアチブがビジネス目標に合致し、最大限の価値をもたらし、持続的な競争優位性を構築することを保証するために不可欠です。

結論

人工知能の真の力は、ChatGPT、Gemini、または人々の話題になっているこれらの一般的な生成型システムにあるのではなく、AIの各サブフィールドの広大な可能性を受け入れ、課題ごとにどのツールを適用するかを知ることです。これはジグソーパズルを組み立てるようなものです。機械学習、コンピュータビジョン、強化学習、最適化、LLM自体の各ピースは、よりスマートで効率的な未来を構築するために、その場所と重要な機能を持っています。これは単に利益を上げるだけではありません。社会のあらゆる分野がこの革命から恩恵を受けることができます。より正確な気象予測を行う気象システム、交通を最適化し、人々の時間を最適化し、事故を軽減する自律型システム。これらは、私がこの結論で今考えた用途のほんの一部であり、将来はさらに多くの可能性を秘めています。

この記事が、この分野を始めたばかりの人、またはこの新しい革命を理解し、それに適応しようとしている人の目を開かせることを願っています。AI分野は、単なる情報科学の分野ではなく、私たちが今日直面している問題を指数関数的に解決し、将来の問題を軽減するために活用できる広大な世界です。

参考文献

（参考文献のリストは原文のまま記載）

著者：Peterson Alves

AIファシリテーター｜生成AI、自動化、生産性について執筆しています。AIはパートナーであり、代替ではありません。実践的で応用可能なインサイトを提供します。

================================================================================ Original URL: https://jthedatascientist.medium.com/model-context-protocol-mcp-for-dummies-building-an-api-gateway-server-5aeb55231d9a ================================================================================

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Model Context Protocol (MCP) 超入門：API ゲートウェイサーバーの構築 -- 共有

複数の外部APIを単一のインターフェースに統合するMCPサーバーを作成するための包括的なガイドです。これは私のMCPシリーズの第2回記事であり、「Model Context Protocol (MCP) 超入門：はじめに」で解説した基礎概念に基づいています。

はじめに

現代のビジネスは、天気サービス、ニュースフィード、金融データ、ソーシャルメディアAPIなど、数十もの外部APIに依存しています。各APIには、独自の認証方法、レート制限、データ形式、そして癖があります。AIアプリケーションにとって、この複雑さをどのように処理するかは大きな課題となります。

そこで登場するのがAPIゲートウェイMCPサーバーです。AIに各サービスのOAuthフロー、APIレート制限、データ変換を教える代わりに、すべての技術的な複雑さを処理し、クリーンで標準化されたツールを公開する単一のMCPサーバーを作成します。

この記事では、天気データ、ニュース記事、株価という3つの異なる外部APIを統合する、本番環境対応のAPIゲートウェイMCPサーバーを構築します。読み終える頃には、単一のMCPインターフェースの下で外部サービスを統合できる独自のAPIゲートウェイを作成する方法を理解できるでしょう。

解決するビジネス上の課題

執筆者：Jonathan Schlosser シニアデータサイエンティスト | GenAI/LLM開発者 | 講師兼メンター | ML、DL、NLP、LLMを用いたデータ製品の構築✌️

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トピック7：LLMセキュリティ戦略の構築：ビジネスリーダーが重視すべき主要な柱

Innovate Solutions社のAIセキュリティへの取り組みは、次々と発生する危機への対応を通して、迅速かつ緊急性の高い学習の過程でした。当初、David Miller氏の「乗っ取られたボット」への攻撃は、インタラクションの時点で潜む新たな脅威を痛烈に思い出させてくれました。その後すぐに、データポイズニングの発見は、AIの中核となる知性を損なう可能性のある、より陰険な脆弱性を露呈しました。最後に、モデルの中核ロジックの欠陥により、クリーンなデータであってもバイアスが発生する可能性があることが明らかになりました。それぞれのインシデントは、より大きく相互に関連した問題の症状でした。この記事では、これらの教訓を単一の包括的なフレームワークに統合し、反応的な姿勢から回復力があり、積極的な姿勢へと移行しなければならないビジネスリーダーのための戦略的なロードマップを提供します。

ブループリント会議の開始

Ava、Ben、Emily、Chloeというリーダーシップチームは、磨かれた会議用テーブルの周りに座っていました。「LLMセキュリティロードマップ」というラベルの付いた大きなビジュアルが映し出された明るい部屋です。Avaはテーブルにペンを軽く叩き、チーム全体に視線を向け、明確な緊急感を感じさせました。彼女の低い声は、満足感と結果への要求が混ざり合っていました。「私たちが直面したすべての課題が、私たちに教訓を与えてくれました」と彼女は話し始めました。「このロードマップは、修正事項のチェックリストではありません。安全なAIの未来のための設計図です。これは皆さんの協調の証であり、どのように段階的に構築していくのかを聞きたいと思っています。」

柱1：入力セキュリティ（玄関）

Benは表示装置に身を乗り出し、ファイアウォールの図式に視線を固定しました。「私たちの戦略的ロードマップの最初の柱は、玄関のセキュリティについてです」と彼は落ち着いて正確な声で言いました。「Davidのボットで、私たちは苦労してこれを学びました。プロンプトインジェクションインシデントは、伝統的な意味でのハッキングではありませんでした。それは、インタラクションのポイント自体への攻撃でした。それを阻止するには、すべてのユーザープロンプトを潜在的な脅威として扱う必要があります。」

Avaはテーブルにペンを一度叩きました。部屋に鋭い音が響きます。「そして、解決策は、Ben？」と彼女は直接的な口調で促しました。Benは彼女を見つめ、図式に戻りました。「戦略的なポイントは、堅牢な入力フィルタリングとサニタイゼーションのプロトコルを構築しているということです。これは、最も基本的な防衛ラインです。これがないと、システム全体が脆弱になります。」

「その時のDavidの機転は、私たちが決して忘れない教訓を与えてくれました」とChloeはAvaを見て付け加えました。「この最初の柱がなければ、他の柱は何の意味もないことが明らかです。」

柱2：データの純度（基礎）

Emilyは表示装置に移動し、手でデータブロックの視覚表現をなぞりました。「入力セキュリティが玄関だとすれば、データの純度は基礎です」と彼女は落ち着いて正確な声で言いました。「ここでは、サイレントな敵であるデータポイズニングが、LLMは訓練されたデータと同じくらいしか信頼できないことを示してくれました。」

「私たちの解決策は、新しいデータガバナンスシステムです。これは、すべてのデータの起源を常に把握できるデータプロベナンス追跡の実装と、継続的な監査の実施を意味します。これは、AIがクリーンな基盤の上に構築されていることを保証するためのアプローチです。」

Benは前かがみになりました。「素晴らしいフレームワークですね」と彼は認めました。「しかし、膨大なデータセットのプロベナンスを追跡すると、迅速な開発サイクルにとって遅すぎたり、硬直したりするシステムが作成されるリスクはありませんか？」

Emilyは躊躇なく彼の視線に合いました。「適切に構築していなければ、そうなるでしょう」と彼女は新しい信念を込めた声で答えました。「これの倫理的な必要性は、速度への潜在的な阻害を上回ります。それは、実際に信頼できる基盤を構築することなのです。」

Avaはゆっくりと頷き、表情は毅然としていました。「それがまさに、非交渉の理由です。次は？」

柱3：アルゴリズムの公平性（中核ロジック）

Benは表示装置に戻り、指で画面上の複雑なフローチャートをたどりました。「私たちの3番目の柱は、不良データよりもさらに微妙な課題に対処します」と彼は鋭い集中力で言いました。「私のチームの仕事は、クリーンなデータセットであっても、モデルが意図しないアルゴリズムバイアス、つまり戦略的な推奨事項を歪める「学習された選好」を開発する可能性があることを明らかにしました。」

「これに対抗するために」と彼は続けました。「私たちは新しい命令を設けました。使用するすべてのLLMは、アルゴリズムの公平性監査の対象とする必要があります。これは、正確性をチェックするだけではありません。モデルの出力が偏見がなく、歪んだ視点から解放されていることを保証するために、公平性指標を定義してテストすることを意味します。」

Emilyは前かがみになり、眉をひそめました。「その考えは正しい、Ben。しかし、「公平性」を監査する際に、理論的な泥沼にはまらずに済むのでしょうか？監査が永遠の議論になるのはいつですか？」

Benは小さく自信に満ちた笑顔を浮かべました。「それがまさに課題です。私たちは監査するだけでなく、ベースラインを設定します。私のチームは、テストできる具体的な測定可能な指標を定義するためのフレームワークを構築しました。それは継続的なプロセスですが、単なる議論ではなく、客観的なデータに基づいています。」

Avaはゆっくりと頷き、答えに満足していました。「それは私たち自身の仕事の必要なチェックです。次は？」

柱4：出力監視（裏口）

Chloeは表示装置で彼女の番を迎え、姿勢はしっかりとしており、両手は彼女の前に組み合わされていました。彼女はデータフローとネットワークモニタを示す図表を参照しました。「私たちの4番目の柱は、裏口についてです」と彼女は静かながしかし確固とした声で述べました。「これは私たちがまだ学び続けている教訓であり、出力監視を最終的なセーフティネットとして必要とする理由です。」

Avaは前かがみになり、直接的な表情をしました。「他のものについては理解しています。それらは制御についてです。これは少し違います。入力を保護し、データを保護し、アルゴリズムを保護したなら、なぜこの柱はまだ必要なのでしょうか？すでに停止していないものを何を探しているのでしょうか？」

Chloeは躊躇なくAvaの視線と向き合いました。「プロンプト攻撃、データポイズニング、アルゴリズムバイアスなどは、私たちがキャッチできる影響の瞬間を持っています。しかし、モデルは時間とともに微妙で、ほとんど検出できない方法で劣化したり、破損したりすることもあります。この柱は、LLMの出力を継続的にスキャンして、ずれやドリフトがないかを確認することです。これは、AIが現実世界で行うことが、展開後数ヶ月経っても信頼できることを保証する方法です。」

柱5：文化的セキュリティ（人的要素）

Avaは画面から離れ、会議用テーブルの端に手を置きました。図表に注がれていた集中力は、今ではチームの顔に向けられていました。「そして、5番目であり、最も重要な柱に到達しました」と彼女は確固とした声で言いました。「コード、監査、監視という全体的なフレームワークは、積極的なAIセキュリティの文化がなければ無意味です。これは、一人または一つの部署の仕事ではありません。それは集団的な責任です。」

Benは席で動き、考え込むようなしかめっ面をしました。「概念的には同意します。しかし、文化的変化をどのように監査するのでしょうか？データプロベナンスを測定するのと同じ方法で、賛同を測定するのでしょうか？」

Avaは彼女の質問に断固とした表情で答えました。「しません」と彼女は躊躇なく答えました。「この柱は測定基準に関するものではありません。それは賛同についてです。それは、ここから始まるリーダーシップからの明確な命令についてです。皆さんそれぞれが、独自のやり方で、このパズルの異なる部分を明らかにしました。皆さんの協調のおかげで、この戦略的設計図を構築することができました。私たちの最後の柱は、この警戒心を私たちのDNAに組み込み、セキュリティを単なるタスクではなく、考え方にすることです。」

設計図から現実へ

柱の正式なプレゼンテーションは終わりました。Avaの最後のコメントでまだ少し緊張した姿勢を保つチームは、完成した戦略的ロードマップを示す大きなディスプレイの周りに集まりました。「これは私たちにとって大きなマイルストーンです」とAvaは低い、満足したような声で言いました。「私たちは危機に対応してこの旅を始めましたが、今ではこの分野でリーダーとしての地位を確立する設計図を持っています。」

Emilyは、自分が推進したロードマップの部分を見て、画面に手を置きました。「小さな、孤立した倫理的な問題が、私たちのセキュリティの基礎となる柱にどのように進化するかを見るのは驚くべきことです」と彼女は回想しました。

Benはゆっくりと、しっかりと頷きました。「私の恐れは、私たちが沈黙した、知ることのできない脅威と戦っていたことでした」と彼は付け加えました。「しかし、このフレームワークはそれを知ることができるようにします。測定し、制御する方法を与えてくれます。」

CISOの新たな命令

チームが解散すると、AvaとChloeは会議用テーブルから離れ、大きな窓のそばに立ち止まりました。Avaは彼女を見て、目に集中した強さがありました。「設計図は完成しました、Chloe」と彼女は鋭く要点を押さえた声で言いました。「さあ、現実のものにしましょう。」

Chloeは躊躇なくAvaの視線と向き合いました。「了解しました」と彼女は答えました。彼女はタブレットに手を置き、決意に満ちた表情をしていました。「真の仕事は統合から始まります。ここから私が引き継ぎます。」

教訓

Innovate Solutions社のLLMセキュリティを通じた取り組みは、AIへの脅威は従来のサイバーセキュリティよりも多様で複雑であることを明らかにしました。同社の経験は、現代的で積極的なAIセキュリティ戦略の基礎を形成するいくつかの重要な教訓をもたらしました。

次は？

包括的な戦略的ロードマップが整ったことで、Innovate Solutions社のチームはAIセキュリティに対する明確なビジョンを持っています。しかし、設計図は実行と同じくらい良いものです。次の課題は、理論から実践に移行することです。この取り組みの次回の記事では、同社のCISOであるChloe Davisが、この運用上の現実に対処する様子を追跡します。彼女と彼女のセキュリティチームが、この記事で定義されたまさにその柱である新しいLLMセキュリティプロトコルを既存のサイバーセキュリティフレームワークにどのように統合し、会社の対応を統一され、積極的なセキュリティ体制に変革していくのかを見ていきます。これは、真に回復力のあるAI企業を構築するための次の重要な段階です。

次のトピック：既存のサイバーセキュリティフレームワークへのLLMセキュリティの統合：戦略的ロードマップ 前のトピック：バイアスイン、バイアスアウト：不公平なLLM出力の戦略的セキュリティへの影響

執筆者：Scott Huang まだ回答はありません

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エージェントAIは玉石混淆？LLMとマルチエージェントシステムの「エージェント」を比較する

近年、大規模言語モデル（LLM）のリリースと同時に、「エージェントAI」が最も注目を集めるトピックとなっています。AIの実務家であり、エージェントベースモデリングの博士号を持つ私にとって、「LLM時代のエージェント」が、マルチエージェントシステム（MAS）における「エージェント」とどのように異なり（あるいは類似しているか）を知ることは非常に興味深いものでした。そもそもMASは数十年前から確立されており、現実世界の複雑系を研究するための優れたボトムアップアプローチとして活用されてきました。

その違いは、「エージェント」の定義にあります。

エージェントAIは、「あなたに代わって行動する代理人」という最初の定義を採用しています。株式仲介人や不動産仲介人と同様です。

一方、「マルチエージェント」ワークフローにおけるエージェントは、異種（ヘテロジニアス）です。つまり、それぞれが独自の役割を担います。例えば、Claudeの「マルチエージェント研究システム」には、全体的な研究アプローチとオーケストレーションを考案するLeadAgent、参考文献から引用を特定するCitationAgent、ウェブ検索やその他の作業を行う複数の研究エージェントなどが存在します。

「マルチエージェント」システムと呼ばれていますが、エージェントAIワークフローにおけるエージェントの数は、通常はわずかです。

MASにおけるエージェントは、2番目の定義、「定義された環境において能動的な役割を果たすもの」となります。MASは、主に数百または数千のエージェント間の相互作用から生じる複雑なシステムの挙動を研究するために使用されます。例えば、私の博士論文は、都市交通システムにおける歩行者と車両の相互作用に関するものでした。各歩行者と車両はエージェントとしてモデル化され、それぞれが単純な物理法則に従います。MASでは、同じタイプのエージェント（例：歩行者エージェント）のほとんどは同種（ホモジニアス）です。それらの行動（加速、減速、飛び出し）と相互作用をシミュレートすることで、さまざまな交通信号機の設計に関するWhat-if分析を行うことができます。

集中型対分散型通信

MASにおける通信は分散型であるのに対し、上記の例ではオーケストレーターによって管理される集中型通信であることに留意することが重要です。そのため、MASにおける典型的な創発的挙動は自己組織化です。コンサートの観客が2つのゲートからスタジアムを出ていく様子を想像してみてください。鳥瞰図から、群衆がゲートに向かって移動するにつれて、自動的に2つの列が形成されるのが分かります。人を指示する指揮官は必要ありません。そのため、MASシミュレーションは、スポーツスタジアムの設計分析や緊急時/危機管理に広く利用されてきました。

開放型対定義済み環境

これらの2種類の「エージェント」のもう1つの重要な違いは、それらが存在する環境です。MASでは、エージェントは定義された環境、つまり開発者によって設計された物理空間と、その空間内で相互作用する可能性のある他のエージェントの中に存在します。個々のエージェントの行動は、イベントトリガー型または時間トリガー型の定義されたルールに縛られています。一方、LLMを搭載したエージェントAIは、本質的な予測不可能性を持って生まれています。インターネットにアクセスできる能力は、その環境を無限なものにします。開発者はプロンプトを介してエージェントAIの行動を定義できますが、生成された行動が常に制限内にあるという保証はありません。これが、多くの人が本番環境でのエージェントAIのガバナンスに懸念を抱いている理由でもあります。

以下の表に、これらの2種類の「エージェント」の主な違いをまとめます。

特徴 エージェントAI MASにおけるエージェント
エージェントの定義 あなたに代わって行動する代理人 定義された環境において能動的な役割を果たすもの
エージェントの数 少数 数百または数千
エージェントの同質性 通常異種（ヘテロジニアス） 通常同種（ホモジニアス）
通信 集中型 分散型
環境 開放型、予測不可能 定義済み、ルールに基づく

MASにおけるエージェントAI

これまで、単一のエージェントAIシステム（上記で述べたClaudeの例など）による研究開発シナリオにおける強力な推論能力とコーディング能力が示されてきました。あなたは、エージェントAIがMASにおいてどのような役割を果たすのか、そしてそれが両方の分野に革命を起こすのだろうかと思うかもしれません。私はそう思います。

MASにおけるエージェントAIエージェントは、より広い環境と接続し、推論と現実世界の情報で行動を適応させることができます。私の博士課程の研究室では、さまざまな政策下での太陽エネルギー導入をシミュレートする研究プロジェクトがありました。私たちは、社会的影響（例：近隣住民、ソーシャルメディアからの影響）がコミュニティにおける導入率にどのように影響するかについて、かなりの仮定を行っていました。15年後、エージェントAIエージェントはソーシャルメディアに投稿し、現実の人間からのフィードバックをMASシミュレーションにおける意思決定への入力の一部として収集できるようになるかもしれません。シミュレーションの結果は、逆に現実世界の議論を形作る可能性があります。そして、反復処理が続きます。

一方、MASを使用して、複数のエージェントAIシステムのスケーリング効果をシミュレートできます。単一のエージェントAIシステムの予測不可能性について話していますが、分散型通信を介して協力する数百または数千ものシステムについてはどうでしょうか？大胆に考えてみましょう。これは、人間がエージェントAIの可能性の限界に触れ、それらをより適切に管理するためのアプローチを設計することを可能にするかもしれません。

要約

LLMとエージェントAIの急速な進歩は、学界と産業界の両方に多くの興奮をもたらしています。シミュレーションを含む研究における仕事のやり方をLLMとエージェントAIがどのように変革していくのかを見ることは、さらにエキサイティングです。コメント欄であなたの考えを共有するか、LinkedInで私を見つけてください。

XI Hui データサイエンティスト、ビューティー愛好家

================================================================================ Original URL: https://medium.com/@jainultrivedi55555/prompt-engineering-is-dead-the-rise-of-prompt-optimization-and-auto-prompting-f0b906d58f6e ================================================================================

プロンプトエンジニアリングは終わったのか？プロンプト最適化と自動プロンプティングの台頭

ここ数年、「プロンプトエンジニアリング」は、大規模言語モデル（LLM）の可能性を解き放つ魔法の杖として歓迎されてきました。しかし、AIが進化するにつれて、私たちとのインタラクション方法も進化しており、手動でプロンプトを作成する人間の時代はすでに終わろうとしています。

プロンプトエンジニアリングの黄金時代

2020年にGPT-3が登場したとき、AIモデルとのやり取りは新しい言語を学ぶようなものでした。適切な単語の組み合わせによって、汎用モデルを詩の生成器、コーディングアシスタント、カスタマーサポートエージェントに変えることができました。TwitterのスレッドからPromptBaseのマーケットプレイスまで、コミュニティは「プロンプトレシピ」で爆発し、プロンプト作成は正当なスキルセットになりました。

なぜうまくいったのか？

しかし、落とし穴がありました。プロンプトは依然として手動で、試行錯誤に基づいており、多くの場合、脆弱でした（単語をわずかに変更するだけで、応答の質が低下する可能性がありました）。

変化：手動プロンプトから機械最適化プロンプトへ

今日まで早送りしましょう。最新のAI研究では、人間の創造性に頼ることなく、プロンプトを自動的に生成、最適化、改良する方法が見つかりました。登場したのがプロンプト最適化です。これは、人間ではなくアルゴリズムがタスクに最適な指示を見つけるプロセスです。この実現を可能にした2つの大きな変化は次のとおりです。

  1. PEFT（パラメータ効率の良いファインチューニング）： モデル全体を再トレーニングするのではなく、少量のパラメータのみを調整することで、コストと時間を削減します。
  2. プロンプトチューニング： モデルの既存のパラメータを固定したまま、入力の前に付加される小さな「仮想プロンプト」パラメータを最適化します。

その結果、「巧妙な文章を書く」ことから「何百万もの隠れたプロンプトのようなパラメータを最適化する」へと移行しました。

プロンプトチューニングとファインチューニング

多くの人がこの2つを混同しますが、異なるレベルで動作します。

機能 プロンプトチューニング ファインチューニング
変更されるもの 少数の「仮想プロンプト」パラメータのみ すべてまたは多くのモデルパラメータ
必要データ 極めて小さなデータセット より大きなデータセット
速度 トレーニングが非常に速い 遅い
コスト 低い 高い
柔軟性 狭いタスクに適している 広範な適応が可能

良いアナロジー：プロンプトチューニングは、既存の家をリフォームするのに似ています。ファインチューニングは、全く新しい家を建てるようなものです。

事例研究：OpenAIのシステムプロンプトと自動エージェント

ChatGPTを使用していれば、すでにプロンプト最適化が機能しているのを見ています。気づいていないだけかもしれません。すべての会話は、次のような隠れたシステムプロンプトで始まります。

これらのプロンプトは、各セッションに対して手動で記述されているわけではありません。次を使用して繰り返し最適化されています。

一方、Auto-GPTやLangChainのReActパターンなどの自動エージェントは、さらに一歩進んでいます。ここでは、プロンプト作成が完全に機械に委譲されています。

未来：人間はプロンプトを書き続けるのか？

自動プロンプティングの台頭は、人間のプロンプトエンジニアが一夜にして消滅することを意味するわけではありません。しかし、役割は変化するでしょう。Google検索を考えてみてください。初期には、ブール演算子と正確なキーワードを知る必要がありました。今では、自然にタイピングするだけで、エンジンがクエリ最適化を処理します。プロンプティングも同じ方向に向かっています。

重要なポイント

Brian Lester、Rami Al-Rfou、Noah Constantによる論文「大規模言語モデルのためのスケールの力：パラメータ効率の良いプロンプトチューニング」では、継続的なプロンプトチューニングによって、すべてのパラメータを更新することなく、大規模な事前学習済みモデルをダウンストリームタスクに適応させる方法を探っています。入力の前に追加された少数のタスク固有の埋め込みを学習することにより、完全なファインチューニングと同等の性能を達成し、プロンプト最適化を費用対効果が高く、スケーラブルなものにしています。

また、Xiang Lisa LiとPercy Liangによる論文「Prefix-Tuning：生成のための連続プロンプトの最適化」もご覧ください。この論文では、Transformerの隠れ空間において、連続的なタスク固有のベクトル（「プレフィックス」）を最適化しながら、モデルパラメータを固定しておくことで、ファインチューニングの軽量な代替案を紹介しています。この方法は、テキスト生成や要約などのタスクにおいて、はるかに少ない学習可能パラメータで高い性能を示しており、機械最適化された「仮想プロンプト」が手動のプロンプト作成に取って代わる可能性を示しています。

ご意見をお寄せください……

Jainul Trivedi著 データサイエンス愛好家

================================================================================ Original URL: https://medium.com/@omanyuk/your-ai-is-stuck-in-a-rut-what-if-it-could-have-a-psychedelic-insight-to-break-free-1adfd1ed197e ================================================================================

あなたのAIはマンネリに陥っていませんか？「サイケデリック」な洞察で打破できるなら？

新しい論文で、モデルの信念を一時的に「緩和」することで局所最適解から脱出する、神経科学に着想を得たフレームワークが紹介されています。

誰もが経験したことがあるでしょう。モデルの訓練中、損失関数の値は見事に減少していくのですが…突然止まります。平坦化します。学習率を調整したり、別の最適化アルゴリズムを試したりしましたが、最適ではない局所的最小値に陥ってしまっています。モデルは良いのですが、もっと良くなる可能性があることは分かっています。

解決策は、より多くのデータや計算能力ではなく、最適化そのものへの根本的に異なるアプローチなのではないでしょうか？AI自身に、行き詰まりを解消させる方法を教え込むことはできるのでしょうか？

Zenodoに掲載された最新の論文では、まさにそれを行うためのフレームワークを提案しています。私たちは、意識変化状態（ASC）の神経科学という、非常に興味深い分野から着想を得ました。

局所的最小値の専制

深層学習モデルは、信じられないほど複雑で高次元の損失関数空間をナビゲートします。局所的最小値に陥ることは、バグというよりも、この地形の本質的な特徴です。まるで登山家が、広大な山脈の中で最も低い地点を見つけようとしているのに、小さな快適な谷に閉じ込められ、すぐ向こうの尾根にあるはるかに深い峡谷に気づかないようなものです。

ノイズを追加するなどの標準的な探索方法は、しばしばランダムで非効率です。登山家にただ漫然と歩き回るように指示し、偶然谷から脱出することを期待しているようなものです。私たちは、もっと賢い方法があると信じています。

「無秩序な脳」からの教訓🧠

私たちの研究は、神経科学におけるREBUS（RElaxed Beliefs Under pSychedelics）モデルに触発されています。このモデルは、特定の意識状態が、私たちの高度な信念—脳が世界を予測するために使用する、強く保持された仮定—の精度を緩和することによって機能すると示唆しています。これらの信念への「執着」を一時的に「緩める」ことで、脳は新しい繋がりを探求し、硬直した思考パターンから脱出し、深い洞察の瞬間に至ることができます。

そこで私たちは、この原則をAIに適用できるのではないかと考えました。これは「意識を持つAI」を作るということではありません。機能的なアナロジーです。脳で機能する計算原理を取り入れ、機械学習の中核となる問題を解決しようとしています。

私たちのフレームワーク：AI最適化のための制御されたカオス

メタ認知的摂動フレームワークを紹介します。簡単に説明すると、以下のようになります。

  1. 安定化 (Stabilize): モデルが安定した状態に達するまで訓練します。
  2. 検出 (Detect): モデルが局所的最小値に陥っているかどうかを検出します。
  3. 緩和 (Relax): モデルの信念（重み）に制御された摂動を加えます。これは、脳の意識変化状態における信念の「緩和」に相当します。
  4. 統合 (Integrate): 摂動後の状態を統合し、最適化を続けます。

この「安定化-検出-緩和-統合」サイクルは、目標指向で適応的な探索メカニズムを提供します。ランダムなノイズではなく、システムが硬直しすぎるときに正確に「カオスの端」へ向かう制御された押しです。

重要性

このアプローチは、無差別的にノイズを適用するSGLDなどの方法とは根本的に異なります。私たちのフレームワークは状態依存的で標的を絞っています。必要に応じてのみ作用し、過度に自信を持つようになったモデルの部分に介入を集中します。

もちろん、AIが不安定性を自己誘発することを許容するフレームワークには、重要な安全上の問題が伴います。私たちの論文では、これらの倫理的な考慮事項を深く掘り下げ、AIの理解における「飛躍」が有益であり、人間の価値観と整合していることを保証するために、堅牢なガードレールが不可欠であると主張しています。

さらに深く掘り下げる🚀

私たちは、この神経科学に着想を得たアプローチが、より創造的で不連続的な自己改善能力を持つAIシステムへの有望な道筋を提供すると考えています。これは単なる最適化を超え、計算による自己変容の初期段階への一歩です。

完全な数学的定式化、安定性解析、および提案する経験的検証プロトコルについては、完全な論文をお読みください。

Zenodoで全文を読む：神経科学に着想を得たAI最適化のためのメタ認知的摂動フレームワーク

この研究では、人工… [Zenodoへのリンク]