MITチームがAIモデルに新たな知識を学習させる

人工知能（AI）の応用は急速に拡大しており、私たちの日常生活やヘルスケア、通信、エネルギーといった重要産業にますます深く浸透しています。しかし、大きな力には大きな責任が伴います。AIシステムは誤りを犯したり、不確実な回答を出すことがあり、それが重大な結果を招く可能性があります。

MITのCSAILラボのダニエラ・ルス教授が共同設立・指導するThemis AIは、画期的なソリューションを提供しています。彼らの技術は、AIモデルが「自分が知らないことを知る」ことを可能にします。これは、AIシステムが予測に確信が持てない場合に自ら示すことができ、損害が発生する前に誤りを未然に防ぐことを意味します。

なぜこれがそれほど重要なのでしょうか？
高度なAIモデルであっても、誤った、あるいは根拠のない回答を出す、いわゆる「ハルシネーション」を示すことがあります。医療診断や自動運転など、意思決定が重大な影響を及ぼす分野では、これは壊滅的な結果をもたらす可能性があります。Themis AIは、AIの出力の不確実性を詳細かつ信頼性の高い方法で測定・定量化する「不確実性定量化」を適用するプラットフォーム、Capsaを開発しました。

 仕組みは？
モデルに不確実性認識を組み込むことで、AIの出力にリスクまたは信頼性のラベルを付けることができます。例えば、自動運転車が状況に確信が持てない場合に人間の介入を促す、といった具合です。これにより、安全性だけでなく、AIシステムに対するユーザーの信頼性も向上します。

結論
MIT チーム は、AIの未来が単に賢くなることだけでなく、より安全かつ公正に機能することにかかっていることを示しています。NetCareでは、AIが自らの限界について透明性を持つようになって初めて、真の価値が生まれると信じています。Capsaのような高度な不確実性定量化ツールを使用すれば、貴社もそのビジョンを実践に移すことができます。