AIをスケールさせるための課題
HUMAN Protocol
AIはどんな組織にも多くの機会と利益をもたらしますが、その拡張は困難なものとなります。開発者は、アルゴリズムを拡張しようとする際に、障害に直面することは多々あることです。しかし、いくつかの特定の障害は、他の障害よりも頻繁に出てくる傾向があります。これらの課題と原因を理解することは、開発者がAIプロジェクトで円滑に解決策を進めていくのに非常に役立つでしょう。
非現実的なテスト性能
AI開発者が直面する最も一般的なスケーリングの課題の1つは、本番とテストのパフォーマンスを正確に比較することです。テストでは素晴らしいパフォーマンスを発揮するモデルでも、実世界の課題を与えられると物足りなくなることがあります。例えば、小さなデータサンプルは簡単に処理できても、フルサイズのデータセットが与えられると、破綻したり、情報の処理に予想以上に時間がかかったりします。
このような状況は、モデルをスケールアップする前の準備不足が原因であることが多いと、業界の専門家は指摘しています。開発者は、大規模で複雑なデータセットをトレーニング時と同じスピードと効果で処理するために、AIの処理能力とストレージ能力をスケールアップする必要があります。AIはかなり多くの情報を整理しようとしているので、作業するための仮想空間がさらに必要になります。
もちろん、より小さなデータの塊を使ってモデルを学習させることが理想的な場合もあります。開発者は、スケールアップする前にモデルを調整する必要があり、そうしないとライブパフォーマンスがトレーニングベンチマークを下回ってしまうことを認識する必要があります。
組織的な課題
AIがうまくスケールしないのは、技術そのものよりも、それに携わる人々の影響による場合もあります。この障害は、認識し解決するのがより困難かもしれませんが、それは可能です。AIはまだ新しい技術であるため、多くの組織がプロジェクトに適した人材の発見に苦労しています。拡張性のある機能的なモデルを構築するために必要なスキルのユニークな組み合わせは、単に見つけるのが難しいのです。
通常、組織は何人かの人を採用し、必要なスキルのほとんどを備えたチームを作ろうとします。これらの従業員は最終的にAI開発に熟達することになりますが、学習曲線は長く、遅れにつながる可能性があります。熟練したAI開発者の助けを借りることで、事態を急展開させ、より迅速で効果的なスケーリングにつなげることができるのです。
開発期間
AIモデルの開発には膨大な時間がかかります。残念ながら、開発期間が長いと、経済的・論理的にピボットできないため、スケーリングが困難になります。
多くの開発者は、特定のタスクを得意とする専門的なAIを作成します。これらのモデルは非常に効果的ですが、残念ながら、主に予測に基づくものでなければなりません。開発者は、自分たちの製品が実世界のアプリケーションに役立つかどうかを予測するために、概念実証の研究を行わなければなりません。しかし、残念ながら、この予測はいつも当たるとは限りません。あるAIは、意図することに対しては極めて優れているかもしれませんが、大規模なものでは機能しないでしょう。
大規模な影響を現実的に考慮しないと、投資対効果が得られないプロジェクトに何千ドル、何百万ドルも費やすことになりかねないのです。このような事態に対処するのは困難ですが、ある種の戦略を用いることで解決できます。専門家は、AIが新しいタスクを迅速に学習するための準備を整えるために、音声や動画などさまざまな種類の入力データを活用することを勧めています。さらに、機械学習プロセスを自動化することで、モデルを合理化し、新しいアプリケーションに短時間で適応できるようになります。
インフラの不足
特に中小規模のプロジェクトでは、必要な技術インフラの不足により、AIがスケールしないことがよくあります。これは、非現実的なテストパフォーマンスや開発上の問題と関連している場合もありますが、単独で発生することもあります。技術インフラはいくつかの領域で欠けていることがありますが、このスケーラビリティの課題は通常簡単に特定することができます。
例えば、AIが与えられたタスクを実行するのに必要な処理能力を有していない場合があります。これを解決する最善の方法は、個々の状況によって異なります。しかし、物理的なサーバーのスペースを増やすか、クラウドコンピューティングに切り替えるかの2つが解決策となる可能性があります。
同様に、処理に必要なデータ量に対して十分なストレージスペースが与えられていないAIは、混雑して効率が落ちてしまいます。データ量は継続的な課題であるため、ストレージは定期的に評価し、必要であれば拡張する必要があります。開発者がモデルのために間違ったタイプのデータベースを選択したために、ストレージが非効率的になっている可能性があります。
AIに十分な処理能力とデータストレージ容量が与えられていても、学習情報が不足しているため、大規模な結果を得られないことがあります。モデルは、より多くのデータを学習させることで、様々な入力データをより良く理解することができます。スケールアップしたときにおかしな出力を返すようなものは、AIが効果的にスケールアップするための十分な学習をしていないことを意味します。
行動テスト
AIは近年、データの偏りの問題で多くの批判にさらされています。かつてないほど普及し、広く利用され、テストされるようになりました。残念ながら、これによって深刻なスケーリングの問題が明らかになり、開発者はモデルの挙動を徹底的にテストすることを余儀なくされています。
例えば、アマゾンの悪名高い採用AIは、履歴書に「女性」または「女性向け」という言葉が含まれる候補者を差別していることをスタッフが発見し、閉鎖されたケースがあります。これは、管理職の承認が男性に偏っていた過去のデータを学習していたためで、このデータから学習した結果、同じ過ちを繰り返したのです。
幸いなことに、AI業界内の研究者や開発者は、ブラックボックス化した問題の解決に取り組んでいます。代表的な戦略の1つが、説明可能なAIです。これらのモデルは、開発者がどのように意思決定を行うかを正確に見ることができるように設計されています。これにより、モデルを起動したり拡張したりする前に、トレーニングデータの欠陥や不正確さを特定し、修正することができます。
同様に、HUMAN Protocolは、企業がAIトレーニングデータにラベル付けをする労働者を雇用できるようなインフラを提供しており、これにより新しいモデルがより正確かつ効率的に学習できるようになります。
AIのスケーリングの問題を解決する
開発者は、革新的なAIモデルを作るために、何百時間ものハードワークと献身を費やしています。そのため、何かがスケールしない場合、ストレスが蓄積されてイライラすることがあります。
幸いなことに、多くの開発者が同じ苦労を分かち合っています。業界では、これらの一般的な問題に対するソリューションを開発しており、開発者がAIプロジェクトを軌道に乗せるためにまさに必要なものである可能性があります。
今後数年間で技術がさらに進歩すれば、この業界は、明日の最先端製品の開発およびテストプロセスを革新することで、スケーリングの苦労を簡単に乗り切ることを学ぶでしょう。
統合や使用方法についてのお問い合わせ、HUMAN Protocolについての詳細は、HUMANチームにご連絡ください。
