NISTEP注目科学技術 - 2023_E494
概要
マルチモーダル大規模基盤モデルとして、GPT-4やStable Diffusion、CLIPの様に、言語や画像を大量に学習した巨大な深層学習モデルが登場している。現在、種々の応用用途への利活用が急激な勢いで試みられているが、言語と画像だけでできることには限りがあり、かつ虚偽の内容を出力してしまう問題も知られている。将来的にはより多様なセンサーデータやデータ形式を包含した超マルチモーダルな基盤モデルが登場し、虚偽の内容を出力する問題が解決され、広い産業分野で活用される時代が到来すると思われる。
キーワード
基盤モデル / 深層学習 / 言語モデル / 生成モデル
| ID | 2023_E494 |
|---|---|
| 調査回 | 2023 |
| 注目/兆し | 注目 |
| 所属機関 | 企業 |
| 専門分野 | 情報通信 |
| 専門度 | 高 |
| 実現時期 | 5年未満 |
| 分析データ 推定科研費審査区分（中区分） | 61 （人間情報学） |
| 分析データ クラスタ | 46 （データサイエンス/機械学習・AI） |
研究段階
現在、マルチモーダル大規模基盤モデルはまだ進化の途中である。現状では、主に言語と画像に対するモデル（例えば、GPT-4やCLIPなど）が存在する。これらのモデルは、大量のテキストデータや画像データを学習し、特定の質問に対する回答や画像の認識・生成などを可能にしている。
しかし、それらのモデルは基本的に2次元データ（テキストや画像）に対するものであり、3次元データや音声、気象データなど、より多様なデータ形式に対応したモデルの研究開発が進んでいる。これらの超マルチモーダルモデルは、現在主に研究室レベルで開発が進められている。
さらに、AIが虚偽の情報を生成する問題に対する対策も、同時に研究されている。これは、AIのエシックスやガバナンスに関連する重要なテーマであり、モデルが出力する情報の信頼性と正確性を確保するためのものである。これに関しても、研究段階にあり、まだ決定的な解決策は見つかっていない。
しかし、それらのモデルは基本的に2次元データ（テキストや画像）に対するものであり、3次元データや音声、気象データなど、より多様なデータ形式に対応したモデルの研究開発が進んでいる。これらの超マルチモーダルモデルは、現在主に研究室レベルで開発が進められている。
さらに、AIが虚偽の情報を生成する問題に対する対策も、同時に研究されている。これは、AIのエシックスやガバナンスに関連する重要なテーマであり、モデルが出力する情報の信頼性と正確性を確保するためのものである。これに関しても、研究段階にあり、まだ決定的な解決策は見つかっていない。
インパクト
超マルチモーダルな基盤モデルが実現した場合、多様な分野での応用が可能となり、そのインパクトは甚大と予想される。
学術的影響：
これらのモデルは、AIの理解と表現力を大きく進化させる可能性がある。より多様なデータ形式に対応できるAIは、我々が現実世界を理解する方法を模倣することができ、それによりAIの理論とアルゴリズムの進化に寄与する。
経済的影響：
超マルチモーダルなモデルは、新たなビジネスや産業を創出する可能性がある。例えば、生物学的なデータを理解するAIは、医療分野での新たな診断ツールを生み出すことが期待される。また、これらのモデルがさらなる自動化を可能にし、生産性を向上させる可能性もある。
社会的影響：
これらのモデルは、個人や社会全体の生活を改善する可能性がある。音声、画像、テキストなど、日常生活で頻繁に用いられる様々なモダリティに対応するAIは、より自然なインターフェースを介した人々とのコミュニケーションが可能になる。これにより、特定の情報やサービスにアクセスするために必要な技能の壁が低くなり、平等性が向上する可能性がある。
また、AIが虚偽の情報を生成する問題が解決されれば、AIに対する信頼性が向上し、その結果、AIを活用する多くの産業やサービスが発展する可能性がある。これは、情報の品質と安全性を向上させ、社会全体の安全・安心を増進する。
環境的影響：
また、これらのモデルが環境データを理解し予測することで、環境保護やエネルギー管理に寄与する可能性もある。これは、地球規模の課題に対する新たなソリューションを生み出し、持続可能な社会の実現に貢献する。
学術的影響：
これらのモデルは、AIの理解と表現力を大きく進化させる可能性がある。より多様なデータ形式に対応できるAIは、我々が現実世界を理解する方法を模倣することができ、それによりAIの理論とアルゴリズムの進化に寄与する。
経済的影響：
超マルチモーダルなモデルは、新たなビジネスや産業を創出する可能性がある。例えば、生物学的なデータを理解するAIは、医療分野での新たな診断ツールを生み出すことが期待される。また、これらのモデルがさらなる自動化を可能にし、生産性を向上させる可能性もある。
社会的影響：
これらのモデルは、個人や社会全体の生活を改善する可能性がある。音声、画像、テキストなど、日常生活で頻繁に用いられる様々なモダリティに対応するAIは、より自然なインターフェースを介した人々とのコミュニケーションが可能になる。これにより、特定の情報やサービスにアクセスするために必要な技能の壁が低くなり、平等性が向上する可能性がある。
また、AIが虚偽の情報を生成する問題が解決されれば、AIに対する信頼性が向上し、その結果、AIを活用する多くの産業やサービスが発展する可能性がある。これは、情報の品質と安全性を向上させ、社会全体の安全・安心を増進する。
環境的影響：
また、これらのモデルが環境データを理解し予測することで、環境保護やエネルギー管理に寄与する可能性もある。これは、地球規模の課題に対する新たなソリューションを生み出し、持続可能な社会の実現に貢献する。
必要な要素
超マルチモーダルな基盤モデルの実現に向けては、以下の要素が重要と考えられる。
要素技術の進展：
モデルの学習能力：多様なモーダルを処理できるようにするには、モデルがそれぞれのモーダルの特性を理解し、それぞれのモーダル間の関連性を把握する能力が必要である。これには深層学習モデルの改良や新たな学習アルゴリズムの開発が必要となる。
計算能力：大規模なマルチモーダルデータを処理するためには、大量の計算リソースが必要である。これには高性能なハードウェアや効率的なソフトウェアの開発が必要となる。
社会的要素：
データの利用：様々なモーダルのデータを取得し、学習するためには、データのプライバシー問題や知的財産権の問題を適切に管理する必要がある。
AIの倫理：AIが虚偽の情報を生成する問題に対する対策を進めるとともに、AIの使用がもたらす潜在的な倫理的問題（例えば、AIが人間の職を奪う可能性、AIの判断が偏っている可能性など）についても議論し、適切なガイドラインや法制度を整備する必要がある。
留意点：
偏った学習：学習データが偏っていると、AIの出力も偏る可能性がある。多様なモーダルを扱うモデルでは、これがより深刻な問題となる可能性があり、機械学習の公平性がより強く求められるようになる。
技術の乱用：マルチモーダルなAIが生成する情報の信憑性を確保するためには、その技術の乱用を防ぐ方法を検討する必要がある。虚偽の情報を生成するAIは、情報操作や詐欺などの悪用につながる可能性がある。
これらの要素と留意点を考慮に入れ、持続可能で公正な社会を目指すとともに、この先進的な技術の開発を進めていくことが重要である。
要素技術の進展：
モデルの学習能力：多様なモーダルを処理できるようにするには、モデルがそれぞれのモーダルの特性を理解し、それぞれのモーダル間の関連性を把握する能力が必要である。これには深層学習モデルの改良や新たな学習アルゴリズムの開発が必要となる。
計算能力：大規模なマルチモーダルデータを処理するためには、大量の計算リソースが必要である。これには高性能なハードウェアや効率的なソフトウェアの開発が必要となる。
社会的要素：
データの利用：様々なモーダルのデータを取得し、学習するためには、データのプライバシー問題や知的財産権の問題を適切に管理する必要がある。
AIの倫理：AIが虚偽の情報を生成する問題に対する対策を進めるとともに、AIの使用がもたらす潜在的な倫理的問題（例えば、AIが人間の職を奪う可能性、AIの判断が偏っている可能性など）についても議論し、適切なガイドラインや法制度を整備する必要がある。
留意点：
偏った学習：学習データが偏っていると、AIの出力も偏る可能性がある。多様なモーダルを扱うモデルでは、これがより深刻な問題となる可能性があり、機械学習の公平性がより強く求められるようになる。
技術の乱用：マルチモーダルなAIが生成する情報の信憑性を確保するためには、その技術の乱用を防ぐ方法を検討する必要がある。虚偽の情報を生成するAIは、情報操作や詐欺などの悪用につながる可能性がある。
これらの要素と留意点を考慮に入れ、持続可能で公正な社会を目指すとともに、この先進的な技術の開発を進めていくことが重要である。