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NISTEP注目科学技術 - 2023_W138

大規模言語モデルであるGPT-4が登場し、産学で急激に応用が試みられている。一方で虚偽の内容を出力してしまう問題も知られており、かつ対象とするデータの種類も言語のみである。現在、こうした人工知能技術によって実験科学を加速する試みも並行して進んでおり、仮説生成や実験計画、文献調査・生成等を補助もしくは自動化する研究がバラバラに進んでいる。今後はこうした諸機能を一元的に包括する大規模かつマルチモーダルな基盤モデルが登場し、こうした実験科学の多様なデータを解釈して科学研究の遂行を大幅に加速・自動化するAIサイエンティストが実現されると思われる。

現在は多くの研究者が実験科学の領域でAI技術を活用する可能性について研究している。しかし、具体的な大規模かつマルチモーダルな基盤モデルが既に完成しているという段階にはまだ至っていない。

AIを使用して実験科学を支援するためには、信頼性と正確性の高い情報を生成することが重要である。現在の研究段階では、AIモデルの虚偽情報生成の問題についても認識されており、この問題を解決するための手法を研究している。実際には、モデルのトレーニングデータの品質向上や、フィルタリング手法の導入などのアプローチが検討されている。

また、実験科学の領域では、言語だけでなく、視覚情報や音声情報、他のセンサ情報やゲノム・分子/結晶構造などの多様なデータも重要である。マルチモーダルな基盤モデルの開発も進行中であり、これによって言語以外の情報も統合・解釈できる可能性がある。

現在、研究者たちはAIサイエンティストの実現に向けて、以下のような研究テーマに取り組んでいる：

信頼性の高い仮説生成：AIを使用して仮説を生成する際に、科学的な正確性と信頼性を保証する手法の開発が進められている。
効率的な実験計画：AIを活用して、データの収集や実験の計画を効率化する手法が研究されている。
文献調査・生成の自動化：AIを使用して文献を調査し、必要な情報を自動的に生成する方法の研究が行われている。
これらの研究は、産学の連携や研究者間の国際的な協力を通じて進められている。将来的には、より大規模で信頼性の高い基盤モデルが開発され、実験科学のさまざまな側面を包括的にサポートするAIサイエンティストが実現されることが期待される。

大規模かつマルチモーダルな基盤モデルと、それを活用したAIサイエンティストが実現した場合の科学技術のインパクトについて、以下のような効果が期待される。

知の創出と新たな技術の発展: AIサイエンティストの実現により、新たな知識や理解が生まれ、基礎科学の進展が促進される。また、AIを活用した新たな技術や手法の開発が可能になり、さまざまな分野での革新が生まれる。

新たなサービス・事業・産業の創出: AIによる実験科学の自動化と効率化は、新たなサービスや事業の創出を可能にする。例えば、AIを活用した自動化された研究支援や新薬開発、持続可能なエネルギー技術の開発などが実現し、新たな産業の成長を促進する。

技術・製品の改良と競争力の向上: AIによる実験科学の支援は、製品や製造プロセスの改良に役立つ。これにより、企業や産業の競争力が向上し、高品質な製品の開発や生産効率の向上が期待される。

研究開発従事者のワークライフバランス改善: AIサイエンティストが実験を始めとした膨大な作業に従事することで、研究開発に従事する人々は安全に、かつ創造性を発揮する部分に注力することができるようになる。

社会的基盤の強化と地域社会への貢献: AIを活用した実験科学の進展は、社会的基盤を強化するような工学分野への研究にも波及すると思われる。例えば、都市や交通システムの効率化、地域の持続可能な発展、地域社会への貢献などが期待される。

環境やエネルギーへの貢献: AIによる実験科学の進展は、環境保護やエネルギー効率の向上にも寄与する。持続可能なエネルギー技術や環境への配慮が反映された研究が進み、環境やエネルギーへの負荷が軽減される。

社会的課題の解決と公正性の向上: AIによる実験科学の進展は、AIによる社会科学の加速にも寄与していくと考えられる。科学的なアプローチとAIの力を組み合わせることで、健康格差や社会的不平等の解消、社会的課題への対策が進むでしょう。

大規模かつマルチモーダルな基盤モデルを実現するためには、以下の要素技術の進展が重要である。また、社会的な要素や留意すべき点も存在する。

モデルの精度と信頼性の向上: 現在の大規模言語モデルの課題として、虚偽の情報生成やバイアスの存在がある。このため、モデルのトレーニングデータの品質向上や、倫理的なガイドラインに基づいたモデルのトレーニングが必要となる。

マルチモーダルなデータ解釈の能力: 実験科学では言語データだけでなく、視覚情報や音声情報などの多様なデータが重要となる。モデルが異なるモダリティの情報を統合し解釈できる能力を開発する必要がある。

データの品質と量の確保: モデルをトレーニングするためには、信頼性の高いデータセットが必要となる。データの収集やラベリングの自動化、データセットのバイアスやノイズの除去など、データ品質の向上とデータ量の確保が課題となる。

計算資源とインフラストラクチャ: 大規模なモデルをトレーニングするためには高性能な計算資源とインフラストラクチャが必要である。高速なGPUや分散処理技術などを活用してモデルのトレーニングや推論を行うことが求められる。

倫理と規制への対応: AIの応用には倫理的な問題や法的な規制が関わる。特に医療や環境などの分野では、慎重な倫理的な取り組みと法的な規制の整備が必要である。また、アルゴリズムの透明性や責任の所在、フェアネスやプライバシーへの配慮など、エシカルな展開が求められる。

人間との協働とユーザーインタフェースの設計: AIサイエンティストの実現においても、人間とAIの協働が重要である。ユーザーインタフェースの設計やユーザビリティの向上によって、研究者がAIを効果的に活用し、AIが人間のニーズや意図を理解することが求められる。

これらの要素技術の進展と社会的な要素への留意に加えて、研究者、企業、政府、倫理委員会などの関係者間での協力とコラボレーションも重要である。AI駆動科学の実現には、幅広いステークホルダーの協力が必要となると思われる。