5月17日、18日に開催された AI & Big Data Expo North America のDay2のブログです。

Day1は以下よりご覧ください。

AI & Big Data Expo North America に参加しました。Day1

Day 2 Sessions (Transformational AI)

二日目のAIのセッションは Transformational AI.

Transformational AI: Chairpersons Welcome

初めにチェアパーソンからのオープニングリマーク

AIの歴史

Consumer AI

• Emotional AI Emotional wellnessはより共感的でパーソナライズされた体験を消費者に提供します。

• Content Curation コンテンツキュレーション AIアルゴリズムは、ユーザーの興味や好みに基づいてニュース記事、ソーシャルメディアのフィード、コンテンツプラットフォームを編集するために使用されている

AIへの恐れ

• Job Displacement もしも、あなたがロボットのように働いた場合、ロボットはあなたの仕事を奪うよ

• 倫理的な問題 偏った意思決定や、モラルジャッジメント

• 予測不可能なこと 制御不能になるのでは？

初めは懸念され、恐れられたイノベーションも問題に対処することでその価値を証明していきました。

• Electricity
• Air Travel
• Internet
• Nuclear

Humanであることの意味とは？

コンテンツ生成の速さではなく、インサイトのクオリティーであり、処理できる範囲ではなく、あなたの人格の内容です。

Presentation: Scaling Machine Learning Platforms in the age of Generative Models

プレゼンテーション: 生成モデル時代の機械学習プラットフォームのスケーリング

• 生成型AIは、機械学習の最もエキサイティングで急速に成長している分野の1つ
• より洗練されたモデルへの需要が高まるにつれて、これらのモデルをトレーニングおよび展開するための堅牢でスケーラブルなプラットフォームの開発がますます重要になっている
• 基盤モデルをサポートするためのMLプラットフォームをスケーリングするためのさまざまな戦略について
• モデルの並列処理、クラウドベースのソリューション、モデルの圧縮技術などの分散トレーニング技術
• 課題と制約、現実世界のシナリオでの実装におけるベストプラクティス

• AI の進化
  • Artificial Intelligence
  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • Generative AI

GPUコンピュートには最上位機種が必要

GPT 3.5 Model Ecosystemについて

GPT-3の微調整は悪夢

ファインチューニングのアプローチについて

LLM（Large Language Models）が引き起こす最大の問題と、Vector DB（ベクトルデータベース）について

Panel: Personalization in a Commercial App to get Consumers the Best Possible Offers

パネルディスカッション: 消費者に最適な提案をするために、商用アプリでパーソナライズを実現

商用Appのパーソナライゼーション商業アプリにおける個別化によって、消費者に最適なオファーを提供することを目指す。

• ショッピング、クーポン、キャンペーン、small ad、medium size business...でのパーソナライゼーション
• 消費者の好みや価値観に合った商品のオファー
• 諸費者のショッピングパターンを洞察
• insightsを利用して店舗内の体験を最適化する
• マーケティング

Panel: The Future of AI Enabled Experiences

パネルディスカッション: AIを活用した体験の未来

• AIを活用した没入型体験は、どのようなものか
• パーソナライゼーション -> 重要な機能を活用する方法
• 顧客維持のための一貫性、信頼性、利便性の重要性について
• AIと他の破壊的技術を組み合わせて、新しいサービスを作り出す
• ハイパーカスタマイゼーションのためのデータやメタバース内の機械学習など

セッションまとめ

どのようなセッションがあったか概要についてご紹介させていただきましたが、気になったキーワードや、セッションでのQ＆Aについてご紹介します。

Prompt Engineering(プロンプトエンジニアリング)

• 入力文が大切
• 新しいプログラミング言語はEnglish。

Hallucination (幻覚???)

• AIが嘘をつく？
• 間違っているのに自信満々

モデルの問題じゃなく、正しいデータがあることが大切。

Autonomous agents (自律エージェント)

• AIが人間の介入なしにタスクを実行

AIに投資されているお金

• 80%はシリコンバレーに集まっている

業界トップはヒューマンセントリックデザインをどう見ているのか？

• ハイブリッドアプローチ
• コンシューマーは人間である

新しい仕事

• Prompting engineers
  • 入力デザイン
• Human guidance on AI
  • AIシステムの運用や意思決定において人間が関与する
• Killswitch Engineer
  • 人工知能（AI）の分野におけるセキュリティ
  • 制御不能な問題や悪影響が発生した場合に遮断するメカニズム設計など

まとめ

ChatGPTで、AIがより身近なものになってきたかと思います。 社会に様々なインパクトが発生し、今後どのようになるか、パネルディスカッションや、プレゼンテーションを聞いて思ったのは、これから起こる影響については受け入れ取り組んでいくという共通の意識を感じました。トランスフォーメーションAIでは、AIとパーソナライゼーションの課題に取り組み、最終的なゴールはハイパーパーソナライゼーションを目指すと明確な目標があることを知ることができました。

２日間にわたり参加することができ、普段キャッチアップできていなかった話や、AI分野の今を知れて勉強になりました。また機会があれば参加したいと思いました。

参考URl

• AI & Big Data Expo North America