Shift AIポッドキャスト：2024年のAIの進化について、マイクロソフトの著名なエンジニアであるパブロ・カストロ氏が語る
ボアズ・アシュケナージ著
Microsoft Azure AI Search チームに所属する著名なエンジニアである Pablo Castro は、生成 AI、AI 検索の内部の仕組み、そして開発者エコシステムを念頭に置いて Microsoft がこれらのシステムを構築するために採用しているアプローチについて深い洞察を持っています。
Shift AI Podcast の新エピソードで、カストロ氏はこれらの分野で期待している 3 つのトレンドについて語っています。
- コンテキストの長さがはるかに長いモデル。これにより、AI が各プロンプトに応答するときに、より多くのデータを考慮できるようになります。
- より高速な AI モデル。リアルタイムの会話と意思決定を可能にするために、速度がますます重要になっています。
- 検索システムがますます洗練され、さまざまな言語モデルと知識ベースが連携して回答の質を高めるようになっています。
カストロ氏はマイクロソフトの今後の展開についても示唆した。
「私たちは、スケールアウトに伴うコストに関するあらゆる懸念を払拭するための最先端システムの開発に尽力してきました」と彼は語る。「近いうちに、生成AIアプリ向けの検索システムによって実現できるスケールアウトのレベルが劇的に変化し、経済性が大幅に向上することについてお話しする予定です。」
カストロ氏の目標の 1 つは、経済的な懸念によって人工知能モデルに適用するデータの量が制限されないようにすることだ、と彼は言います。
彼はまた、今年の Microsoft Azure AI プラットフォームの具体的な重点分野についても言及しています。
- 摩擦の低減: 同社は、データの取得と準備、良好な結果の確保など、エンドツーエンドの AI エクスペリエンスを顧客がより簡単に作成できるようにすることを目指しています。
- 実稼働環境への拡張: 2023 年は概念実証に多くの注目が集まりましたが、今年は、安全な実稼働環境で AI を大規模かつ確実に統合できるように顧客を支援することに重点が拡大されました。
これらは、リモートワークとAIが台頭するデジタル時代において、変化する職場環境に適応するために何が必要かを探る番組「Shift AI」の今回のエピソードで、カストロ氏が語った洞察の一部です。また、マイクロソフトでの初期の頃や、Azure AIチームを率いてGen-AIとAI検索を業務に統合する最適な方法を探る彼の役割についても触れます。
以下をお聴きください。彼の発言のハイライトは、文脈と分かりやすさを考慮して編集されていますので、ぜひお読みください。Shift AI Podcastに登録して、ShiftAIPodcast.comで他のエピソードもお聴きください。
Microsoft Azure AIでの役割:現在、私はこれらの言語モデルと知識の交差点に多くの時間を費やしています。チームと共に取り組んでいる課題は、これらの言語モデルは実質的に非常に賢い推論エンジンであるものの、必要な知識を持っていない場合、そして大量のデータが存在するにもかかわらずこれらのモデルとは切り離されている場合、それらをどのように組み合わせるかということです。この交差点は、これらの魅力的なテクノロジをビジネスの問題に適用する上で非常に重要です。また、率直に言って、言語モデルの問題と知識表現の問題が融合しているため、非常に興味深い点でもあります。これらをどのように統合するか？それぞれのテクノロジの強みをどのように活用するか？私たちはこの分野に多くの時間を費やしてきました。
「緊密な学習ループ」：この18ヶ月、いや、もしかしたらもう少し長い期間、目まぐるしい日々でした。多くのお客様がAzure OpenAI、Azure AI Search、そしてAzure AIプラットフォームのその他の機能を活用してくださっています。この技術を実際の問題やビジネスの優先事項に活用してくださるお客様から、私たちは多くのことを学びました。それは大変刺激的な経験でした。同時に、学びの機会でもありました。皆さんが私たちの提供するサービスに期待を寄せてくださっているにもかかわらず、実際に使ってみると「うまくいかなかった」「思っていたのと違う」と言われるのは、本当に謙虚な気持ちになります。ですから、私たちはまさに緊密な学習ループの中にいるのです。
2024年のAIの現状： 2023年を振り返ると、まさにデモや概念実証の年であり、まさに新しい時代だったと感じます。誰もが、こうしたものを作るのがどんな感じか知りたがり、誰もがそれぞれのビジネス課題に取り組んで試しました。2024年は、これらすべてが実稼働に移行する年であることは明らかです。そのため、課題は「どうすればこれを軌道に乗せて、あれやこれや試せるのか？」から「どうすれば安全に実行できるのか？この統合が長期的にうまく機能すると確信できるのか？」へと変化します。私たちは、AIの規模を桁違いに拡大していきます。そして、それはこれらを支えるシステムにとって何を意味するのでしょうか？そして、それらは期待通りに拡張できるのでしょうか？それとも、そうではないのでしょうか？私は常に、お客様の問題解決のために私たちができること、そしてお客様がそれぞれのビジネスの文脈を持つからこそできることについて考えることができるように、何ができるのかを考えています。
AIデータとセキュリティ：お客様から最も多く寄せられる質問の一つに、「データ管理をどのように行っても、最終的には質問と指示、そして基礎となる情報を取得し、Azure OpenAIに送信することになります。つまり、そのデータを見ることになりますが、それを使ってトレーニングするのでしょうか？学習するのでしょうか？」というものがあります。私たちは、この質問に対して簡潔かつ明確に答えることにしています。それは「いいえ」です。お客様のデータを使ってトレーニングすることはありません。そのデータから学習することもありません。モデルの改善にも使用しません。実際、そのデータは保存しません。
仕事の未来：私はマーケティングの専門家ではないので、私たちが行う選択の多くは理解できませんが、マイクロソフトのCopilotという概念を考案した人は、まさにその通りでした。まさに今のテクノロジーの波について、私はそう考えています。脳の拡張機能のようなものがあり、それによって、人間の創意工夫を考慮に入れつつ、そうでなければ実現不可能だったことを実現できるのです。
Microsoft Azure AI の著名なエンジニアである Pablo Castro による Shift AI のエピソード全編をこちらで聞いてください。
