アマゾンの「モデル工場」は、テクノロジー大手の自社事業で次世代AIを訓練している
トッド・ビショップ著
アマゾンの集中型AI開発の取り組みを率いる幹部によると、同社は次世代の人工知能を訓練するために、社内の膨大なサービスとアプリケーションを「強化学習ジム」として活用しているという。
この戦略は、「既成概念にとらわれず、最小限の入力で新しいタスクを学習できる、より汎用的な知能システム」を構築する鍵となると、アマゾンの上級副社長で汎用人工知能担当主任科学者のロヒット・プラサド氏は、シアトルで行われたマドローナのIAサミットの水曜日の開会セッションで述べた。
「このモデルを、Amazon 全体に構築されたアプリケーションを使って現実世界の環境で学習させることが、学習を速く進める方法だと私は強く信じています」と、プラサド氏はイベントでマドロナの S.「ソーマ」ソマセガー氏からの質問に答えて述べた。
このコンセプトは、Amazon が当初自社のインフラストラクチャ開発から教訓を得て、市場をリードする AWS クラウド プラットフォームを作成し、リリースした方法を反映しています。
これは、マイクロソフト、アマゾン、グーグルなどのテクノロジー大手が、自社のテクノロジー基盤に加え、独自の事業運営も活用することで、AI 競争において中小企業に対して優位に立っていることを示す重要な利点の 1 つです。
プラサド氏は以前、アマゾンのパーソナルアシスタント「アレクサ」の上級副社長兼主任科学者だったが、当時同社が生成型AIで追いつくために進めていた大規模な取り組みの一環として、2023年にアマゾンのCEOアンディ・ジャシー氏に報告する、より広範な役職に任命された。
同氏のイベントでのコメントからは、同氏の現在の考え方や、同社が自社製のNovaモデルを含む独自のAI技術の開発にどのように取り組んでいるかが垣間見える。
Amazonは「モデルファクトリー」を構築中だ。プラサド氏によると、チームはウォーターフォール型のプロセスから脱却し、「多くのモデルを高速にリリースする」ことを目的とした「モデルファクトリー」の構築に注力しているという。
この考え方こそが、モデルをより早く改良するための鍵だと彼は述べた。リリースごとに戦略的なトレードオフを行い、ソフトウェアツールを呼び出す能力やソフトウェアエンジニアリングの卓越性など、特定のリリーススケジュールにおいてどの特性が重要かを判断する必要があるのだ。
AIエージェントへの焦点の移行：プラサド氏の発言の中心テーマは、会話型AIから自律システムへの進化だった。「私たちは今、ただ何かを告げるだけのチャットボットから、実際に何かを実行できるエージェントへと移行しつつあります」と彼は述べた。
この新しいエージェントAIの時代には、高レベルのタスクを分解し、さまざまな知識源を統合し、確実にアクションを実行できるモデルが必要だと彼は述べた。例として、彼はウェブブラウザ上で自律エージェントを作成するためのAmazonのNova Actモデルとツールキットを挙げた。
AIを活用した「面倒な作業」の自動化：プラサド氏は、特にJavaバージョンのアップグレード自動化といった地味な作業において、AIを社内の生産性向上に活用することの価値を強調しました。Amazonでは、現実的なビジネス課題が社内におけるAI導入の推進力となっています。
「AIにはクリエイティブな仕事ではなく、雑用をやってほしい」と彼は言う。
