シンガポールはサンドボックス オプションを備えた生成 AI のユースケースを探しています
政府アプリケーション用を含む 2 つのサンドボックスは、Google Cloud の生成人工知能ツールセット上で実行され、3 か月間無料で提供されます。
シンガポールの政府機関と企業は、生成人工知能 (AI) アプリケーションを開発およびテストするために 2 つのサンドボックスを利用できるようになりました。
どちらのサンドボックスも、Vertex AI プラットフォーム、ローコード開発者ツール、グラフィカル プロセッシング ユニット（GPU）を含む Google Cloud の生成 AI ツールセット上で実行されます。 Google 独自の大規模言語モデル Palm、パートナーの AI モデル、およびオープンソース オプションを含む、事前トレーニング済みの生成 AI モデルも利用可能になります。
この取り組みは、AI 政府クラウド クラスターを確立するために、米国のクラウド ベンダーとシンガポール政府の間で今年初めに締結されたパートナーシップ協定の一部です。このクラウド プラットフォームは Google Cloud 上の専用環境内で実行され、公共部門での AI 導入を促進することを目的としています。
サンドボックスの 1 つは政府機関のみが使用し、もう 1 つは地方組織が利用できます。制御された 2 つのクラウドベース環境を合わせて、最大 100 のユースケースまたは組織に対して 3 か月間無料で提供されます。
これらは 100 日間にわたって開催される一連のワークショップを通じて選ばれ、参加者はその間、Google Cloud エンジニアによるトレーニングを受け、生成 AI でサポートでき、サンドボックスのツールセットを使用して構築できるユースケースを特定します。
Smart Nation and Digital Government Office (SNDGO) が政府サンドボックスを管理します。一方、デジタル インダストリー シンガポール (DISG) は、地元企業のために確保されたサンドボックスを管理します。
ジョセフィン・テオ通信情報大臣によると、2019年に国家AI戦略を導入したシンガポールでは現在、4,000人以上の研究者がAIに関する論文を発表している。研究成果は「立派以上のもの」だったが、この研究をさまざまな業種にわたる有意義なユースケースに変換するには、シンガポールにはまだ「距離がある」と同氏は指摘した。
「このような取り組みは重要です。なぜなら、問題を解決するよう促すからです」と Teo 氏はサンドボックスの立ち上げ時に語った。 「これらのねじれはデータの問題である可能性がありますが、セキュリティに関連する問題である可能性もあります。AI を責任を持って実装するには、これらの質問を未解決のままにせず、満足のいく答えを導き出す必要があります。これにより、私たちは最大限の可能性を引き出すことができます」シンガポールのための AI の開発。」
Google Cloud のアジア太平洋地域担当バイスプレジデントのカラン・バジワ氏は、組織内で生成 AI を展開するには、一般向けの汎用生成 AI アプリケーションとは異なるアプローチが必要であると述べました。前者はガバナンスと堅牢性を備えて導入する必要があり、エンタープライズ グレードの生成 AI アプリケーションが厳選され、企業が承認したデータ ソースに基づいて応答を提供する必要があります。
エンタープライズ アプリケーションのトレーニングに使用される生成 AI モデルにとって、機密情報が漏洩しないようにするためのデータ セキュリティも重要です。 AI モデルも、ヘルスケアや金融サービスなど、組織が活動する業界に合わせて調整し、微調整する必要があるとバジワ氏は述べています。
同氏は、コストを最適化するために、企業は解決しようとしているビジネス課題に適したモデルを選択する必要があると述べ、モデルが大きくなればなるほど、その使用コストも高くなると付け加えた。
同氏は、サンドボックスは企業が必要なデータセキュリティとガバナンスを備えた独自の生成AIアプリケーションを「迅速、簡単、そして責任を持って」構築するための「明確な道筋」を提供すると述べた。
すでにサンドボックス イニシアチブへの参加に登録している組織には、労働省、政府技術庁 (GovTech)、American Express、PropertyGuru Group、Tokopedia などがあります。
公共部門の CIO オフィスである GovTech は、AI と自然言語処理エンジンを活用して、仮想インテリジェンス チャット アシスタント (Vica) プラットフォームを強化しています。同社は生成型 AI の活用を検討しており、現在業界内で使用されている 88 個のチャットボットすべてを年末までに生成型 AI モデルに移行する予定です。
GovTech はすでに生成 AI を採用し、2 つのイントラネット、住宅開発委員会、シンガポール工科大学などで使用されている 7 つのチャットボットを運用しています。
GovTech によると、生成 AI によりモデルのトレーニングに必要な時間が 10 分の 1 に削減され、より自然な応答が生成されました。幻覚のリスクを軽減するために、回答は関連政府機関から直接抽出されたデータに基づいて生成されます。たとえば、天気に関するクエリには、国家環境庁の API から抽出されたデータを使用して回答されます。
生成 AI モデルは、主に質問をよりよく理解できるようにチャットボットをトレーニングするために使用されます。生成型 AI によってトレーニングされたチャットボットは、質問の 85% ～ 90% に回答する能力を示していますが、非生成型 AI チャットボットの場合は約 75% です。
DBS銀行のCIO兼グループ技術・運営責任者のジミー・ン氏は、組織は幻覚などのリスクに対処するためにAIモデルをトレーニングする努力をすべきだと述べた。
大規模な言語モデルは、必ずしも高品質なデータであるとは限らない、公開されているデータから学習します。プラグアンドプレイのアプローチを採用することがうまくいく人もいるかもしれないが、企業には必要なガードレールとセキュリティを備えた AI アプリケーションが必要だと、発表会のパネルディスカッションで Ng 氏は述べた。
その後、組織は独自の知識データベースを使用して大規模な言語モデルを強化し、トレーニング データの品質を向上させる必要があると同氏は付け加えた。