ジャクソンAI、IBM watsonxと提携しAI幻覚問題に立ち向かう

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AIシステムが不正確なコンテンツを生成する現象は「ハルシネーション」と呼ばれていますが、その結果が常に深刻なものになるわけではありません。ただし、軍事技術に使用されるAIシステムにおいてこの現象が発生すると、その影響ははるかに重大になり得ます。

Jaxon AIは、米空軍向けに信頼性と精度を重視したAIシステムの開発から始まりました。現在、同社はドメイン特化型AI言語（DSAIL）を用いてエンタープライズ市場への展開を進めており、大規模言語モデル（LLM）におけるハルシネーションや不正確さといった重要な課題に取り組んでいます。この技術は、IBMのwatsonx基盤モデルを統合しており、信頼性の高いAIソリューションの新しいアプローチを提供します。

DSAILによるAIハルシネーションリスクの最小化

ハルシネーションは、AIが不正確な応答を生成する現象で、これは不十分なトレーニングデータや検証の欠如が原因です。DSAILフレームワークは、自然言語の入力を二進数形式に変換することでこのリスクを軽減します。この形式は、一連のチェックを経て（論理式の満足性確認のように）、AIの応答がすべての制約に従っていることを確認するため、実用アプリケーションにおける信頼性を向上させます。

ハルシネーションを減らすための一般的な戦略の一つは、リトリーバル拡張生成（RAG）です。このモデルでは、LLMが知識ベースにアクセスして正確な回答を提供します。Cohen氏は、RAGがDSAILの方法論の一部であることを認めつつ、最終的な出力は追加の検証チェックを通過する必要があるため、ハルシネーションの可能性がさらに減少すると述べました。

JaxonのAIシステムにおけるIBM watsonxの役割

Jaxonは、IBMのwatsonxライブラリのモデルをAIシステムの重要な要素として活用しています。特に、IBM StarCoderモデルは、設計仕様に基づいてAIプロジェクトの初期コードを自動的に生成するコード生成を支援します。

StarCoderは5月にサービスナウやHugging Faceの支援を受けて立ち上げられたオープンソースイニシアティブの一部で、IBMのwatsonxライブラリにある複数のコード生成ツールの一つです。IBMのエコシステムエンジニアリングおよび開発者支援担当VPのサヴィオ・ロドリゲス氏は、IBMがStarCoderプロジェクトの創設的な貢献者であり、オープンモデルへの企業のアクセスを向上させるためにHugging Faceとのコラボレーションを強調しました。

StarCoderは広範な機能を示す一方で、IBMはCOBOLマイグレーションや量子コンピューティング開発など、特定のアプリケーション向けに特化したコード生成モデルも提供しています。

ジェネレーティブAI市場におけるIBMの戦略的地位

ジェネレーティブAIおよびLLMの市場は競争が激しく、OpenAI、Microsoft、Google、AWSなどの主要企業がひしめき合っています。IBMは、自社のIBM Buildプログラムを通じてJaxon AIをはじめとする開発者や独立系ソフトウェアベンダー（ISV）をサポートすることで、この市場でのシェアを獲得しようとしています。

IBM Buildはパートナーにwatsonx、技術サポート、マーケティング支援へのアクセスを提供し、価格、性能、信頼性が一貫した信頼できるAI基盤モデルの提供を目指しています。「私たちの顧客は、特にモデルのトレーニングや法的チェックに関するIBMのアプローチを信頼しています」とロドリゲス氏は強調しました。

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