AIの近年の進歩とChatGPTのリリースにより、ツールとしてのAIへの新たな関心が高まっています。エージェント化LLMは、高度に専門化されたAIを開発し、その暴走を防ぐための最新の試みです。
AIは今日、大流行しており、個人や組織は効率性と収益性の向上を目指してAIの導入や活用を急いでいます。しかし、AIの世界には依然として一つの懸念事項が残っており、時が経つにつれてますます深刻化しています。それは、AIの整合性です。
AIアライメントとは、AIシステムを人間の目標、価値観、そして望ましい結果に適合するように設計・実装するプロセスを指します。言い換えれば、アライメントはAIが暴走しないようにすることに関係しています。
これはAIの黎明期にある分野であり、研究者や開発者はようやくその重要性を認識し始めたばかりです。AIが制御不能になり、人類に危害を加えたり破滅させたりする可能性があるという懸念が、AIのより高度な連携を求める動きの背景にあります。
AIタスクを合成で分割する
精度とアライメントの両方を維持する実用的な AI アライメントを実現する方法の 1 つは、コンポジションです。これは、既存のコンポーネントを組み立ててアプリまたはスイートを作成することでソフトウェアを構築するというソフトウェアの世界から取り入れられた概念です。
アライメントは通常、大規模言語モデル (LLM) をトレーニングして特定の知識ドメインについて学習すること、およびそれらのモデルがコースから外れ始めたときに定期的に再トレーニングすることを指す場合に使用されます。
AIにおけるコンポジションの活用方法は、学習モデルをサブタスクに分割し、各タスクが一つのことに集中できるようにするというものです。ソフトウェア全体は、各タスクがそれぞれの機能、そしてその機能のみを実行していることを確認するために、定期的に各タスクをチェックします。
構成を使用して学習タスクを 1 つのことに集中させることで、サブタスクとモデルを目的の目標に合わせて維持し、より信頼性が高く正確な AI システムを構築できます。
反射、あるいは反省
AIモデルを目標に忠実に訓練する方法の一つは、リフレクション（反射）機能を有効にすることです。リフレクションとは、モデルまたはタスクが定期的に自己チェックを行い、追求しているものが目標に合致していることを確認する機能です。モデルまたはタスクが目標から逸脱し始めた場合、ソフトウェアは定期的にタスクを再調整し、目標に忠実に行動し続けるようにすることができます。
タスク駆動型自律エージェント
アライメントの最終目標は正確性と境界の強化であり、コンポジションはそれを実現する優れた方法であるため、最終目標はエージェントのシステムを開発することです。各エージェントは特定の分野の専門家になります。
エージェント化された LLMやその他の汎用 AI エージェントはすでに開発中であり、すでにリリースされているものもあり、このテーマを中心に AI エージェント エコシステム全体が誕生しつつあります。
AI研究者の中島洋平氏が自身のブログに「多様なアプリケーションのためのGPT-4、Pinecone、LangChainを活用したタスク駆動型自律エージェント」という論文を公開しました。
LangChain は、開発者がコンポーザビリティを介してエージェント化された LLM を構築するのに役立つ AI ツールとエージェントのセットです。
中島氏は「自律エージェントの台頭」と題したブログ記事も執筆しています。中島の論文では、エージェント化されたLLMシステムが機能する可能性の一例を示した図が示されています。
中島のエージェント化モデル。
AIエージェントオペレーティングシステム
e2b.devはEB2をリリースしました。EB2は「AIエージェント向けオペレーティングシステム」と説明されています。また、Eb2.devはGitHubで「素晴らしいAIエージェント」のリストを公開しています。AIエージェント向けの優れたSDKのリポジトリもあります。
将来的には、望ましい結果が得られるまで、アライメントに用いるエージェントとLLMを変更するだけでAIシステムを変更できるようなシステムも考えられます。こうしたタスクを私たちに代わって処理するAIエージェント・オペレーティングシステムが登場する可能性もあります。
追加リソース
上記のリソースに加えて、AI ツール ハブも確認してください。特に、「AI アライメント入門: 人類のために AI を活用する」と、 AI アライメント フォーラムで5 つのポイントで説明されている「AI アライメントの重要性」をご覧ください。
AI アライメントのテーマについては、Jan H. Kirchner、Logan Smith、Jacques Thibodeau らによる 「AI アライメント研究の理解: 体系的な分析」というタイトルの優れた入門論文もあります。
もう一つ注目すべき興味深い Web ベースの AI エージェント企業は Cognosys です。
AI とアライメントの将来がどうなるかは待って見なければなりませんが、時間の経過とともに AI がもたらす可能性のあるリスクや潜在的なマイナス面の一部を軽減するための取り組みはすでに順調に進んでいます。
