オープンソースAIにおける変革
歴史的に、オープンソースAIの開発は断片的な取り組みであり、性能の低いモデルになることがよくありました。2023年以前は、GPT-2に匹敵する能力を持つAIモデルをトレーニングできるリソースを持つ非営利団体はほとんどありませんでした。大手テクノロジー企業がプロプライエタリAIの分野を支配し、オープンソースAIは主にニッチなアプリケーションに限定されていました。
2023年は転換期となりました。許容的なライセンスを持つ複数の新しいベースモデルがリリースされ、続いてMetaがMicrosoftとのパートナーシップにより、オープンソースのLlama 2モデルを画期的にリリースしました。この出来事は、6ヶ月以内に10,000以上の派生モデルが作成されるなど、活発な活動を引き起こしました。オープンソースAI開発の新しい時代が始まったのです。
野心的な目標と優れた運営委員会
このような状況を背景に、AI Allianceは設立当初から印象的な目標を掲げました。これらの目標には、以下が含まれます。
- オープンなコラボレーションの促進
- AIのガバナンスとガードレールの確立
- ベンチマークツールと明確なポリシーポジションの開発
- 広範な教育イニシアチブの優先
- 堅牢なハードウェアエコシステムの育成
Allianceの強みは、著名な商業組織や大学のメンバーで構成される運営委員会の質の高さによってさらに強調されています。
メンバーシップ基準：オープン性とコラボレーションへのコミットメント
AI Allianceのメンバーになるには、組織は4つの主要な基準を満たす必要があります。
- ミッションとの整合性： 潜在的なメンバーは、安全性、オープンサイエンス、イノベーションを育成するというミッションに沿っている必要があります。
- プロジェクトへのコミットメント： メンバーは、Allianceのミッションに沿った重要なプロジェクトに取り組むことに専念する必要があります。
- 視点の多様性： メンバー候補は、現在140を超える組織で構成され、さらに増加すると予想されるグローバルメンバーシップ内の視点と文化の多様性に貢献する意思がある必要があります。
- 評判： AI Allianceは、AIオープンソースコミュニティ内で教育者、ビルダー、またはアドボケイトとして認められた評判を持つメンバーを求めています。
メンバーの分類：ビルダー、イネーブラー、アドボケイト
Allianceのメンバーは、通常、次の3つのカテゴリのいずれかに分類されます。
- ビルダー： これらのメンバーは、AIを利用するモデル、データセット、ツール、およびアプリケーションの作成を担当します。
- イネーブラー： これらのメンバーは、チュートリアル、ユースケース、および一般的なコミュニティサポートを通じて、オープンAIテクノロジーの採用を促進します。
- アドボケイト： これらのメンバーは、AI Allianceエコシステムの利点を強調し、組織のリーダー、社会の利害関係者、および規制当局の間で、国民の信頼と安全性を促進します。
6つの主要な重点分野：AIエコシステムへの包括的なアプローチ
AI Allianceは、6つの主要な重点分野にわたって長期的な優先事項を定義しています。ただし、AllianceはAIエコシステム全体に対して包括的なアプローチを取り、コミュニティメンバーと開発者が1つ以上の分野に参加し、関心や優先順位の変化に適応することを奨励していることに注意することが重要です。
6つの主要な重点分野を詳しく見てみましょう。
スキルと教育
この分野は、AIのリスクを評価する消費者やビジネスリーダー、AIアプリケーションを構築する学生や開発者など、幅広いオーディエンスにAIの知識を提供することに専念しています。特定の分野の専門家のガイダンスを見つけるプロセスを簡素化することを目的としており、モデル評価イニシアチブが含まれています。
2024年、AllianceはGuide to Essential Competencies for AIを公開しました。これは、AIの主要な役割とそれらの役割に必要なスキルを特定するための広範な調査の結果である包括的なリソースです。最近公開されたにもかかわらず、ガイドはすでに9回の改訂が行われており、最初の調査で特定された問題に対処するためのフォローアップ調査が計画されています。
信頼と安全性
この重要な分野では、すべてのAIアプリケーションの成功に必要な信頼と安全性の重要な要素を探ります。モデルとアプリケーションが高品質で、安全で、信頼できることを保証するために、ベンチマーク、ツール、および方法論が採用されています。これには、進化する行動規範のサポートとリスクへの効果的な対応が含まれます。
この分野のワーキンググループは、信頼と安全性に関連する最良の概念を収集し、ユーザーが必要とする専門知識と結び付けます。AI AllianceのWebサイトで公開されたState of Open Source AI Trust and Safety — End of 2024 Edition調査では、この分野におけるニーズと成功の両方が強調されました。研究と環境のギャップは、多数のAI Allianceメンバーによる研究開発の取り組みを通じて対処されています。
アプリケーションとツール
このグループは、効率的で堅牢なAI対応アプリケーションを構築するためのツールとテクニックの調査に焦点を当てています。また、AIアプリケーションの実験とテストを容易にし、イノベーションを加速するためのAIラボを開発しています。
ハードウェアの実現
この分野は、AIソフトウェアスタックがハードウェアに依存しないことを保証することにより、堅牢なAIハードウェアアクセラレータエコシステムを育成することに専念しています。MLIRやTritonなどのテクノロジーは、高性能なハードウェアポータビリティを実現するための重要なソフトウェアツールです。これらのツールにより、組織は好みのハードウェアを活用できるようになり、柔軟性とパフォーマンスが向上し、プロプライエタリシステムへの依存が軽減されます。
基盤モデルとデータセット
この分野は、多言語、マルチモーダル、時系列、科学、その他のドメインなど、十分にサービスが提供されていない分野のモデルに焦点を当てています。たとえば、科学およびドメイン固有のモデルは、気候変動、分子発見、および半導体産業を対象としています。
効果的なモデルとAIアプリケーションアーキテクチャには、明確なガバナンスと使用権を持つ有用なデータセットが必要です。Open Trusted Data Initiativeは、そのようなデータセットの要件を明確にし、準拠したデータセットのカタログを構築しています。この取り組みは、法的、著作権、およびプライバシーの問題に関する懸念を大幅に排除することを目的としています。
アドボカシー
健全でオープンなAIエコシステムを構築するためには、規制ポリシーのアドボカシーが不可欠です。すべてのAIポリシーと規制は、偏った視点ではなく、バランスの取れた視点を表す必要があります。
信頼と安全性に関する詳細：2025年のイニシアチブ
信頼と安全性は、AI Alliance内の重要かつ広範な分野であり、多数のスペシャリストがヘイトスピーチ、バイアス、その他の有害なコンテンツを検出および軽減するためのツールに取り組んでいます。Trust and Safety Evaluation Initiativeは、2025年の主要な取り組みであり、安全性だけでなく、パフォーマンスやAIモデルとアプリケーションの有効性を評価することが重要なその他の分野など、評価の全範囲の統一されたビューを提供します。サブプロジェクトでは、健康、法律、金融など、ドメインごとの特定の安全性の優先順位を調査しています。
2025年半ばに、AI AllianceはHugging Faceリーダーボードをリリースする予定です。これにより、開発者は次のことが可能になります。
- ニーズに最適な評価を検索する
- オープンモデルがそれらの評価に対してどのように機能するかを比較する
- それらの評価をダウンロードしてデプロイし、独自のプライベートモデルとAIアプリケーションを調べる
このイニシアチブは、さまざまなユースケースの重要な安全性とコンプライアンスの側面に関するガイダンスも提供します。
オンプレミスAIのサポート：ハードウェアに依存しないソフトウェアスタック
すべてのAIモデルの呼び出しが、ホストされた商用サービスに依存するわけではありません。特定の状況では、エアギャップソリューションが必要です。AI対応のスマートエッジデバイスは、多くの場合インターネット接続なしで、オンプレミスで新しい小型で強力なモデルの展開を推進しています。これらのユースケースをサポートし、柔軟なハードウェア構成で大規模なモデルサービスを容易にするために、AI Allianceはハードウェアに依存しないソフトウェアスタックを開発しています。
コラボレーションの実例：SemiKongとDANA
2つの例は、Allianceメンバー間のオープンなコラボレーションが、すべての人に大きな利益をもたらしていることを示しています。
SemiKong
SemiKongは、3つのAllianceメンバー間の共同作業です。彼らは、半導体製造プロセスドメイン専用のオープンソースの大規模言語モデルを作成しました。メーカーは、このモデルを活用して、新しいデバイスとプロセスの開発を加速できます。SemiKongは、半導体デバイスの物理学と化学に関する専門知識を持っています。わずか6か月で、SemiKongは世界の半導体業界の注目を集めました。
SemiKongは、Tokyo Electronがキュレーションしたデータセットを使用してLlama 3ベースモデルを微調整することによって開発されました。このチューニングプロセスにより、一般的なベースモデルと比較して、半導体エッチングプロセスに関する優れた知識を持つ業界固有の生成AIモデルが作成されました。SemiKongに関する技術レポートが利用可能です。
DANA (Domain-Aware Neurosymbolic Agents)
DANAは、Aitomatic Inc.（シリコンバレーに拠点を置く）とFenrir Inc.（日本に拠点を置く）の共同開発です。これは、現在人気のあるエージェントアーキテクチャの初期の例であり、モデルは他のツールと統合されて補完的な機能を提供します。モデルだけでも印象的な結果を達成できますが、多くの研究で、LLMが誤った回答を生成することが多いことが示されています。SemiKongの論文で引用された2023年の研究では、典型的なLLMエラーは50％と測定されましたが、DANAの推論および計画ツールの補完的な使用により、対象アプリケーションの精度は90％に向上しました。
DANAは、ニューラルネットワークのパターン認識機能と記号推論を組み合わせたニューロシンボリックエージェントを採用しており、厳密なロジックとルールベースの問題解決を可能にします。論理的推論は、計画（組立ラインプロセスの設計など）のためのツールと組み合わせることで、産業品質管理システムと自動計画およびスケジューリングに不可欠な正確で信頼性の高い結果を生み出します。
DANAの汎用性は、複数のドメインに及びます。たとえば、金融予測と意思決定において、DANAは市場のトレンドを理解し、構造化データと非構造化データの両方を利用して、複雑な理論に基づいて予測を行うことができます。この同じ機能は、医療文献と研究情報の取得と評価に適用でき、診断と治療が確立された医療プロトコルと慣行に準拠していることを保証します。本質的に、DANAは患者の転帰を改善し、重要な患者アプリケーションのエラーを減らすことができます。
継続的な成長のための強固な基盤
AI Allianceは、23か国にまたがるメンバーと、主要なAIの課題に焦点を当てた多数のワーキンググループとともに、2025年を強力な立場で開始しました。Allianceは、90を超えるアクティブなプロジェクトに携わる1,200人を超えるワーキンググループの協力者を誇っています。国際的には、AI Allianceは10か国で開催されたイベントに参加し、20,000人以上にリーチし、研究者と開発者がAIを構築および利用するのを支援するために、重要なAIトピックに関する5つのハウツーガイドを公開しました。
AI Allianceは、IBMのGraniteファミリーやMetaのLlamaモデルなどのモデルでAIを使用する例を公開しています。RAG、ナレッジグラフ、ニューロシンボリックシステム、および新たなエージェントの計画と推論アーキテクチャを含む、一般的なアプリケーションパターンに最も人気のあるオープンライブラリとモデルを活用した「レシピ」のコレクションが増えています。
スケールアップ：2025年以降の野心的な計画
2025年、AI Allianceは、そのリーチと影響を10倍に拡大することに取り組んでいます。前述した2つの新しい主要なイニシアチブは、Open Trusted Data InitiativeとTrust and Safety Evaluation Initiativeです。AI Allianceは、AIアプリケーションテクノロジーを開発およびテストするための業界標準のコミュニティラボを設立することも計画しています。ドメイン固有のモデルイニシアチブは、引き続き進化します。たとえば、新しいClimate and Sustainability Working Groupは、気候変動とその緩和における主要な課題に対処するためのマルチモーダル基盤モデルとオープンソースソフトウェアツールを開発する予定です。
2030年までに、AIは世界経済に推定20兆ドル貢献すると予測されています。その時までに、産業用AIアプリケーションの70％がオープンソースAIで実行されると予測されています。AI専門家の不足も、現在よりもさらに深刻になると予想されています。AI Allianceのメンバーは、他のメンバーと協力して多様な専門知識とリソース共有にアクセスすることで、この課題を軽減できる可能性があります。
AI Allianceは、Linux Foundation、Apache Software Foundation、Open Source Initiativeなど、他の成功したオープンソース組織と同様の成長軌道をたどっています。これらには以下が含まれます。
- 包括的なAI教育およびスキルプログラム
- 責任あるAIのためのグローバルなアドボカシー
- AIの安全性と信頼性、および開発と使用の容易さを確保するためのツールの作成
- 学術機関との共同研究
AI Allianceのリーダーシップは、開発者や研究者だけでなく、ビジネスや政府のリーダーも引き続き引き付けます。AI Allianceのリーダーシップは、2025年の最重要ミッションとして、グローバルなコラボレーションのスケーリングを確立しました。総合的に考えると、AI Allianceは、人工知能の未来を形作り、改善し、革新する支配的なグローバルフォースに成長するための基盤を持っています。