Mistral CEO警告：クローズドソースのAIモデルは、あなたの会社の機密情報をこっそり盗み取って学習する

Mistral のCEO、Arthur Mensch は、「企業がAIを自らの手中に収めなければ、成長は自分たちのものにはならない」と主張する。オープンソースモデルの採用、データのオープンシステムへの保存、AIアクセス権限の管理、そして継続的トレーニングのフライホイールの構築に至るまで、企業のAI自律の完全な道筋を描き出している。 （背景：GoogleがNano Banana 2 Liteを発表！4秒で画像生成、1,000枚あたりわずか0.034ドル、企業向け自動化AI画像市場に参入） （背景補足：米国の5月の求人数が760万件に急増、2年ぶりの高水準！雇用市場は非常に過熱、米イラン紛争を無視） 目次 トグル

• なぜ企業はオープンソースモデルを使うべきか
• データと記録をオープンシステムに保存する
• AIのデータアクセス権限を管理する
• 最も重要なステップ：継続的トレーニングのフライホイールを構築する
• これは完全な変革である
• Mistralの取り組み
• 結論

なぜ企業はオープンソースモデルを使うべきか

もしあなたが企業リーダーなら、当然オープンソースモデルを使うべきだ。クローズドモデルのベンダーは現在、データ保持を強制しており、オープンソースを使わなければ、彼らはあなたのビジネスに対して巨大なレバレッジを得るだろう。モデルをあなたのビジネスコンテキストに接続すると、彼らはそれを見て学習し、さらにその情報を利用して自社の最も成功している顧客を逆に攻撃する前例がある。

データと記録をオープンシステムに保存する

しかしそれだけでは不十分だ。データと記録をオープンシステムに保存する必要がある。そうしなければ、ソフトウェアベンダーが、彼らが築いた壁に囲まれた庭園の外でAIシステムを構築するのを妨げるかもしれない。彼らが管理するデータへの完全なアクセスを説得できない場合、幸いAIを使えばかなり迅速に移行できる。

AIのデータアクセス権限を管理する

いったんデータを掌握したら、AIシステムが人間のユーザーに代わってどのようにデータにアクセスするかを管理する必要がある。なぜなら、ボブにアリスが社内で何をしているかを見せたくない場合があるからだ。これは困難で、ミスは許されない。なぜならAIモデルは「知る必要がある」原則の抜け穴を見つけるのが非常に得意だからだ。これには、ハードなアクセスルールをチェックするシステムと、ソフトなアクセスルールをチェックするモデルが必要である。

最も重要なステップ：継続的トレーニングのフライホイールを構築する

次が最も重要な部分だ。従業員やユーザーとのインタラクションに基づいてAIシステムが継続的に改善されるように、独自の継続的トレーニングのフライホイールを構築する必要がある。これこそ、ビジネスの独自の強みを、ベンダーや競合他社が複製できないAIシステムに変える方法である。 これはまた、デプロイコストを削減する方法でもある。なぜなら、モデルの入力分布に基づいてモデルを縮小できるからだ。これらの請求額は相当なものになってきており、AIの発展を持続可能にしたいのであれば、共により効率的になる必要がある。したがって、これは重要である。

これは完全な変革である

これらすべての努力は気が遠くなるように見えるかもしれない——確かにそうだ。これはITの完全なプラットフォーム再構築であると同時に、ソフトウェア開発やビジネス運営の方法の完全な変革でもある。AIライフサイクル管理には、人間の行動と勾配降下法の両方を理解する必要があり、確かに大きな飛躍である。

Mistralの取り組み

Mistralでは、単一のコントロールプレーンStudioを通じて必要なすべての基本コンポーネントを提供し、トレーニングプラットフォームForgeと組み合わせて、この作業を簡素化している。私たちの応用AIエンジニアと科学者は顧客と協力し、知識が確実に移転されるようにし、システムが稼働した後は身を引く。 私たちは顧客自身のインフラにデプロイするか、当社のゼロデータ保持ホスティングサービスを通じて、あなたの優位性を常にあなたのものとし、切り替えのスイッチは完全にあなたの手にある。

結論

最先端のAIはあなたのビジネスの成長を加速させることができるが、それがあなたの手中になければ、それはあなたの成長ではない。