【第46話】AIの判断が偏る理由とは?「バイアス」が生まれる仕組みと私たちにできること
AIの判断が偏る理由は、学習に使われるデータに含まれる人間社会の先入観や偏見が影響しており、これを理解することが公平な利用につながります。
AIの判断が偏る理由は、学習に使われるデータに含まれる人間社会の先入観や偏見が影響しており、これを理解することが公平な利用につながります。
LLMOpsは、大規模言語モデルを安定して運用するための管理術であり、AIと共に働く社会において重要な視点となります。
AIを作った後も安定して運用するための考え方「MLOps」は、機械学習モデルの開発から運用までをスムーズに繋げる重要な仕組みです。
スマートフォンでAIが迅速に動作する理由は、推論最適化という技術によるもので、これにより軽量かつ省エネでAIモデルが調整されています。
スマートフォンでAIがスムーズに動く理由は「モデル圧縮」と呼ばれる技術にあり、これにより大きなAIモデルを軽量化し、手のひらサイズの端末でも高性能な機能を実現しています。
クラウドAIは、インターネットを通じて高性能なコンピュータやAIを利用し、私たちの日常生活を便利に支えている技術であり、その進化は今後も続くでしょう。
TPU(テンソル・プロセッシング・ユニット)は、AI専用の計算チップで、ディープラーニングに特化した高速処理を実現し、AIサービスの進化を支えています。
GPUはAIの学習や画像処理を支える重要な装置で、並列計算により大量のデータを効率的に処理する力を持っています。
コサイン類似度は、文章や画像の類似性を数値化し、検索エンジンやAIが情報を提示する際に利用される重要な手法です。
AIが「RAG(検索拡張生成)」を活用することで、事前に情報を調べてから回答する仕組みが実現し、より正確で信頼性の高い情報提供が可能になります。