人工知能 (AI) に関しては、機械学習モデルのトレーニングに使用されるデータの方がアルゴリズムそのものよりも重要であることは間違いありません。質の高いトレーニングデータがなければ、最先端の AI 技術でも正確なインサイトを得ることができません。 信頼できる AI を構築。AI の進歩が業界全体で新たな可能性を開拓するにつれて、より多くの (そしてより良い) トレーニングデータへの渇望はますます高まっています。
トレーニングデータとは正確にはどのようなものですか?そして、公正で責任ある有用なAIシステムを開発する上で、高品質のデータセットの調達とラベル付けがなぜそれほど重要なのでしょうか。では、AI におけるトレーニングデータの役割と、そのデータが AI を活用するすべての人にとって最優先事項としてより注目される理由を探りましょう。
トレーニングデータとは
機械学習モデルの基礎
トレーニングデータとは、教育に使用されるデータを指します 機械学習 新しいデータを正しく解釈して処理するためのモデルこれは、予測、言語の翻訳、パターンの識別などを行うことができる AI システムを作成するための基礎となります。データサイエンティストは、トレーニングデータを機械学習アルゴリズムの開発とテストの両方に使用します。
トレーニングデータは、入力データを分析する際の AI モデルからの理想的な出力または予測を示すラベルまたは注釈が付けられた例で構成されています。これらのラベルは、これまでに見たことのないデータが表示されたときに正確な予測を開始できるようになるまで、パターン認識によってアルゴリズムが時間をかけて学習するのに役立ちます。
たとえば、さまざまな種類の動物を自動的に識別する画像認識モデルを構築することを想像してみてください。トレーニングデータは、「猫」、「犬」、「鳥」などを示すラベルが正しくタグ付けされたさまざまな動物を描いたさまざまな画像で構成されますが、このラベル付けされたデータからパターンを学習することで、モデルは新しい画像が表示されたときにこれらの動物を認識できます。
トレーニングデータが優れていて代表的であればあるほど、開発された AI システムの現実世界でのパフォーマンスは向上します。だからこそ、注意深いラベル付けとサンプリングの手法を通じて AI 向けの高品質なトレーニングデータを収集することが、AI の成功にとって非常に重要です。
AI モデルのデータラベリング
AI のトレーニングにおけるヒューマンフィードバックの重要性
質の高いトレーニングデータを作成するための中核となるのは、必要な出力や予測を示すために、生データに手動でラベルを付けて注釈を付ける必要があることです。機械学習はデータからより自動化された洞察を約束しますが、AIが現実世界のニーズや制約に確実に適合するように監視し、導く上で、人間が果たす役割は今やかけがえのない役割を果たしています。
これは特に、次のような複雑な AI モデルに当てはまります。 拡散モデル画像生成や自然言語処理などのタスクを実行するには、正確にラベル付けされた高品質のデータセットが必要です。データのラベル付けは、Appen や Scale AI などのサービスの人間のアノテーターからなる大規模なチームが関与する、面倒で時間と費用のかかる作業です。しかし、パフォーマンスが高く責任感のある AI システムをトレーニングするには、彼らの状況に応じた理解と判断が不可欠です。
ラベリングをスケールアップするテクニック
AI トレーニングデータのラベル付けのボトルネックを緩和するには、いくつかの手法が役立ちます。
- Sapienのようなプラットフォームは、ラベル作成作業を数千人の作業者が実行するマイクロタスクに分割します
- ラベル作成支援は、手作業と機械学習を組み合わせて、プロセスの一部を半自動化します。
- 推論的ラベル付けは、モデルを使用してラベル付きの小さなデータセットからラベルなしのデータにラベルを伝達します。
これらは有望ではありますが、異常を捉えて高い精度を確保するには、依然として人間による監視と品質チェックが必要です。ISO 20252のような規格は、品質を維持するためのデータラベリングのベストプラクティスを指針としています。モデルはトレーニングデータのみに依存しているため、ラベルに誤解を招くようなものや偏りがあると、精度の問題は急速に悪化します。
AI におけるトレーニングデータに対するニーズの高まり
増え続けるAIシステムのデータハングル
コンピュータービジョン、自然言語処理、ロボット制御などの分野でAI機能が高度化するにつれて、データに対する需要もそれに応じて高まっています。最先端のモデルでは、数年前のモデルよりも数百倍も多くのパラメーターとデータが必要になることがあります。
例えば、人工知能研究会社OpenAIが膨大な量のテキストデータを用いてトレーニングしたGPT-4モデルは、これまでの試みでは比類のない人間のような言語能力を示しています。しかし、これでは電流をスケーリングすることの実現可能性についても疑問が投げかけられます。 データラベリングパイプライン このようなデータ集約型モデルを維持するためです。
多様で偏りのないデータセットの作成
責任あるトレーニングデータを収集するには、量だけでなく、多様性とバランスも不可欠です。狭い人口統計データに基づいてトレーニングされたモデルでは、見過ごされがちなグループへの偏見が永続し、増幅するリスクがあります。不公平を緩和するには、多様な地域、人口統計、民族、ジャンルなどにまたがるデータセットが必要です。
データセットを注意深く設計するには、トレーニング段階とテスト段階の両方ですべてのグループを適切に表現するよう努めています。真に公正で有用な AI を作成する方法についての理解は、まだ初期段階にあります。しかし、責任あるデータプラクティスを強調することは正しい方向への一歩です。
RLHFを通じた責任ある、合法、役立つ、公正なAI
AI システムを倫理的価値に合わせる
医療、金融、刑事司法などの分野での意思決定を自動化するためにAIの導入が増えているため、実際に導入する前に、これらのシステムが道徳的および法的原則に沿っていることを確認する必要があります。機械学習のような分野では、多くの場合、精度などのパフォーマンス指標が圧倒的に重視されます。ただし、パフォーマンスの狭い技術的定義のみを対象に最適化すると、意図しない結果になるリスクがあります。
質の低いデータや偏ったデータによる問題
実世界のシステム動作が疑わしいのは、トレーニングデータの欠陥に起因する、注目度の高いケースがすでにいくつかあります。
- 再犯の可能性を予測するリスク評価ツールにおける人種的偏見
- 女性向けのエラー率がはるかに高く、肌の色が濃い顔分析ツール
- マイクロソフトのTayのような有毒で過激な言語モデル
いずれの場合も、モデルは開発に使用されたデータの偏りや不完全さを反映し、さらに強調していました。倫理的AIは、単に直接的な差別を回避するだけではありません。そのためには、システムを不用意に大規模に導入した場合に、恵まれないグループにどのような間接的な悪影響が及ぶかを総合的に評価する必要があります。
より倫理的な AI を構築するためのテクニック
ありがたいことに、データセットとモデルをより厳密に監査するための手法は存在します。
- トレーニングデータと実際の導入データとの人口統計学的差異の定量化
- サブグループ全体でモデルのパフォーマンスをテストして、不均一な効果を捉える
- 盲点と隠れた障害モードを明らかにするための敵対的攻撃
- シミュレートされた母集団サンプルでのモデル決定のシミュレーション
高品質なトレーニングデータセットの作成
多様で代表的なデータの編集
高品質のトレーニングデータは、テスト時に見られる予想される現実世界の条件をすべて十分に表している必要があります。ただし、公開されているトレーニングデータセットのほとんどは、現実のごく一部しかカバーしていません。日中の運転データのみに基づいてトレーニングされた自動運転車モデルを考えてみましょう。トレーニング中に夜間や雨などの状況を経験できないと、モデルはそれらのシナリオを確実に処理できなくなります。
豊富なトレーニングデータを集めるには、ウェブスクレイピング、クラウドソーシング、複数のデータセットの集約などの手法が、単一ソースのデータには欠けていることが多い多様性を捉えるのに役立ちます。ただし、これでは、特性がまったく異なるデータセットを統合するという課題が生じます。一貫性を保つには、矛盾の解決、ラベルの正規化、欠損データの処理、統計的な分布の調整などの手順が必要です。
長期にわたるデータセットの維持
静的資産とは異なり、データセットの価値は、変化する外の世界に対応できるかどうかにかかっています。定期的に更新することで、国勢調査で追跡された実際の人口統計がデータセットに引き続き反映されます。また、バージョニングは、出版物に使用されている古いデータセットのスナップショットを保存することで、AI 研究の再現性を高めます。
AI 向けトレーニングデータの未来はデータラベリングサービスにある
パイプラインの各部の自動化
今日では不可欠ですが、膨大な量のAIトレーニングデータを手動でラベル付けしても、長期的に経済的に拡張することはできません。この分野では、半教師付き学習、敵対的生成ネットワーク、強化学習、ニューラルネットと推論アルゴリズムを組み合わせたニューロシンボリックアプローチなどの機械学習手法を通じて、人間の注釈への依存を減らすことが急務です。
合成データ生成
現実的な人工トレーニングデータを合成的に生成することで、ラベル作成コストを支払うことなく、データセットの多様性を安価に拡大できる可能性があります。スマート・オーグメンテーション技術により、現実世界のシードデータが、自然に発生するデータと完全に一致しなくても、トレーニングに使用できるもっともらしい新しいバリアントに変換できます。
人間による監視の継続的な必要性
しかし、これらのイノベーションによって将来的にデータラベル付けの需要が減る可能性はありますが、トレーニングデータ慣行に対する人的監視の必要性を排除するものはまだありません。トレーニングデータに基づいて構築された AI システムを導入することによる潜在的な社会的影響を批判できるのは人間だけです。パイプラインの一部が自動化に移行している中でも、常に人に最新情報を伝えることは不可欠です。
AI 向け質の高いトレーニングデータから得られる競争力
AI機能が業界全体で急速に進歩し続ける中、質の高いトレーニングデータへのアクセスがますます重要な競争力になっています。有用なデータに頼っている企業や、そのようなデータを調達してラベル付けするためのリソースを持っている企業は、次世代のAI成長の波においてリーダーとしてより有利な立場に立つことができるでしょう。
ただし、データ量を強調するだけでは、多様性、バランス、倫理的整合などの側面がうっかり無視されてしまうと、意図しない害が生じる可能性があります。責任を持って効果的にAIを導入するには、生データのキュレーションからモデルの開発、評価、監視、保守に至るまで、パイプライン全体にわたる総合的な監視が必要です。
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- 一部のテキストの言語モデル
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