要約:
英国政府の科学・イノベーション・技術省は、公共部門の職員および調達担当者向けに、人工知能の使用と調達に関する一連の新しいガイダンスを発表しました。ガイドラインの中核となる推奨事項は、テクノロジー コミュニティで激しい議論を引き起こしました。政府は、人工知能ツールを導入する前に、本当に AI を使用する必要があるかどうかを真剣に自問することを当局に求めています。本当に必要な場合は、最も強力で高度な最先端のシステムを盲目的に追求するのではなく、「タスクを完了できる最も弱くて最小のモデル」を積極的に選択する必要があります。
この公式ガイダンスは、公的機関が最先端の AI テクノロジーを採用する傾向に従う際には高度な自制を行わなければならないことを強調しています。このガイドラインでは、多くの日常的な管理プロセスやデータ分析シナリオにおいて、従来の決定論的ルール ソフトウェア、自動化されたスクリプト、さらには標準のスプレッドシートでも問題を効率的に解決できることを明確に指摘しています。生成 AI の強制的な導入は効率を大幅に改善できないだけでなく、不必要な論理的錯覚やエラーのリスクをもたらします。したがって、プロジェクトを立ち上げる際の意思決定者の最初の課題は、AI を使用する本当の必要性を自己検討し、技術的な冗長性を回避することです。
さらに興味深いのは、モデルのパフォーマンス勾配の基準の選択戦略です。英国政府は、AIを導入する必要がある場合、調達チームと技術チームは「必要なものだけを使用する」という原則に従い、最も合理化されたパラメータと最小限の計算オーバーヘッドを備えた軽量または小規模の専用モデルを優先することを推奨しています。正当な理由なく、高仕様のトップレベルの大規模言語モデルを直接呼び出すことは固く禁じられています。当局者らは、この戦略により、高額なクラウド API 呼び出しコストと納税者のコンピューティング電力支出が大幅に削減できるだけでなく、データのトレーニングと推論段階での大規模モデルによって引き起こされる膨大なエネルギー消費と二酸化炭素排出量も大幅に削減できるため、政府の全体的なグリーン環境保護と財政の健全性目標を遵守できると説明しました。
さらに、このガイドラインでは、データ プライバシーのセキュリティ、技術的な自律性と制御性に関する厳格なレッドライン要件も提示されています。超大規模な一般モデルは外部のサードパーティ クラウド サービスに依存することが多く、大量のデータ スループットを必要とするため、ローカルに展開可能なモデルまたは軽量のオープン ソース モデルの使用を優先することで、機密性の高い国民公開データが外部サーバーに流入するのを防ぎ、サプライ チェーンの中断や外部プラットフォーム テクノロジーのロックインのリスクを軽減できます。
業界アナリストらは、テクノロジー大手による今日の超大規模パラメーターと超インテリジェントなコンピューティング能力の熱狂的な追求を背景に、英国政府が発行した反トレンドガイドラインは特に実用的であるように見えると指摘した。この賢明でやや保守的な戦略は、短期的には公共サービスにおける一部の複雑な生成 AI のパイロット速度を低下させる可能性がありますが、世界中の政府にとって、AI テクノロジーの配当、財政予算の制約、デジタル主権のセキュリティのバランスをどのようにとるかについて、大きな参考価値のあるガバナンスのサンプルを提供します。
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