AIBR プレミアム
拓海先生、最近社内で「マルチモーダル」が話題になっているのですが、要するに画像と文章を一緒に理解するAIということで合っていますか。うちの現場での導入価値をまず知りたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！その理解でほぼ合っていますよ。マルチモーダルというのは画像や音声など複数の情報源を同時に扱えるAIのことで、現場で言えば写真と報告書を同時に参照して判断できるようなイメージですよ。
なるほど。で、その論文（MM-SAP）は何を調べたんですか。私が気になるのは「勝手に間違える」リスク、いわゆるハルシネーションの程度です。
素晴らしい着眼点ですね！この研究はまさにそこを評価するためのベンチマークを作ったのです。ポイントは三つあります。第一に、モデルが画像から何を『わかっている』かと『わかっていない』かを判定する基準を作ったこと。第二に、その基準に基づくテストセット（MM-SAP）で複数のモデルを比較したこと。第三に、現状のモデルは自分が見えていないことを認識する力、つまり自己認識が弱いことを示した点です。
これって要するに、AIが『見えているかどうか』を自己判定できないから無責任な答えを出しやすいということですか？現場に入れるにはそこが一番怖いんです。
まさにその通りです！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つで説明します。第一に、自己認識とは『できることとできないことを区別できる力』です。第二に、MM-SAPはその区別を複数の問題形式で試すテストセットです。第三に、実験結果は現行モデルが自信を持って誤答する傾向を示しており、信頼性の観点で改善が必要であると示唆しています。
現場でそれをどう評価するかが課題ですね。要は導入前にこのMM-SAPみたいなテストで検査すればリスクを減らせるという理解で良いですか。
素晴らしい着眼点ですね！まさにその通りです。実務では、導入前にベンチマークで性能と自己認識の両方を確認し、必要ならガードレールを設けるのが賢明です。具体的には、(1) 重要な判断には“人の最終承認”を残す、(2) 不確実な出力時にモデルが“わからない”と回答するよう制約を入れる、(3) 運用後に継続的にモニタリングする、の三点が初期対策になりますよ。
なるほど、理解できました。では最後に私の言葉でまとめますと、MM-SAPは『AIが画像について自分で知っていることと知らないことを見分けられるかを試すテスト』ということですね。これで社内の説明資料を作れそうです。
