拓海先生、お時間よろしいですか。部下から『システムにAI入れたら良い』と言われているのですが、うちみたいな英語が得意でない現場で、本当に安全に使えるのか不安でして。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、田中専務、一緒に見ていけば必ずできますよ。今回の論文は低リソースの英語変種、具体的にはシングリッシュに対してどうやって安全性を担保するかを示しているんです。
それは要するに、英語でしか学習していないAIをそのまま使うと、うちの現場の言葉だとうまく拒否できないという話ですか？
その通りですよ。端的に言えば、標準的な手法は英語中心で訓練されているため、シングリッシュのようなローカルな表現やコードミックスに対して拒否や安全判定が弱くなるんです。でも方法がないわけではないですよ、安心してください。
具体的にうちが投資を考えるとき、何をすればリスクを下げられるのでしょうか。コスト対効果も気になります。
良い質問ですね。要点は三つで整理できますよ。第一に、現地の言語データを用意してモデルに適切に微調整すること。第二に、ペアワイズの好みデータが少ない場合でも使えるアルゴリズムを選ぶこと。第三に、学習の安定性を高めるための正則化手法を導入することです。これらを順に組めば効率的に安全性が改善できますよ。
それで、そのアルゴリズムというのは高額な専門家を雇わないと実行できないものですか。それとも現場の改善で賄えますか。
いい質問ですよ。今回の研究では三つの手法を比べていますが、結論としてはSFTという基礎的な微調整と、KTOという効率的な好み学習の組み合わせがコスト対効果で優れていました。つまり、初期投資を抑えつつ現場データで段階的に改善できる設計が現実的なんです。
これって要するに、英語だけで学習したモデルをそのまま使うのは危ないから、現地の言葉で微調整して、効率的に好み学習をさせれば低コストで安全性が上がるということですか。
その通りですよ。非常に核心を突いています。田中専務、その理解で会議でも話せますよ。加えて、KTO-Sという安定化改良を加えると学習が安定し、追加のコストを抑えつつ再現性が高まるんです。
なるほど。最後に確認ですが、現場でこれをやるときにまず踏むべき三つのステップを教えてください。私は実行の優先順位を付けたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！端的に三つで整理しますよ。第一に、現地の代表的な発話データを収集して品質を担保すること。第二に、まずはSFT（Supervised Fine-Tuning、教師付き微調整）で基礎的な振る舞いを直すこと。第三に、KTO（Kahneman-Tversky Optimization、好み最適化）やKTO-Sで効率よく好み情報を学習させて安全性を高めることです。順を追えば投資対効果は良くなりますよ。
分かりました。自分の言葉で言うと、『まず現場の言葉を集めてモデルを現地語調整し、次に効率的な好み学習で安全性を確保する。さらに安定化の工夫で再現性を担保する』、ということで間違いないですね。ありがとうございました、拓海先生。
