AI/ML パイプラインは、AI モデルの開発、デプロイ、保守に使用される一連の構造化されたプロセスとステップです。パイプラインにより、各ステップが体系的に実行され、望ましい結果が達成されます。

ステップには、データの取り込み、データの処理、モデルのトレーニング、および予測または分類を行うためのモデルの使用が含まれます。

AI/ML パイプラインの 6 つの主要コンポーネントは次のとおりです。

データ収集: データは、データベース、テキスト文書からの非構造化データ、画像、ビデオ、センサーデータなど、さまざまなソースから収集されます。データの品質、整合性、関連性は、効果的な AI モデルを構築するために非常に重要です。

データの前処理: データが収集されたら、データをクリーンアップして分析の準備をする必要があります。これには、AI パイプラインで使用するためのデータの重複排除、変換、整理が含まれます。これは、機密データや PII データを削除または難読化するための重要な場所でもあります。

モデルのトレーニング: このステップには、問題とハンドに基づいてさまざまなアルゴリズムを選択することが含まれます。データはモデルが学習するスクリプトに入力され、モデルはパフォーマンスを向上させるために微調整されます。

モデルのテスト: モデルの出力を検証するには、目に見えないデータで適切に動作することを確認するためにモデルを徹底的にテストする必要があります。モデルの精度、堅牢性、信頼性を評価するために実際のデータと比較されます。

モデルのデプロイ: モデルのトレーニングと評価が完了したら、実稼働環境にデプロイします。これには、モデルをソフトウェア アプリケーション、API、またはクラウド プラットフォームに統合することが含まれる場合があります。目標は、モデルをエンドユーザーまたは他のシステムでリアルタイム予測に利用できるようにすることです。

監視とメンテナンス: モデルのパフォーマンスは、展開後は継続的に監視して、精度と効果が維持されていることを確認する必要があります。データ パターンの変化に適応し、時間の経過とともにモデルの関連性を維持するには、必要に応じて新しいデータで更新する必要があります。

AI の活用を検討している組織にとって、データのセキュリティとプライバシーの保護は最優先事項である必要があります。それには、次のような多面的なアプローチが必要です。

• データ暗号化: データのライフサイクル全体 (保存時、転送中、使用中) を通じて確実に暗号化します。
• データ難読化: あらゆるデータセットのデータから機密データや PII データを匿名化すると、AI パイプラインに取り込まれる可能性があります。
• データ アクセス: 許可されたユーザーのみがデータをプレーン テキストで表示または使用できるようにする必要があります。
• データ ガバナンス: データ プライバシー規制を常に最新の状態に保ち、データ プライバシーが業務に組み込まれていることを確認し、倫理的なビジネス慣行に取り組みます。

大規模言語モデル (LLM) は、人間の言語を理解して生成するために設計された自然言語処理 (NLP) テクノロジーの強力なカテゴリです。 LLM は Generative AI のサブセットであり、自由形式の質問に回答し、チャットで対話し、コンテンツを要約し、テキストを翻訳し、コンテンツとコードの両方を生成できます。

大規模言語モデル (LLM) が機能するには、高度な機械学習アルゴリズムを通じて広範なデータセットでトレーニングを受け、人間の言語の複雑さとパターンを把握する必要があります。

大規模言語モデル (LLM) は、さまざまな業界および多数のユースケースで使用できます。カスタマー サポートでチャットボットを強化したり、開発者がコードを生成またはデバッグしたり、新しいコンテンツの下書きを要約または作成したりするのに役立ちます。

大規模言語モデル (LLM) は、その広範なデータ収集および処理機能により、データ セキュリティとプライバシーに関する重大な懸念を引き起こします。 AI モデルで個人データを使用すると、その有効性を高めることができますが、プライバシーに関する懸念や法的問題が生じます。

データは計算のために永続的である必要があるため、潜在的なデータ侵害に関連するリスクを軽減するには、データを安全に保管することが最も重要です。

データをトレーニング アルゴリズムに再利用することは一般的ですが、機密情報が繰り返し公開される可能性があります。一方、データ漏洩は意図せずに発生し、データを共有する際にリスクをもたらします。

保存データは、NIST が推奨する最新のアルゴリズムを使用して常に暗号化する必要があります。データ難読化は、大規模言語モデル (LLM) で使用される PII データを保護するための優れたアプローチです。

フォーマット保持暗号化(FPE)  によるトークナイゼーションでは、データセットの形式が維持されるため、追加の作業は必要ありませんが、データは移植性があり、プライベートで準拠したものになります。このシナリオは、機密データに対する AI 作業が必要ない場合に適用されます。

データ暗号化は、暗号化キーのライフサイクルを適切に管理するのと同じくらい効果的です。キーの場所を把握し、データから離れた場所に保管し、RBAC とクォーラム承認を適用して暗号化キーの改ざんを防ぎます。

AI/ML の世界では、生成 AI と大規模言語モデルの違いは何なのかという質問に混乱することがよくあります。それは単純に次のとおりです。

生成人工知能 (略して GenAI) は、多くの場合入力プロンプトに応答して、生成モデルを使用してテキスト、画像、ビデオ、またはその他のデータを生成できる人工知能です。

大規模言語モデル (LLM) は、生成 AI (GenAI) の一例です。 LLM と同様に、GenAI を使用すると、組織は生産性を向上させ、新しい顧客や従業員のエクスペリエンスを提供し、新製品を革新できます。

大規模言語モデル (LLM) と同様に、データのセキュリティとプライバシーの確保、漏洩の防止、モデルの悪意のある改ざんの阻止は重要な側面です。

プロンプト エンジニアリングは、大規模言語モデル (LLM) および 生成AI システムと通信する方法です。これには、生成AI  テクノロジーから望ましい応答を得るためにクエリまたはプロンプトを作成する方法が含まれます。この技術は、AI が生成したコンテンツを改善するためにも使用されます。

迅速なエンジニアリングにより、AI システムを操作して、意図しない動作を実行したり、有害な出力を生成したりする可能性があります。悪意のある者が慎重に作成したプロンプトを使用して、モデルに以前の指示を無視させたり、意図しないアクションを実行させたりすると、いわゆるプロンプト インジェクション攻撃が発生します。

大規模言語モデル (LLM) セキュリティとは、大規模言語モデルをさまざまな脅威から保護し、それらが責任を持って使用されるようにするために実装される実践とテクノロジを指します。

これには、データ保護、アクセス制御、倫理的使用、敵対的攻撃からの保護など、複数のセキュリティ層が関係します。

ターンキーという用語は、完全に開発され、すぐに使用できるソリューションまたはシステムを指し、最小限の設定やカスタマイズで簡単に実装できます。したがって、AI ターンキーは、多くのエンジニアリングを必要としない AI ソリューションであり、すぐに使用できる状態であり、AI ソリューションを開始できます。AI ターンキー ソリューションを使用すると、チームは AI ソリューションの構築にリソースを費やすことなく、すぐに革新を開始して成果を上げることができます。

AI ターンキー ソリューションには、モデル、インターフェイス、データベース、データ コネクタなどを含む事前構築された AI パイプラインなど、多くの開発や統合作業を必要としない、企業が AI テクノロジーを導入して使用するために必要なものがすべて含まれます。

ターンキー AI ソリューションの利点は、独自に構築するコストと複雑さを排除できることです。断片的なソリューションは時間がかかり、専門知識が必要で、新たなセキュリティの脆弱性を招く可能性があります。ターンキー ソリューションを使用すると、企業は AI ソリューションの開発や保守に時間を費やすのではなく、スピードと俊敏性を高め、AI をすぐに活用できるようになります。

さまざまな目的に合わせて設計された AI ターンキー ソリューションは数多くあります。AI ターンキー ソリューションの例として、チャットボット、音声アシスタント、推奨エンジン、AI を活用したデータ分析などがあります。

AI ターンキー ソリューションの目的は、チームが数日ではなく数時間で開始できるようにすることです。実装にかかる時間は、特定の AI ターンキー ソリューションによって異なります。Armet AI は、最小限の構成を必要とする安全な 生成AI ソリューションであり、使用開始までに数時間しかかかりません。

特徴、機能、機能性はユースケースに応じて異なる可能性があり、また異なるべきですが、AI ターンキー ソリューションの重要なコンポーネントは、セキュリティ、ガバナンス、コンプライアンスです。これは、GenAI モデルのトレーニングや操作に使用されるデータだけでなく、AI パイプラインで使用されるモデルにも当てはまります。

ソリューションによって異なります。AIターンキーソリューションの中には、チームに十分な柔軟性を与えるように設計されているものもあれば、そのまま事前構成されていて、特定のニーズやユースケースに合わせて調整されているものもあります。

AI ターンキー ソリューションは、あらゆる業界にメリットをもたらします。企業は、エンジニアリングや管理にリソースを割くのではなく、イノベーションに集中できます。

どちらのアプローチも AI ソリューションの実装に使用されますが、範囲、柔軟性、実装の点で異なります。AI ターンキー ソリューションは、すぐに開始でき、コスト効率が高く、事前に構築されているためすぐに展開でき、カスタマイズを最小限に抑えることができます。

コンテンツの生成、テキストの要約、サンプルの分析など、一般的なユースケースに適しています。カスタム AI 開発ははるかに柔軟性がありますが、開始するにはより多くの時間と費用がかかる可能性があります。

これらは通常、不正行為の検出、個別の治療計画の作成など、より複雑な結果を解決したいと考えている企業に最適です。

どのアプローチが適切かはビジネスニーズによって決まります。ターンキーAIソリューションは迅速な導入とそれほど複雑でないタスクに適していますが、カスタム開発は特定の複雑なAI要件を持つビジネスに適しています。

企業は、あらかじめ構築された機能が自社のニーズに合っているかどうか、また AI の目標をサポートできるかどうかを評価する必要があります。必要なカスタマイズのレベルを徹底的に評価する必要があります。ただし、AI ターンキー ソリューションの最も重要な部分は、必要なレベルのセキュリティ、コンプライアンス、AI ガバナンスを提供できることです。

それは AI ソリューションに依存しますが、主にカスタマイズのレベルと拡張性に依存します。

それは実際のソリューションとプロバイダーの実装および継続的なメンテナンスに依存します。セキュリティの脆弱性、プライバシー、コンプライアンスの懸念を考慮すると、エンタープライズ グレードのセキュリティ機能を提供しない AI ターンキー ソリューションは、ほとんどの組織にとって実行可能なオプションではありません。暗号化、アクセス制御、業界標準への準拠などの特定のセキュリティ対策は、絶対に必要です。

AI ターンキー ソリューションに関して組織が抱く最大の懸念は、データと AI モデルのセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンスです。信頼できる応答を提供し、機密データの漏洩やモデルへの攻撃を阻止する AI ターンキー ソリューションの能力は、極めて重要です。

カスタマイズの制限、固有のビジネス ニーズへの完全な対応の不可能、潜在的なスケーラビリティの問題も、AI ターンキー ソリューションに伴う可能性のある課題です。