AI テクノロジーが進化するにつれ、仕事の方法、意思決定プロセス、さらにはビジネス モデルまでもが AI によって作り変えられることが、ますます具体的になってきました。

大手オープンソース ソリューション プロバイダーの Red Hat は最近、Red Hat Summit で、RHEL AI のリリースから InstructLab モデル調整ツールと OpenShift AI の統合に至るまで、ハイブリッド クラウド機能を披露しました。

「これは、1990年代後半、Linuxがまだ初期段階にあった頃の、その可能性に対する感覚を思い出させます。当時は、Linuxが大きな変化をもたらすだろうと直感的に感じていました。」Red Hatの社長兼CEOであるマット・ヒックス氏は、InstructLabモデルアライメントツールの導入に特に期待を寄せており、このツールがAIの未来に大きな影響を与えると見込んでいます。

レッドハット社長兼CEOマット・ヒックス

RHEL AIのブレークスルーとオープンソースAIの未来

新しくリリースされた Linux AI (RHEL AI) は、ユーザーが生成型人工知能 (GenAI) モデルをより簡単に開発、テスト、展開できるようにする基礎モデル プラットフォームです。

RHEL AIのリリースは、企業におけるAIアプリケーションの需要の高まりと、オープンソースソリューションへの信頼と依存に端を発しています。企業はAIの技術的障壁を下げ、開発効率を向上させるツールとプラットフォームを求めており、RHEL AIはこうした市場の需要に応えるために誕生しました。RHEL AIは、IBM ResearchのオープンソースライセンスのGranite Large Language Model（LLM）シリーズ、Large Scale Chatbot Alignment（LAB）メソッドに基づくInstructLabモデルアライメントツール、そしてInstructLabプロジェクトを通じて実装されたコミュニティ主導のモデル開発手法を統合しています。このソリューションは、ハイブリッドクラウド環境の単一サーバーへの導入向けに最適化された起動可能なRHELイメージにパッケージ化されており、OpenShift AIに統合されています。RHEL AIとOpenShift AIは、Red Hatのハイブリッド機械学習運用（MLOps）プラットフォームであり、分散クラスター環境でモデルとInstructLabを大規模に実行できます。

Granite LLMは、IBM Researchがオープンソースライセンスで提供する大規模言語モデルシリーズであり、自然言語処理分野において強力な機能を備えています。InstructLabのモデルアライメントツールは、開発者に新しい作業方法を提供し、LLMの作成、構築、そして貢献プロセスを簡素化することで、AIモデルをより柔軟かつ効率的に開発することを可能にします。この統合は、RHEL AIの技術力を強化するだけでなく、オープンソースAIコミュニティに新たな勢いをもたらします。

マット・ヒックス氏は、IBMとの協業はIBMリサーチでの重要な会議から始まったと説明しました。この会議では、AIモデルの微調整時に顧客が直面する課題に対処するためのガイダンス技術や方法論を含む革新的な技術が紹介され、特に合成データ拡張技術を用いてデータ量を小さく抑える手法が活用されました。このアプローチは、データブロックの管理を容易にするだけでなく、より広範な協業を促進することにもつながります。

Red Hatは、これらのテクノロジーを軸としたコミュニティを構築することで、グローバルなイノベーションを結集できることを認識しています。このビジョンは、データセット分野におけるHugging Faceの成果と似ていますが、Red Hatはさらに一歩進み、知識とスキルの集約に重点を置いています。わずか数か月で、Red Hatの概念実証とパターンは複数のシナリオに適用・拡張され、このアプローチの有効性が実証されました。

企業におけるオープンソースAIモデルの応用とイノベーションは、RHEL AIのもう一つの大きな特徴です。オープンソースモデルの柔軟性と透明性により、企業は独自のニーズに合わせてカスタマイズ・最適化することが可能です。Red HatはRHEL AIプラットフォームを通じて、オープンソースAIモデルを活用した企業のイノベーションを奨励・支援しています。これは、企業が市場の変化に迅速に対応できるようにするだけでなく、社内の技術蓄積と人材育成の促進にもつながります。

ハイブリッドクラウド戦略とAIの緊密な統合

デジタル変革の波の中で、柔軟で効率的な IT アーキテクチャとしてのハイブリッド クラウドは、企業の IT 戦略の中核となる要素となっています。

Red Hat は、OpenShift プラットフォームを通じてハイブリッドクラウド環境を強力にサポートします。Red Hat OpenShift AI は、 Red Hat OpenShift上に構築されたオープンなハイブリッド人工知能 (AI) および機械学習 (ML) プラットフォームであり、企業がハイブリッドクラウド環境で大規模な AI 対応アプリケーションを開発・提供できるよう支援します。

では、堅牢なハイブリッド クラウド基盤の構築がエンタープライズ AI にとってなぜそれほど重要なのでしょうか?

マット・ヒックス氏は、企業のAI活用において業界全体の大きな変化が起こっていると指摘しています。従来、企業は小規模なAIモデルの微調整とトレーニングを試みてきましたが、その結果は満足のいくものではなかったことが多々ありました。この課題に直面し、多くの企業はいわゆる「全知モデル」、つまり1兆を超えるパラメータを持つ大規模モデル（通常はパブリッククラウドで稼働）に目を向けるようになりました。これらのモデルは強力で、様々なタスクをすぐに実行できますが、運用とトレーニングのコストは非常に高額です。

さらに重要なのは、AIモデルがクラウド環境に限定されると、ローカルデバイスでの実行を必要とするユースケースに対応できないことです。マット・ヒックスは、ある人物を例に挙げ、AIモデルを自分のラップトップで実行することで、データのプライバシーとセキュリティを確保しながら、プログラミングとライティングの効率を向上させることができることを説明しています。しかし、これらのモデルがクラウドワークフローに限定されると、このようなパーソナライズされた機能強化は実現できません。

Red Hatは、AIの潜在能力を最大限に引き出すには、ハイブリッドクラウド機能が不可欠だと考えています。つまり、AIモデルは、ノートパソコン、工場のエッジデバイス、自動車、データセンターなど、様々な環境で動作できる必要があります。これを実現するには、小規模なモデルを改良し、様々な実世界のタスクに適応させる必要があります。そのためには、モデルが特定の問題を正確に解決できることを確認するために、具体的なユースケースでモデルトレーニングの最終段階を完了させる必要があります。

Red HatがInstructLabを統合したのは、まさにこの認識に基づいています。マット・ヒックス氏は、多数のパラメータを持つモデルを単にリリースするだけでは不十分だと強調しました。Red Hatのビジョンは、お客様がそれぞれのアプリケーションシナリオに合わせて、ノートパソコン、エッジデバイス、自動車、データセンターなど、様々なデバイス上でAIモデルをトレーニングし、展開できるようにすることです。この柔軟性とカスタマイズ性は、Red HatのAI分野における強みであり、ハイブリッドクラウド戦略の重要な要素となっています。

責任あるAIとオープンソースコミュニティのコラボレーション

急速に発展する今日のAIテクノロジーの世界において、責任あるAIは世界中のテクノロジーコミュニティと企業にとって重要な課題となっています。オープンソース文化とエンタープライズITソリューションのリーダーであるRed Hatは、責任あるAIの実践とコミュニティの連携を促進する上で重要な役割を果たしています。マット・ヒックス氏が指摘するように、「責任あるAIは広範なテーマです」。Red Hatは、AIシステムのセキュリティと倫理的コンプライアンスを確保するために、複数の主要分野からこの問題に取り組んでいます。

まず、Red Hatは、データ収集と学習からモデルのデプロイと監視に至るまで、AIテクノロジーのライフサイクル全体を考慮します。AIシステムの学習と適用には膨大な量のデータの処理が必要であり、著作権やプライバシーの問題が伴うことを認識しています。そのため、Red Hatは、AIモデルの学習データが元の作成者の著作権を尊重し、オープンソースライセンスの要件に準拠し、データのトレーサビリティと透明性を確保することに尽力しています。

AIモデルの学習には膨大な量のデータが必要であり、そのデータはオープンソースコミュニティを含む様々なソースから取得されます。Red Hatは、学習データの取り扱いにおいて、著作権とライセンスの問題に特に注意を払っています。データソースと使用方法に関する透明性を確保することで、Red HatはAI製品がデータ作成者の権利を尊重し保護することを保証します。さらに、Red Hatはオープンソースコミュニティに積極的に参加し、データの使用と著作権に関する議論と標準化を推進することで、健全で持続可能なAIエコシステムの構築に取り組んでいます。

セキュリティはAIアプリケーションにとって不可欠な要素です。Red Hatは、セキュリティフレームワークを構築・維持することで、AIモデルに対する潜在的なセキュリティ脅威に対処しています。これには、データ侵害やモデル欺瞞などのリスクが含まれますが、これらに限定されません。Red Hatは、オープンソースコミュニティと緊密に連携し、AIシステムのセキュリティを強化するためのセキュリティ対策を開発・実装しています。コミュニティの力により、Red Hatは新たなセキュリティ脅威に迅速に対応し、セキュリティ対策を継続的に改善・更新することで、AIテクノロジーの安全性と信頼性を確保しています。

Red Hatの視点から見ると、責任あるAIとは技術革新だけでなく、社会的責任を果たすことでもあります。Matt Hicks氏が述べたように、Red HatはAIモデルの安全性を確保するために「コミュニティベースのアプローチを促進」することに尽力しています。オープンソースコミュニティにおけるリーダーシップを通じて、Red Hatは責任あるAIの実践を推進し、コミュニティメンバーと協力して、より安全で透明性が高く、信頼できるAIテクノロジー環境を構築しています。