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これからの EnterPrise GenAI Powered by CyberAgent Google Cloudゼミ CyberAgent AI事業本部 極事業部 小林拓磨

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自己紹介 ● 小林 拓磨(@Cat_to_Love) ● ML PdM @CyberAgent ● Google Cloud PDE/PCA ● CADC2023 ”NEXT” DAY統括

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Agenda ● GenAIをEnterpriseに持っていくための検討事項・要件 ● 生成物の所有・所在の証明 ● データの集約とマルチクラウド・ネットワーク・改善サイクル ● まとめ

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GenAIをEnterprise に持っていくための検討事項・要件

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GenAIをEnterpriseに持っていくための検討事項・要件 4 key enterprise readiness factors

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GenAIをEnterpriseに持っていくための検討事項・要件 enterpriseに向けての4つのkey 今回はココ(Responsible) と +αの部分(個人的な)

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GenAIをEnterpriseに持っていくための検討事項・要件 Responsible AI(RAI)のBlueprint https://ai.google/responsibility/principles/ より

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GenAIをEnterpriseに持っていくための検討事項・要件 Responsible AI(RAI)のBlueprint https://ai.google/responsibility/principles/ より

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GenAIをEnterpriseに持っていくための検討事項・要件 Responsible AI(RAI)へのアプローチ

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GenAIをEnterpriseに持っていくための検討事項・要件 Responsible AI(RAI)へのアプローチ

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GenAIをEnterpriseに持っていくための検討事項・要件 Product & Usecase Review → 潜在リスクを見つけ緩和策を見つける

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GenAIをEnterpriseに持っていくための検討事項・要件 Responsible AI(RAI)へのアプローチ

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GenAIをEnterpriseに持っていくための検討事項・要件 RAI Toolを使っての検証 ・Safety filter →有害コンテンツのフィルタ (右図) ・Citation Check → コンテンツ複製のチェック

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GenAIをEnterpriseに持っていくための検討事項・要件 Responsible AI(RAI)へのアプローチ リサーチとかデータとかモデルとかとか!

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GenAIをEnterpriseに持っていくための検討事項・要件 果たして…? どんくらいResponsible? 生成した物でなんか起きた時とか…🧐

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GenAIをEnterpriseに持っていくための検討事項・要件 そういえば…NEXT開催後に https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/protecting-customers-with-generative-ai-indem nificationにて

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GenAIをEnterpriseに持っていくための検討事項・要件 生成AIに対する責任姿勢を表明 先ほど紹介したセッションと共に考えると RAI周りにはかなりの自信がある? (業界的にその流れがあるという話もありそうだが)

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GenAIをEnterpriseに持っていくための検討事項・要件 enterpriseに向けての4つのkey ここは本気そう ↓ +αの部分

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生成物の所有・所在の証明

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GenAIをEnterpriseに持っていくための検討事項・要件 とはいえ気になるのは… 生成したものを、 自分が生成したものだと証明できないと 使うに至らない… どう証明するのか?

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GenAIをEnterpriseに持っていくための検討事項・要件 非常にRobustなwatermark

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GenAIをEnterpriseに持っていくための検討事項・要件 非常にRobustなwatermark Zack Akil Machine Learning Developer Advocate Google ・スクリーンショットのも検知できるし ・Photoshopでなんか乗せて合成したりしたやつでも  検知できる!試して見て!  (これはAsk the speakerで伺いました)

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GenAIをEnterpriseに持っていくための検討事項・要件 ここまでで… ・RAIと生成物への補償の座組 ・生成物の所在の証明 割とここまでで EnterPrise(企業)として導入検討できるラインが 近くなってきている感覚

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データの集約とマルチクラウド ネットワーク・改善サイクル

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GenAIをEnterpriseに持っていくための検討事項・要件 とはいえ やはり ・Fine-tune, Prompting ・API化・Vector検索 ・運用・改善 諸々するにしても 各所分散している大きな EnterPriseのデータの統合や、 ネットワーク、改善サイクル 周りが気になる…

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GenAIをEnterpriseに持っていくための検討事項・要件 しっかり色々Session/Updateありました ・各所分散しているデータの統合 →Petabyte-scale data migrations the Google Cloud way →Cross-cloud analytics workloads with BigQuery Omni and Looker ・ネットワーク(SaaSなどとも) →What's new in cloud networking: AI-optimized infrastructure, ML-powered security, and more ・サービス運用と改善サイクル →Predictive and generative AI projects with Vertex AI Feature Platform などなど

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まとめ

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まとめ ● EnterPrise向けのGenAIサービスはそう遠くない未来 ○ 必要な要素をいくつか一気に揃えてきた印象 ● そのほかあらゆる場所に点在するデータの統合や運用のための アップデートも多数

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Thank you for listening!