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OpenAI

誰もが、どこでも AI を活用できるように

当社のローカライゼーションへの取り組み

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OpenAI の使命は、AGI が全人類に利益をもたらすようにすることであり、この使命を果たすためには、世界中の人々が置かれている状況に合わせて対応する必要があります。

AI は、電力と同等の重要な国家インフラとしてますます認識されつつあります。世界中の政府や機関は、利用可能な最も高性能なシステムへのアクセスを確保することで、自国の市民と経済が AI 時代の恩恵を享受できるようにしたいと考えています。

AI がその期待に応えるためには、地域に即した適応性も必要です。つまり、現地の言語や現地のアクセントで話し、現地の法律を尊重し、文化的な規範や価値観を反映することを意味します。

しかしながら、自ら最先端の AI モデルを開発できる体制を有する国はごくわずかです。ほとんどの場合、課題はゼロからモデルを構築することではなく、利用可能な最良の AI を自分たちの特定の状況に適合させることです。世界中の政府から一貫して聞かれるのは、単に自国の言語に翻訳されたシステムではなく、当社と共に構築できる主権的な AI を求めているという点です。

OpenAI for Countries イニシアチブを通じて、当社はローカライゼーションが実際にどのように機能するかを模索してきました。目標は、グローバルな最先端レベルのモデルからの恩恵を受けつつも、ローカライズされた AI システムを可能にすることです。

現在、ChatGPT Edu の一環として、エストニアの学生向けに、現地のカリキュラムと教育のアプローチを取り入れた ChatGPT のローカライズ版を試験運用しています。また、他の国々とのパイロット的なローカライゼーションの取り組みについても検討しています。AI の研究と導入における透明性への取り組みの一環として、ローカライゼーションの仕組みについてさらに詳しくお知らせします。

当社の Model Spec は、モデルがどのように動作すべきかを定めた公開文書です。当社はモデルが Model Spec に従うように訓練し、世界中の人々からのフィードバックを反映させる、OpenAI 全体で協働するプロセスを通じて、継続的に改良を重ねています。Model Spec では、ChatGPTから開発者が当社プラットフォーム上で構築する体験、その他のコンテキストに至るまで、当社モデルが活用される多様な方法について述べられています。これらのルールは、当社のモデルが展開されているあらゆる場所で適用され、変更可能な範囲と不可能な範囲を明確に定義するとともに、変更内容について透明性を確保するという当社のコミットメントを示しています。

Model Spec には、OpenAI for Countries プログラムを含むすべての展開に適用される「レッドライン原則(新しいウィンドウで開く)」が含まれています。それらにおいて、当社は「人間の安全と人権が OpenAI の使命において最優先事項である」と強調し、次の点を明確にしています。

  • 当社のモデルが、暴力行為、大量破壊兵器、テロリズム、迫害、または大規模監視といった深い危害を可能にすることを許可しません。
  • 当社のモデルが、標的を絞った、あるいは大規模な排除、扇動、人間の自律性の侵害、市民的プロセスへの参加の阻害に利用されることを決して許可しません。
  • 当社は、AI とのやり取りにおける個人のプライバシー保護に尽力しています。

OpenAI が ChatGPT のような消費者向けにファーストパーティの体験を直接提供する際には、それを通じて次のことを約束します。

  • 人々は、当社のモデルから信頼できる安全性に関する重要な情報に簡単にアクセスできるべきです。
  • カスタマイゼーション、パーソナライゼーション、ローカライゼーションによって、Model Spec 全体の拘束力のあるルールが変更されることはありません。これには客観的な視点(新しいウィンドウで開く)の原則が含まれます。つまり、ローカライゼーションは言語やトーンに影響を与える可能性があるが、提示される事実の本質やバランスを変えることはできないということです。
  • ユーザーは、当社のモデルの動作の背景にある重要なルールや理由について透明性を確保すべきです。たとえば、法的要件により省略されたコンテンツがある場合、各モデルの応答においてユーザーにその旨を明示し、削除された情報の種類とその削除理由を示しますが、編集されたコンテンツ自体は開示しません。同様に、追加される情報も同様に明確に識別されます。

OpenAI for Countries を通じてローカライズされた主権 AI を模索する中で、当社は学習したことを継続的に共有し、アプローチを透明性をもって進化させることをコミットします。