オープンAI開発へのホワイトハウスAIアクションプランRFIへの回答

Hugging Faceは、ホワイトハウスのAIアクションプランRFI(情報提供依頼)に対する回答として、オープンなAI開発アプローチの重要性を強調した。オープンなAIは、透明性、適応性、科学的健全性に優れ、API限定の商用製品と同等かそれ以上の性能を、より短期間で効率的に達成できると主張。具体例として、7Bパラメータで複雑なコーディングタスクにおいてClaude 3.7を上回ったOlympicCoderや、オープンな学習データを持つAI2のOLMo 2モデルを挙げた。オープンな研究(アテンション機構、Transformerアーキテクチャなど)とオープンソースソフトウェア(PyTorch、Hugging Faceライブラリなど)がAIの進歩を支えており、再利用・適応可能なシステムへの投資は経済成長にも貢献すると指摘。オープンな重みと学習技術を持つAIモデルが開発者にとって魅力的になるにつれて、パブリックリサーチインフラ、コンピューティングへの広範なアクセス、カスタマイズ可能なモデル、信頼できるオープンデータセットへの投資が、特に小規模開発者や研究者にとって不可欠であるとした。また、AI技術の導入・適応におけるリソース制約への対応、特にヘルスケアのような高リスク分野での信頼性が証明されている汎用モデルに代わる、エッジデバイスで利用可能な小型モデルや推論時の計算要件を削減する技術、中規模学習を促進する取り組みの重要性を説いた。さらに、オープンソースソフトウェアにおける情報セキュリティとサイバーセキュリティの経験から、オープンで透明性の高いAIシステムが、特にクリティカルな設定におけるAI開発と展開のセキュリティ確保に不可欠であると述べた。完全な透明性を持つモデルは、広範な安全認証をサポートし、オープンインフラとツールは、管理された環境でのモデルトレーニングを可能にし、エアギャップ環境で実行可能なオープンウェイトモデルは情報リスク管理の重要な要素となると結論付けた。