「今からでも間に合う」GPTsによる 活用LT会 - 人とAIか?協調するHumani-in-the-Loopへ
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機械学習モデルの精度を高める、機械学習モデルの目標制度をより早く達成する、人間と機械の知能を組み合わせて精度を最大化する、機械学習を利用し人間のタスクを支援し、効率を高める。といったGPTｓを活用するための重要な指標をお伝えしました。これはHuman-in-the-Loopと呼ばれる、AIを使用するアプリケーションで人間と機械の知能を組み合わせるための一連の戦略です。人間とAIの相互作用は最高の学習効果をもたらすことができる。よって主に人間の知識をモデリングプロセスに組み込むことは、コンピュータ技術だけでなく、認知心理学、行動心理学が交差する広範囲な研究分野です。つまり、AIは人間の専門知識に勝てません。なぜなら、AI単体では人から学んだ以上のことはできないからです。しかし、人とAIの相互作用によれば、想像を超えるパフォーマンスを発揮できる可能性があります。 ここにいるみなさんは、今同じスタートラインに立っています。専門知識を持ち、既存の組織にHuman-in-the-Loopを導入するノウハウをこれから確立していく必要があります。 OpenAIやAnthropicといったAIプロバイダーに対して、ラストワンマイル、エンドユーザーと繋げて業務のパフォーマンスを最大限発揮させるには私たちが必要です。 時代はAIを開発することから活用することへとフェーズが進みます。 そして、このセミナーにより皆様の新たなキャリアの道を拓く、鍵となることを願っております。 https://www.youtube.com/watch?v=C6vFUt8-Czw
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AIは人間の専門知識に勝てない
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出典：A Survey of Human-in-the-loop for Machine Learning | arXiv:2108.00941 [cs.LG]](https://image.slidesharecdn.com/aihumani-in-the-loop-240321150634-134b9735/85/GPTs-LT-AI-Humani-in-the-Loop-8-320.jpg)
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Human-in-the-Loop セキュリティ?システムのワークフロー
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出典：A Survey of Human-in-the-loop for Machine Learning | arXiv:2108.00941 [cs.LG]](https://image.slidesharecdn.com/aihumani-in-the-loop-240321150634-134b9735/85/GPTs-LT-AI-Humani-in-the-Loop-12-320.jpg)
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代表的なHuman-in-the-Loopシステムの概要
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出典：A Survey of Human-in-the-loop for Machine Learning | arXiv:2108.00941 [cs.LG]](https://image.slidesharecdn.com/aihumani-in-the-loop-240321150634-134b9735/85/GPTs-LT-AI-Humani-in-the-Loop-13-320.jpg)
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ワークフローのイメージ
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出典：A Survey of Human-in-the-loop for Machine Learning | arXiv:2108.00941 [cs.LG]
GPTs初号機レイ](https://image.slidesharecdn.com/aihumani-in-the-loop-240321150634-134b9735/85/GPTs-LT-AI-Humani-in-the-Loop-19-320.jpg)
「今からでも間に合う」GPTsによる 活用LT会 - 人とAIか?協調するHumani-in-the-Loopへ
- 1. ? 2023 LAC Co., Ltd. 2024/3/18 人とAIが協調するHuman-in-the-Loopへ 「今からでも間に合う」GPTsによる活用ＬＴ会 株式会社ラック セキュリティビジネス統括部 テクノロジーリスクコンサルティング部 二本松哲也
- 2. Agenda ? 2023 LAC Co., Ltd. 2 1. 自己紹介 2. Human-in-the-Loopについて 3. AIは人間の専門知識に勝てない 4. AIを開発することから活用することへ 5. 組織内に専用GPTを導入する 6. 概念モデル 7. まとめ
- 3. ? 2023 LAC Co., Ltd. 3 部門を超え新たなセキュリティコンサルティングサービス企画?提案 LACWATCH連載「情シス部門のゼロトラスト導入に向けて」執筆 令和2年度事業 総務省テレワークセキュリティ相談窓口 ボランティアとして、WASForum Hardening Drivers Conference 2021で「Privacy by Designの視点と実装」共同提案、OWASP Top 10 Privacy Risks Version 2.0 コントリ ビューター、Security & Privacy by Design Founderとして活動。 個人ブログ qualias.net 二本松 哲也 株式会社ラック セキュリティビジネス統括部 テクノロジーリスクコンサルティング部
- 4. ? 2023 LAC Co., Ltd. 会社概要?事業所 4 2023年 3月期 440.1億円 名 称 株式会社ラック （LAC Co., Ltd.） 事業概要 ■ セキュリティ事業 ■ システムインテグレーション事業 ■ 情報システム関連商品の販売及びサービス 本社所在地 〒102-0093 東京都千代田区平河町2-16-1 平河町森タワー 事業所 東陽町オフィス 名古屋オフィス 福岡オフィス ラックテクノセンター秋葉原 ラックテクノセンター北九州 シンガポール支店 従業員数 2,129名（2023年3月31日現在） 設 立 2007年10月1日 ※創業：1986年9月 資本金 26億4,807万5,000円 売上高 440億円（2023年3月期）※連結 上場市場 東京証券取引所スタンダード 本社 ： 平河町森タワー システムインテグレーション事業 55% 244.9億円 セキュリティ事業 45% 195.2億円 シンガポール支店
- 5. ? 2023 LAC Co., Ltd. Human-in-the-Loopについて 5
- 6. ? 2023 LAC Co., Ltd. 書籍の紹介 6 出典：Human-in-the-Loop Machine Learning : Active learning and annotation for human-centered AI
- 7. ? 2023 LAC Co., Ltd. Human-in-the-Loop の基本原則 – 人間参加型の機械学習 7 人間参加型の機械学習は、AIを使用するアプリケーションで人間と機械の知能を組み合わせる ための一連の戦略です。一般的な目標は以下のことを1つ以上実現することです。 機械学習モデルの精度を高める 機械学習モデルの目標精度をより早く達成する 人間と機械の知能を組み合わせて精度を最大化する 機械学習を利用し人間のタスクを支援し、効率を高める 出典：Human-in-the-Loop Machine Learning : Active learning and annotation for human-centered AI
- 8. ? 2023 LAC Co., Ltd. AIは人間の専門知識に勝てない 8 出典：A Survey of Human-in-the-loop for Machine Learning | arXiv:2108.00941 [cs.LG]
- 9. ? 2023 LAC Co., Ltd. AI?モデルの開発サイクル 9 データ処理 学習 モデル 結果と推論
- 10. ? 2023 LAC Co., Ltd. Human-in-the-Loop データ処理パイプライン 10 データ処理 データ アノテーション モデル トレーニング 反復ラベリング
- 11. ? 2023 LAC Co., Ltd. AIを開発することから活用することへ 11
- 12. ? 2023 LAC Co., Ltd. Human-in-the-Loop セキュリティ?システムのワークフロー 12 出典：A Survey of Human-in-the-loop for Machine Learning | arXiv:2108.00941 [cs.LG]
- 13. ? 2023 LAC Co., Ltd. 代表的なHuman-in-the-Loopシステムの概要 13 出典：A Survey of Human-in-the-loop for Machine Learning | arXiv:2108.00941 [cs.LG]
- 14. ? 2023 LAC Co., Ltd. 組織内に専用GPTを導入する - Human-in-the-Loopを活用する - 14
- 15. ? 2023 LAC Co., Ltd. 15 By tetsuya nihommatsu Qualias.net
- 16. ? 2023 LAC Co., Ltd. 16 By tetsuya nihommatsu Qualias.net
- 17. ? 2023 LAC Co., Ltd. 17 By tetsuya nihommatsu Qualias.net
- 18. ? 2023 LAC Co., Ltd. 概念モデル - ワークフローのイメージ - 18
- 19. ? 2023 LAC Co., Ltd. ワークフローのイメージ 19 出典：A Survey of Human-in-the-loop for Machine Learning | arXiv:2108.00941 [cs.LG] GPTs初号機レイ
- 20. ? 2023 LAC Co., Ltd. まとめ 20
- 21. ? 2023 LAC Co., Ltd. まとめ 21 人とAIが協調するHuman-in-the-Loopへ AIは人間の専門知識に勝てない
- 22. ※本資料は作成時点の情報に基づいており、記載内容は予告なく変更される場合があります。 ※本資料に掲載の図は、資料作成用のイメージカットであり、実際とは異なる場合があります。 ※本資料は、弊社が提供するサービスや製品などの導入検討のためにご利用いただき、他の目的のためには利用しないようご注意ください。 ※ LAC、ラック、JSOC、サイバー救急センターは株式会社ラックの登録商標です。その他記載されている会社名、製品名は一般に各社の商標または登録商標です。 ? 2023 LAC Co., Ltd. ご清聴ありがとうございました。
- 23. ? 2023 LAC Co., Ltd.