Appleは、AI幻覚に対処し、より人間的な会話を構築するための秘密戦略を明らかにする

ジャカルタ - 人工知能(AI)コンテストでOpenAI、Google、Metaが支配的である中、Appleは密かにゲームを変えることができる大きなブレークスルーを遂げました。最新の一連の科学的研究を通じて、Appleの研究者は、AIエラーの理解、より詳細なパーソナライズ、および大規模な言語モデル(LLM)の幻覚を減らす方法に焦点を当てた8つの重要な論文を発表しました。

この動きは、AppleがAIの世界で受動的なプレーヤーになりたいだけでなく、より倫理的で人道的で信頼性の高いAIエコシステムを構築したいと考えており、もちろんAppleの将来の製品と密接に統合されたいという強いシグナルです。

最新の論文の1つで、Appleは、理解、推論、計画、問題解決、自己修正能力の5つの重要な分野でLLMの能力を測定するための包括的な評価システムであるMassive multitask Agent Understanding(MMAU)を導入しました。

MMAUは、3,000を超える一意のプロンプトからなる20のタスクをカバーしており、Appleがまだ混乱しており、AIエラーの根本原因を特定するには不十分であるという以前のアプローチと比較して、より明確で標準化されたベンチマークを提供します。

「目標は、エラーがどこから来たのかを理解することでAI機能を向上させることです」とAppleの研究者は、コーネル科学アーカイブに掲載された論文に書いています。

これまでのところ、AIは長期的な会話の記憶が限られているため、ユーザーの会話を個人的に理解するのに苦労しています。この課題に対応して、Appleは大言語モデルでの学習ユーザー変換のためのパイプライン(PLUM)と呼ばれるシステムを開発しました。

PLUMは、ユーザーの小さな好みを覚えているだけでなく、以前の相互作用から質問や回答を抽出し、システムにエコーし、ユーザーに個人的に関連性のある「近く」で関連性のあるAIを作成します。

このテクノロジーは、Apple AIが洗練されただけでなく、人道的で一貫性のある会話体験を提供するための扉を開きます。

Appleは外部検証を使用する

AIのもう一つの主な問題は、多くの場合、エラーや偏見が含まれているにもかかわらず、モデルが絶対的に正しいかのように答えをどのように伝えることができるかです。

LLM-as-a-Judgeの外部検証ツール改善宣言品質と題された論文で、AppleはAI回答の真実性を再確認するために、ウェブ検索やコード実行などの外部検証ツールを使用することを提案しています。

結果は100%正確ではありませんが、このアプローチは回答の質を向上させることが証明されており、より透明で信頼性の高いAIの重要な基盤となり得ます。

Appleは論文を公開しただけでなく、人間中心の機械学習2024と題された社内ワークショップから8つのプレゼンテーションビデオもリリースしました。ビデオは、AIインターフェース、UIの理解、AIパーソナライゼーションを日常的な使用のコンテキストでレビューします。

それ以上に、Appleは2025年7月27日から8月1日までウィーンで開催されるコンピューティングリングスティクス協会(ACL)の年次会議で大きなパフォーマンスを発揮します。そこで、Appleは、より人道的で責任あるAIをテーマにした18のワークショップを発表し、スポンサーします。

これまでのところ、一般の人々は、Appleが競合他社よりもスポットライトが少ないため、AIコンテストで遅れをとっていると考えています。ただし、この一連の論文やイノベーションは、Appleが実際にAIを深く、慎重に、そしてユーザーに有利に構築していることを証明しています。

倫理、信頼性、パーソナライゼーションに焦点を当てたアプローチにより、Appleは市場で競争するだけでなく、業界標準を再形成する可能性のあるAIブレークスルーに備えているようです。

「Appleは、より信頼性が高く、人間をよりよく理解し、致命的な間違いから解放されたAIを望んでいます。賢いだけでなく、賢い」と、Appleの人間中心機械知能担当ディレクター、ジェフリー・P・ビガムは言う。

これらすべてで、問題はもはや「AppleはAIに参入する準備ができていますか?」ではなく、より正確には「世界はAIのAppleバージョンを歓迎する準備ができていますか?」ではありません。