- 大規模言語モデル（GPT、Gemini、Llama）がAIの風景に地殻変動をもたらし、技術との相互作用を変革
- プライバシー、バイアス、コンプライアンス：海外LLMが提起する主な課題
- 海外モデルではデータの管理や処理の透明性が制限され、規制基準を満たしているか不透明
- バイアスやプライバシーに関するリスクがあり、AIシステムの故障やサイバー攻撃への防衛が不十分
- インドのデジタル個人データ保護法（DPDP）はユーザーに忘れられる権利を与えるが、LLMにトレーニングされたデータを消去するのは技術的に困難
- 国内LLMはアウトソーシングに伴うリスクを軽減し、データ主権を維持
- 国内LLMの開発はデータセキュリティと長期的成長に不可欠
私の考え：
国内LLMの開発は重要であり、安全性やローカルの文化、法律に配慮しながら情報を管理する戦略的アプローチを提供します。地域の価値観を尊重し、法的に適合した枠組み内でAIを最大限に活用することで、テクノロジーの効率化と文化的な意識を高め、ステークホルダー間で信頼を築くことが可能です。
元記事: https://www.techcircle.in/2024/08/16/why-india-needs-to-build-more-indigenous-llms