- 多様性と大規模多様性モデル（LMMs）についてのChip Huyenの包括的技術ブログポストの最初の2段落では、機械学習モデルがテキスト、画像、音声などの単一のデータモードで動作してきたが、人間の自然知能は単一のモダリティに制限されていないことが強調されている。
- 大規模言語モデルと大規模多様性モデルの組み合わせは、物理セキュリティの予測、プロアクティブ、予防的な操作能力に革新をもたらしており、セキュリティシステム設計の実践を大きく変えつつある。
- 最新世代のAI対応ビデオアナリティクスは、ビデオフィード内の虚偽警報を大幅に減らしているが、依然として人間が各検出された人物、物体、または活動がセキュリティポリシーに違反するか危険をもたらすかどうかを評価する必要がある。
- 現代のLLMsとLMMsは、人間の能力を凌駕して、リアルタイムおよび歴史的な分析において膨大な量の連続的または関連するデータをほぼ瞬時に処理および分析できる。
- これらの能力により、自動化されたインシデント応答アクションが可能となり、リアルタイムの状況認識を提供し、セキュリティ対策のROIを向上させる。
考察：
この記事では、大規模モデルやAI技術の進化が物理セキュリティ分野に革新をもたらしていることが示唆されています。人間の能力を凌駕し、リアルタイムでの分析やインシデント応答において重要な役割を果たすことが期待されています。セキュリティシステムの進化により、より効果的なセキュリティ対策が可能となり、既存のセキュリティシステムおよびチームのROIを向上させる潜在的な機会が提供されています。