オープンウェイトモデルとは? — 学習済みの設定値を公開したAI

どこで出てくる言葉?

AIの導入方針を決めるミーティングで耳にします。特に、顧客情報や設計図のように社外に出しにくいデータをAIで扱いたいときです。情報システム部門や開発会社が「オープンウェイトのモデルなら社内で動かせます」と提案する形で出てきます。

政策の場でも使われるワードです。米国商務省の電気通信情報局(NTIA)は、2024年7月30日に、設定値が広く公開された大規模なAIについての報告書を出しています。

オープンウェイトモデルには何が含まれるの?

• 設定値(重み): NTIAの説明では、入力に対してAIがどう出力するかを決める数値です。
• 段階の違う設定値: NTIAは、最初の学習を終えた段階、途中の段階、追加で調整した後の段階など、複数の種類があると説明しています。
• 含まれないもの: OSIによると、学習に使ったコードと学習データ一式は含まれません。

似ている用語とはどう違うの?

いちばん混同されやすいのは「オープンソース」です。OSIは「オープンソースのAI」の定義(1.0版)で、設定値に加えて、学習と実行のコード一式、学習データの詳しい情報まで公開することを求めています。

このワードは、使う人によって指す範囲が揺れています。「オープン」と書かれていても、何が公開されているのかは中身を見ないと分かりません。

経営にとって何が変わるの?

NTIAの報告書は、利点を3つ挙げています。資金の少ない組織も含め、AI開発に加わる顔ぶれが広がること。一部の大手開発会社に集まる力を分散させること。そして、第三者にデータを渡さずにAIを使え、機密を守りやすくなることです。

一方でNTIAは、国の安全や個人のプライバシーなどへのリスクにも触れています。そのうえで、規制が必要かどうかは、今ある証拠だけでは決められないとしました。

自社にとっての意味は、データを社外に出さずに済む代わりに、動かす場所と運用を自社で持つことです。提案を受けたら、利用条件(ライセンス)、動かす場所、機材と運用の費用、更新を誰が担うかの4点を確かめておくと、判断の材料がそろいます。

ひとことで言うと

オープンウェイトモデルとは、AIの設定値を受け取り、自社で選んだ場所で動かせる形で公開されたAIです。