60の組織からなる連合は9月21日、現在のAIシステムが十分に対応していない言語を話す人々が、自分の言語と声でこれらのツールを利用できるようにすることを目指すと発表した。ゲイツ財団は対象となる人口を推定34億人とし、この取り組みの期間を5年間としている。署名団体には、地域の研究組織やコミュニティ組織とともに、Google、Anthropic、OpenAI Foundationが名を連ねる。 連合の発表。

現時点での変化は、言語面での利用機会を広げるための活動を連携させるという合意だ。この数字は目標の規模を示すもので、すでに支援が届いた人数ではない。最初の進捗報告が出る際には、この区別が重要になる。インターフェースが翻訳されていることと、サービスが利用者の実際の質問を理解できることは、異なる成果だからだ。

連合が構築する必要のあるもの

署名団体は、言語データの共有、進捗の評価、ほかの開発者が利用できるモデルやアプリケーションを提案している。公表された方針には、プライバシー、同意、コミュニティによるデータの管理も含まれる。発表によると、連合の詳細な運営体制と具体的な活動は、今後1年間で策定される。 表明された約束。

独立した報道では、出発点となる現状について、異例なほど率直な認識が示されている。Anthropicのエリザベス・ケリー氏はAP通信に対し、同社の製品は多くのアフリカの言語で性能が低いと語った。APはまた、事務局が参加団体の約束の履行状況を追跡すると報じている。連合が署名から実行へ移る中で、これらは注目すべき点だ。 APの報道。

私たちは、実用性は作業を完了できるかどうかで検証すべきだと考える。利用者は普段の話し方で質問し、返答を理解し、誤解を訂正できるだろうか。文章の翻訳で優れたスコアを出しても、この検証の一部は未確認のまま残る。有用な公開報告では、音声の認識と、最終的な回答の正確さや有用性を分けて示す必要がある。

モデル開発の研究所の外ですでに進む取り組み

Project Vaaniは、必要なデータの収集に何が伴うかを示している。Googleの資金提供を受け、インド理科大学院とARTPARKが運営するこのプロジェクトは、インド各地の地区で15万時間を超える音声を収集することを目指している。公開ダッシュボードには現在、約31,278時間、105言語と記載されている。計画上の総量と収録済みの総量を混同してはならない。 Project Vaani。

同プロジェクトは、年齢、ジェンダー、教育、都市部か農村部かといった違いを反映するよう収集を行うとしている。これは開発者に対し、製品のメニューにその言語の項目があるかどうかよりも厳しい問いを突きつける。その言語を話す人々のうち、誰の発話を認識できるよう学習したのか。

録音データの所有権も課題の一部だ。Mozillaは5月の更新発表で、アップロードした人がデータセットの提供先を承認できる、Mozilla Data Collectiveのアクセス申請機能を説明した。このプラットフォームでは、提供者がデータの利用方法も指定できる。Mozilla Data Collectiveも、この連合の署名団体に名を連ねている。 Mozillaのプラットフォーム更新、データセットのアクセス条件。

録音データを提供するコミュニティにとって、アクセスを認めることは具体的な判断だ。プロジェクトでは、誰がデータを受け取るのか、商用利用は認められるのか、苦情にどう対応するのかを問うことができる。こうした点は、収集を始める前に決めておくべきだ。データセットをオープンと呼ぶだけでは、そこに声が収録されている人々にライセンスを説明したことにはならない。

Conceptual sequence: a speaker gives consent to recording, waveform data are collected, one reviewer examines a tablet on a stand, and a person uses a phone service.
From permission to data, local evaluation and a usable service: a conceptual workflow, not the coalition's implemented system. AI-generated illustration · BIG CHANGE.

公共サービスと企業にとって何が変わるか

AIサービスを評価する組織にとって、これは展開を広げる前に現地で検証する理由となる。私たちが勧めるのは、範囲を絞った日常的な作業から始め、想定する利用者層の中からその言語を流暢に話す人を募り、回答を評価してもらうことだ。成功と同じように、失敗も丁寧に記録する。実演用に整えた文章だけで検証するのではなく、地域特有の言葉や、人々が日常的に言語を切り替える話し方も含める。

サービスには、自動応答による会話がうまくいかない場合に、別の手段へ移る明確な経路も必要だ。正確な回答を得られない人は、人間の担当者に連絡したり、別の窓口を利用したりできるべきである。連合の今後の進捗は、こうした代替手段の整備と併せて評価すべきだ。特に、誤解が生活に不可欠なサービスの利用に影響する場合には重要となる。

この取り組みは、ゲイツ財団が9月14日、AIを公平に利用できるようにするため、2年間で少なくとも10億ドルを支出する計画を発表した後に始まった。これはより広い範囲を対象とする資金拠出の約束であり、言語に関する今回の発表は、その全額がこの連合に充てられるとは述べていない。 別途行われた資金拠出の発表。

次に確認すべき証拠は具体的だ。対象言語の明示、現地の参加者を交えた評価の公開、利用可能なデータセット、稼働するサービスである。これらがあれば、これまでAIを頼る理由がほとんどなかった人々にとって、この合意がAIを役立つものにしているかどうかが分かる。