過去数か月間、生成人工知能 (GAI) に対する大きな関心が高まっています。人々は ChatGPT のような GAI アプリケーションを実験しており、企業は顧客エクスペリエンス、会計、マーケティングなどへの GAI アプリケーションの影響について考えています。テクノロジーの進化の速さを考えると、現時点では何が投機的で、何が実際に実装可能で価値があるのかを判断するのは難しいかもしれません。
私たちは現在、政府指導者が GAI から最大限の価値を引き出すために内部データを準備する方法と、国民と従業員のエクスペリエンスを向上させるために GAI を使用する方法を真剣に検討する必要がある時期に来ています。
GAI 自体の品質は、トレーニングに使用されたデータと同じくらい重要です
現状では、GAI は印象的なコンテンツ、ダイアログ、画像などを作成できます。ただし、それらの結果の関連性は、ツールがトレーニングされたデータと同程度に限られます。大規模言語モデル (LLM) で知識の表現を提供するトレーニング データセットがインターネット上で公開されているデータに基づいている場合、生成される答えの範囲は限られています。公開データに基づく GAI は、誤った情報を正確なものとして提示する幻覚症状を引き起こす傾向があります。
一方、GAI を政府機関の内部データと併用すると、ミッションの成果を劇的にスピードアップし、市民サービスを向上させ、アナリストやサイバーセキュリティ専門家などの政府のナレッジワーカーと適切なタイミングで適切な人材をより適切に結び付けることができます。リンクされています。なぜ？政府機関のデータが必要なコンテキストを追加するためです。
GAI と民間機関のデータを組み合わせると、力が倍増する効果があります。素朴な解決策は、プライベート データをモデル自体に組み込むことですが、AI モデルのトレーニングや微調整にかかる複雑さとコストに、政府ドメインや対話ポイントの数を掛け合わせると、維持できなくなります。代わりに、LLM に尋ねられたのと同じ質問が、まず Elastic の AI を活用した検索機能で使用され、内部データに基づいた最も関連性の高い事実に基づく回答が見つかります。
データが GAI にもたらすこのドメイン固有のコンテキストにより、出力がより正確で関連性が高く、タスクにより適したものになります。「Bring Your Own Data」の前提は、データが統合データプラットフォームに保存され、1 か所でアクセスして検索できることです。
プライバシーとセキュリティについてはどうですか?
特に公共部門の場合、非常に機密性の高いデータを、公的にアクセス可能な GAI や自分自身のデータを管理しないシステムと混合することは望ましくありません。ChatGPT などの一般公開されている GAI 製品に送信された検索クエリはすべてモデルによって消費されます。つまり、内部データは内部ではなくなります。たとえ組織が技術スタックの一部として GAI を正式に使用していなかったとしても、いずれにしても従業員が GAI を使用することは間違いありません。
IT チームが管理して洞察を得ることができる方法で GAI を自社の独自データと戦略的に統合することで、内部データが適切な手に渡されるようにします。そうしないと、セキュリティを確保できないまま、従業員が誤って ChatGPT などのパブリック GAI サービスに機密データを入力してしまう危険があります。理想的には、機密情報を処理するように設計されたプラットフォームに独自のデータを統合し、そこで独自のデータを完全に制御し、ロールベースのアクセス制御 (RBAC) を有効にすることができます。詳細は以下をご覧ください。
GAI を使用してタスクの効果を加速する
データは、今日公共部門の組織が所有する最も戦略的な資産の 1 つです。データが 1 つのプラットフォームに統合され、GAI や検索技術を活用できるように保存されると、現実世界への影響は大きく、次のようなメリットが得られます。
公共サービスへの個人的なアクセス
公営住宅サービスに申し込みをしようとしている国民を想像してみてください。申請プロセスには、ニーズや場所によって異なるいくつかの手順とフォームが含まれます。Web ページに一般的な情報を単に列挙するだけでは複雑になり、国民の固有の状況に対処できない可能性があります。一方、各機関が独自のデータを GAI に持ち込むと、国民はそれぞれの状況に合わせた情報や指示を見つけることができます。この関連性の高い情報は、人々が基本的なサービスにアクセスするのを妨げることが多い複雑さを軽減する可能性があります。
市民体験を簡素化する
または、別の例を挙げると、あなたは陪審員として召されたので、次に何が起こるかを知る必要があります。どこに行く必要がありますか どのくらい時間がかかりますか？あなたは審査員に選ばれましたか？裁判官は法廷での携帯電話の使用を許可していますか? GAI は、お客様のデータを使用して、この複雑な情報を簡素化およびパーソナライズすることができ、これにより、市民エクスペリエンスが向上し、政府サービスや指導者との信頼関係が構築される可能性があります。
正確な調査と情報提供
法執行機関と情報コミュニティにとって、適切なデータへのリアルタイムでのアクセスを民主化することは非常に重要です。これは、複数の組織がプロジェクトで共同作業している場合、つまり、異なる形式の異なる情報データベースを使用している場合に特に当てはまります。単一の GAI クエリで複数のデータ タイプとソースにわたって答えを見つけられるようになると、結果の速度と精度が向上し、手動で時間のかかる作業が軽減され、必要とするすべての人が同じ正確なデータセットを使用できるようになります。
従業員の生産性を向上させる
GAI をドメイン固有のコンテキストと統合すると、社内チームが業務遂行に必要な情報を迅速に見つけられるようになります。複数のデータセットと形式にわたる高速クエリにより、関連性の高い情報をリアルタイムで提供できるため、ドキュメントやサイロ化されたデータベースを骨の折れる (そして気が遠くなるような) 検索をする必要がなくなります。ほとんどの場合、チームが探している情報は公共のインターネットや AI モデルのトレーニング セットでは見つからないため、従業員が機密情報を参照しないように、機密情報を迅速に見つけるための GAI を利用したツールを提供することが重要です。データのセキュリティを侵害する可能性のある公開ツール。
従業員が無駄な検索や手作業によるデータの関連付けに費やす時間が減れば、一日からより多くの摩擦の原因が取り除かれ、特に最初にリソースが不足している場合には、仕事の満足度やエンゲージメントが向上する道が開かれます。
GAI + Elasticsearch + 内部データ
Elasticsearch プラットフォームは、教育機関のデータを GAI と統合する方法を検討する場合に強力なツールとなります。これにより、あらゆる種類のデータを取り込み、経済的に保存し、どこからでもアクセスして、GAI トランスフォーマー モデルと統合することができます。
Elastic は 10 年以上にわたって検索の民主化に取り組み、その期間のほとんどを人工知能と機械学習 (ML) に投資してきました。そのため、Elasticsearch プラットフォーム上の AI と ML を通じて、お客様が質問に対する関連性の高い回答を見つけられるよう、Elasticsearch Relevance Engine (ESRE) を立ち上げました。
Elasticsearch Relation Engine (ESRE) とは何ですか?
ESRE は、AI の利点と Elastic のテキスト検索を組み合わせて、大規模言語モデル (LLM) と統合する機能を提供します。Elastic コミュニティがすでに信頼しているシンプルな統合 API を通じてアクセスできるため、開発者は検索の関連性を向上させるためにすぐに使用を開始できます。
つまり、独自の GAI モデルまたはサードパーティの GAI モデルを、Elasticsearch プラットフォームに保存したデータに直接接続できるようになりました。これにより、GAI とドメイン固有のデータの力を活用して、正確で関連性があり、実用的で安全な回答を生成できます。
ESRE の詳細については、リリース ブログを参照してください。
GAI とプライベート データに Elasticsearch を選択する理由は何ですか?
1)統合されたデータストレージと民主化されたアクセス。すべてのデータを Elasticsearch プラットフォームに手頃な価格で保存して、アクセス、検索しやすさ、洞察を民主化できます。データがプラットフォームに保存されると、脅威ハンティングやインフラストラクチャ監視などの他のユースケースに使用できます。
2)ミッションクリティカルな答えを見つける能力:
- 正確: GAI から得られる答えと、幻覚ではなく、タスクに関連する事実に基づいた自分自身のデータを基にします。
- 関連性: Elasticsearch で独自のデータを使用すると、内部データで LLM を繰り返し再トレーニングする必要がなくなり、時間とトレーニング コストが節約され、情報が常に最新であることが保証されます。
- 実用的: Elasticsearch プラットフォームはデータと洞察へのアクセスを民主化し、チームがどこにいてもコラボレーションし、リアルタイムで意思決定できるようにします。
- セキュリティ: すべての従業員がすべてのドキュメントにアクセスできる必要はありません。データ主権の目的から、一部のデータは特定の場所に存在する必要があります。Elasticsearch を使用すると、データ ストア全体を検索する機能を維持しながら、データ アクセスを組織内の特定のロールに制限できます。
3)費用対効果の高い導入。情報検索における数十年にわたる最適化のおかげで、Elasticsearch は、大規模なトレーニング済みまたは微調整された言語モデルから同じ知識を抽出するよりも CPU 効率が桁違いに高い方法で、対話的に知識を GAI に提示します。一部の推定では、セマンティック検索は ChatGPT を使用するよりも 5 倍効率的で、CPU コストは GPT-4 の 3.5 倍、つまり 250 倍になります。
GAI が組織にどれだけの価値を生み出すことができるかは、データとそのデータの統合性とアクセス性によって決まります。データが複数のツールやチームに分散している場合、GAI をミッション目標に高度に関連させるために必要なコンテキストやコンテンツが不足する可能性があります。Elasticsearch プラットフォームは、組織のすべてのデータを格納する単一のデータ ストアとして機能し、コラボレーション、AI の洞察、自動化の一元的な開始点として機能します。
次のステップ
- Elasticsearch と GAIについて詳しくは、こちらをご覧ください。
- 技術的な観点からプライバシー最優先のユースケースに Elasticsearch と AI を実装する方法を学びます。
- Elasticsearch の公共部門の専門家に問い合わせて、AI が政府機関の使命にどのように価値をもたらすかについて話し合ってください。