AIエンジニアの需要は高まる一方 – 実際の仕事内容とは?

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まあ世界で一番需要のある技術職の一つですわ…これは合成IDです。本物のIDと見分けがつかへんくらいの出来栄えです。このフレーズが理解できてへんかったんですね。私の手書き文字まで読めてしもたわ。これが、AIが私たちの仕事を奪うってよく言われてることなんでしょうか?
でも実際にこういう職種で働く1日ってどんなもんなんでしょう? 詐欺や不正との戦いから、ゼロからの大規模言語モデルの開発、チャットボットの設計まで、みんな同じ技術を使うてはります: AI(人工知能)です。これが「Most Wanted」です。
ネッサさん、すごいもんお見せしますわ。めっちゃすごいですよ。これがあなたの顔のマスクです。そうです、私にそっくりな複製品なんです。
ラジャット・マヘシュワリはマスターカードのサイバー&インテリジェンスソリューションズチームのメンバーです。彼のチームは顧客リスクを管理し、詐欺を防ぐためのツールを開発してはります。彼の仕事の一部には、偽のIDを作ることで詐欺師の心理を理解することも含まれます。これらは合成IDです。本物のIDと見分けがつかへんくらいの出来栄えです。
これらのIDを持ってると、顔のマスクも指紋も手に入れられて、基本的に他人になりすましができてしまいます。その人物は何でもできてしまうんです。これは「アバター」っていうジェームズ・キャメロンの映画のマスクを作った日本人アーティストの作品です。時には悪い人たちの考え方を理解して、それを止めるための解決策を考え出さなあかんのです。
世界はこういったマスクから進化して、今はディープフェイクの時代に入ってきました。技術を破壊することが目的やなくて、解決策を提供する側が、こういった攻撃に対抗できるようにレベルを上げるための支援が目的なんです。
わあ、これは何でしょう? どうぞお座りください。アマゾンウェブサービスでは、ジョエル・ガルシアと彼のチームも、実世界のセキュリティ状況をシミュレーションするゲームを作ってはります。これによってクライアントのインシデント対応プロセスの改善を期待してるんです。
これは「カオスキティ」というプロジェクトです。なぜキティかって? 家で飼ってる猫がいつも家具を壊すんですよ。ああ、まさに混乱の使者ですね。カオスエンジニアリングって一体何なんでしょう? 意図的に障害を起こして学習するんです。ご覧の通り、たくさんのカラフルなライトがあって、これらのブロックはAWSクラウドの状態を表してます。
赤い時はセキュリティ設定に問題があって、緑の時は全て正常か準拠してる状態です。生成AIアシスタントを追加しました。これは典型的な企業のセキュリティポリシーです。通常、生成AIアシスタントがなければ、このポリシー文書を非常に深く調べて勉強せなあかんのです。
このドキュメントを生成AIアシスタントと一緒に読み込ませたので、全ての情報を把握してます。質問することもできます。ベストプラクティスも教えてくれます。アレクサ、カオスキティを修正して。カオスキティ環境を修復します。AIと生成AIを活用して課題を解決し、改善の余地がある他の分野にもっと注力できるようになります。
AIチャットボットと自然に会話するには、大規模言語モデル(LLM)が必要です。LLMは膨大なデータで事前学習されたAIモデルで、人間の言語を理解して応答を生成できます。有名なモデルにはChatGPT-4やGeminiがあります。生成AI市場は今後10年で1兆ドル以上に成長すると予想されてます。
シンガポールのチームは、東南アジアの言語に対応した大規模言語モデルを開発してはります。レオン・ウェイチーは14カ国語を流暢に話し、SEA-LION(南東アジア言語統合ネットワーク)モデルの開発に携わるAIエンジニアであり言語学者です。インドネシア語の口語表現を見てみましょう。
基本的にモデルに質問してるのは: 私たちの友達が仕事のせいでパニックになって、毎日一生懸命働いてるんやけど、どうすれば仕事を上手く管理できるかってことです。はい、でもこの文脈では慣用句を使ってますよね? その通り。彼のひげが常に燃えてるって言ってるんです。
この慣用句は特定のモデルには理解できへんかもしれませんね。どう対処するか見てみましょう。このデモでは4つのパネルがあって、それぞれが1つの言語モデルに対応してます。左側が私たちのモデルSEA-LIONで、右側に他の3つのモデルがあります。はい、フレーズが理解できてへんのが分かりますね。
文字通りに受け取ってしもてます。その通り、誰かを火事にするって考えてるんです。同じトーンも保ってます。その通りです。カジュアルで、くだけた感じの口語です。一方、こっちはより形式的な応答に固執してます。これこそが私たちが達成したいことでもあります。今、これらのモデルの中には多文化的な文脈を扱えへんものがあるのを見てます。
それは理解できます。特定の視聴者向けにモデルを構築してるからです。東南アジアの私たちは、この地域内で活動する必要があって、私たちの言語と文化を扱わなあかんのです。だからこそSEA-LIONを構築することにしたんです。ヴィンセント・オーはAWSのシニアスペシャリストソリューションアーキテクトとして働いてて、人間のプロンプトに基づいてパーソナライズされた体験を生成するAIを活用するプロジェクトに携わってはります。
StoryGenはシンガポール国立図書館全体と実施したプロジェクトです。図書館の未来を再発明したかったんです。生成AIとAWSテクノロジーを使って、子供から大人まで、一連の入力や自分で選んだものを入れると、その場で新しい本が作られる新しい体験を作り出しました。
大規模言語モデルに実際に送り返してるプロンプトってやつです。これは可能性のアートのほんの始まりに過ぎませんし、人々が生成AIを活用して創造性のレベルを解き放つ方法は素晴らしいものになるでしょう。AIの一部として生まれた新しい仕事の中には、以前は存在しなかったプロンプトエンジニアリングという役割やスキルセットがあります。
プロンプトエンジニアリングを見てみると、技術的である必要はなくて、詳細な検索をするように、大規模言語モデルのパワーを最大限に活用するためのプロンプトの入れ方を理解するだけでいいんです。AIスペシャリストへの需要は高まっていて、ここAIシンガポールでは、ウェイチーの残りのチームが、ベトナム、フィリピン、タイなど東南アジア各地から集まって、SEA-LIONをより包括的にするために働いてはります。
あなたがこのチームに全員を集めたんですよね。まあ、そうですね、そうですね。私の夢は、最終的に東南アジアの全ての国からの代表者がここにいることです。AIシンガポールの見習いプログラムは、キャリアチェンジを考えてる人も含めて、現地でプールを広げることを目指してます。
実際、SEA-LIONチームの一部は、ファイナンスを学んだタイや、以前薬剤師だったウェイチーのように、専門分野を変えてAI見習いとして卒業しました。低リソース言語に取り組んでるのは私たちだけやないです。結局のところ、私たちがやってることは全てオープンソースで、誰もが恩恵を受けられるように一般に公開されてます。
みんな大規模言語モデルの異なる側面に取り組んでます。お互いに学び合えるんです。小さなASEANみたいな感じですね。この分野にはやることがたくさんあります。AIは中途転職ができる業界の一つです。その通り、その通り。私が良い例ですよ、ネッサさん。
ラジャットは携帯電話や半導体産業でキャリアをスタートさせ、2014年にAIに転向しました。過去20年ほどで、AIが本当に進歩して私たちの生活に不可欠な部分になってきた journey を見てきました。デジタルエコシステムの使用を人々に求めると、副作用があります。
世界反詐欺同盟によると、毎年1兆ドル以上が詐欺で失われ、20億人の被害者に影響を与えてます。マスターカードでのラジャットの仕事には、銀行や政府と協力して、詐欺が発生してるかどうかを予測するインテリジェントAIシステムを適用することが含まれます。例えば、ネッサさんが私に100ドルをくれるとしましょう。
これは完全に合法的な取引に見えます。でも、同じ日に1000人以上の人が私に100ドルをくれたら…警報が鳴りますね。その通りです。モデルを訓練して、行動やパターンを検出し、リスク評価を行って、あなたが私にお金を送るのを防ぐんです。マスターカードエクスペリエンスへようこそ。
カードをタップするたびに、私たちのAIモデルが起動します。そして発行機関にリスク評価を提供します。この取引をどう考えるかってことです。画面を見ると、取引が拒否されてるのが分かります。今後数年でAIの状態をどう見てますか? LLM、つまり大規模言語モデルとの統合です。
大規模言語モデルは、ジョエルがAWSのために取り組んでるユーザーエクスペリエンスソリューションの大きな部分を占めてます。例えば請求書の読み取りを考えてみましょう。ビジネスに新しいフォームやプロセスを導入したい場合、技術を再評価するか、それを再構築する必要があります。生成AIなら、大規模言語モデルのおかげでこれらを解析できます。
パーシングとは、ユーザーの入力を小さな部分に分解し、各部分を分析してその意味を決定するプロセスを指します。正しい署名があるかどうか知りたいです。私の下手な字からマイケル・ガルシアって分かったんですよ。今の立場になると思ってました? 若い頃から、何らかの形で技術に関わることになるって分かってました。
最初は何を勉強してたんですか? コンピューターサイエンスを卒業しました。いろんな仕事を経験しました。スタートアップが流行る前に会社も設立しました。今日のAIでは、体験を再定義することを考えてる時、最初の試みではうまくいかへんでしょう。これは超長期的な野望です。
東南アジアが10言語だけやないって知ってますよね。バリ語、ジャワ語、ビサヤ語など、何百もの方言があります。だからいずれはそれらも対応できるようにしたいと思ってます。そこまでどれくらいかかりますか? 地域全体で同様の動きが起こることを期待してます。東南アジア以外でも関心は非常に強いです。
インドやアフリカでも、少し過小代表されてる状況があります。誰かの一生の貯金を守れたら、それで私の一日が報われます。これがAIが私たちの仕事を奪うって言われることなんでしょうか? より効率的にすることで、ビジネスにとっても顧客にとっても、より重要なことに集中できるようになるんです。