OpenAI ローカリゼーションアプローチと OpenAI for Countries イニシアチブ

OpenAI は、政府や機関が最先端 AI モデルを自国の文脈、言語、文化規範に合わせて適応できるようにする「OpenAI for Countries」イニシアチブを通じて、ローカリゼーションフレームワークを実装しています。このアプローチは、単なる翻訳を超えて、AI が重要な国家インフラとして機能することを保証する主権的 AI 能力の提供を目指しています。

OpenAI for Countries イニシアチブ

OpenAI for Countries は、各国がグローバルな最先端レベルのモデルの力を活用しつつ、ローカルに適合した AI システムを開発できるよう設計されています。このイニシアチブは、最先端モデルをゼロから構築できるリソースを持つ国が少ないという現実に対応し、既存の高性能システムの適応性に焦点を当てています。

ローカリゼーションは、次の 3 つの主要な次元を含みます:

• 言語とコミュニケーション: 現地語で話し、ローカルアクセントを活用すること。
• 法的遵守: 現地法を尊重すること。
• 文化的統合: 現地の文化規範や価値観を反映すること。

OpenAI は現在、エストニアの学生向けに ChatGPT Edu の一環としてローカライズされた ChatGPT のパイロット版を実施しており、現地の教育アプローチやカリキュラムを組み込んでいます。

Model Spec によるガバナンス

すべてのローカライズ展開は、OpenAI モデルの振る舞いを定義した公開文書である Model Spec によって管理されます。Model Spec は、モデルがローカライズされても一貫したグローバル境界を維持することを保証します。

Red-Line Principles

Model Spec には、OpenAI for Countries プログラムを含むすべての展開に適用される「red-line principles」が含まれています。これらの原則は人間の安全と人権を最優先し、特に以下の用途を禁止します:

• 暴力、大量破壊兵器、テロリズム、迫害、または大規模監視に関わる行為。
• ターゲット化または規模の大きい排除、操作、人間の自律性の侵害、または市民プロセスへの参加を損なう行為。
• AI とのやり取りにおける個人プライバシーの侵害。

カスタマイズに対する制約

ChatGPT などのファーストパーティ体験において、OpenAI はローカリゼーションが事実の整合性や安全性を損なわないよう、以下の具体的な制約を設けています:

• 事実の実体: ローカリゼーションは回答の言語やトーンを変更できるが、提示される事実の実体やバランスを変えることはできず、"objective point-of-view" の原則に従う。
• 安全に関わる情報: ユーザーは信頼できる安全に関わる情報へ容易にアクセスできなければならない。
• 変更の透明性: 法的要件により削除されたコンテンツやローカリゼーション過程で追加された情報は、削除理由とともにユーザーに対して透明に示され、削除された内容自体は開示しない。