ゴールドマン・サックスは月末までにコード生成のための最初の生成AIツールを社内の何千人もの開発者に展開予定。最高情報責任者のマルコ・アルジェンティは、自社の全ての独自AI技術を内部プラットフォームに集中化したと述べた。このアプローチは当初遅れた可能性があるが、今では効果を発揮している。

「中央集権的なアプローチにはもちろんメリットとデメリットがある」とアルジェンティ氏は述べました。彼は、より速い進展を求める動きに対抗し、OpenAIのChatGPTの内部使用を禁止するという銀行の決定に対するフラストレーションに対処しなければなりませんでした。この決定は他の企業でも見られました。

さまざまな業界のCIOは、競争優位を得るために生成AIを活用するよう圧力を受けているが、危険なミスを避ける必要がある。多くのプロジェクトはまだパイロット段階またはコンセプト段階にあり、実施が徐々に進んでいる、と調査会社ガートナーのバイスプレジデントアナリスト、チラーグ・デカテ氏は述べています。

ゴールドマンの生成AIプラットフォーム、GS AIプラットフォームとして知られるものは、既存の機械学習プラットフォームから生まれ、企業内のすべての生成AIアプリケーションの中心的なエントリーポイントとして機能します。ゴールドマンは、OpenAIを支援するマイクロソフトやGoogleと協力し、GPT-3.5、GPT-4、Geminiなどのモデルを利用しています。プラットフォームはまた、Meta PlatformsのLlamaなどのオープンソースモデルも使用しています。このアプローチの主な利点は、異なる用途に応じてモデルを切り替えることができる点であると、アルジェンティ氏は述べています。

重要なのは、内部プラットフォームがGoldmanに対してモデルを自社の内部データで安全に最適化し、規制の遵守を確保できるようにすることです。アルジェンティは、モデルがアクセス権のない従業員にデータを提供しないようにコントロールが組み込まれていると説明しました。

選ばれたゴールドマンの社員はプラットフォームに直接アクセスし、さまざまなモデルと対話できます。開発者は、投資銀行家向けのCopilotツールのようなカスタマイズアプリケーションを作成するためにこれを使用します。このツールは、質問に答えるために公開および専有文書を検索し、分析を抽出します。

プラットフォームのもう一つの利点は、より多くのアプリケーションを迅速に開発できることです、とアルジェンティ氏は述べています。

アルジェンティは、生成的AIアプリケーションの開発期間が数ヶ月から数週間に短縮されたと説明しました。同時に、あまりにも速く生産に移行しないよう注意が払われています。

「AIは新しいものです」と彼は言った。「安全性と責任が絶対に優先されます。」

次の見出しを日本語に翻訳してください:
データを保護する必要性、既存のデータ規制の遵守を確保すること、および新しいAI規制に備えることは、金融サービスセクターにおけるAIの導入速度を決定する重要な要因であるとGartnerのDekate氏は述べています。金融サービスセクターは最も規制の厳しいエコシステムの一つです。

ゴールドマンの生成的なAIコーディングアシスタントであるMicrosoftのGitHub Copilotは、これまでで最も広く普及したAIアプリケーションです。Argentiは、開発者の効率を約20％向上させると述べています。同社はまた、ドキュメントを他の言語に翻訳するためのAIツールの導入初期段階にあり、コンサルタントに洞察を提供するための専有研究を要約するアプリケーションも開発しています。

生成的AIは依然としてテクノロジー予算の比較的小さな部分を占めるとアルジェンティ氏は述べ、ほとんどのリソースは銀行の運営、安全性およびコンプライアンスに割り当てられている。アルジェンティ氏は将来的にAIがより多くの資金を引き寄せると予想しているが、「他のことから急にリソースを削ることはない」と語っている。