ピーター・ティールが率いるファウンダーズ・ファンドが主導し、シードラウンドで8500万ドルの資金調達を行ったセンティエント・ラボが、最近オープンソースのAI検索フレームワークであるOpen Deep Search（ODS）を発表しました。このフレームワークは、AIに検索、推論、検証の能力を提供し、AIの幻覚問題を緩和することを目的としています。## AIの幻覚とは何ですか？AIハルシネーション（AI Hallucination）とは、AIモデルが一見合理的に見えるが実際には誤っている情報を生成することを指します。例えば：存在しない論文や引用を作成する事実、因果関係、またはタイムラインを混乱させる信頼できそうに見えるが実際には間違った結論を組み立てるこの現象の根本的な原因は、現在のAIモデルが主にトレーニングデータにおけるパターン認識に依存しており、情報の真実性を実際に理解し検証することではないからです。## ODS:AIのファクトチェックアシスタントODSは、AIモデルに検索、推論、検証の能力を提供するために設計された、複数のツールが協力するオープンソースの検索プロキシシステムです。そのコアコンポーネントには、 **オープンソースサーチツール（OST）**OSTはユーザーの意図を理解し、インテリジェントに検索語を生成し、インターネットから有効な情報を深く取得し、意味の再構築、フィルタリング、集約を行うことで、検索結果の質と関連性を向上させます。 **オープンソース推論エージェント（ORA）**ORAは人間の多段階推論プロセスをシミュレートし、情報が不十分な場合に自発的に二次問い合わせを行い、さまざまな外部ツールやプラグインを呼び出し、さらにはPythonコードを生成して実行することで、複雑な論理や計算のニーズを解決することができます。## ODSのメリット可解释性:ODS の各ステップは可視化されており、ユーザーは AI の推論チェーンと情報源を遡ることができ、システムの透明性と信頼性を向上させます。カスタマイズ性: ODSは任意の大規模言語モデルや外部ツール、プラグインの接続をサポートしており、ユーザーはニーズに応じて推論ルールを自由にカスタマイズし、異なるアプリケーションシナリオに対応できます。エラー情報の削減:複数の情報源を相互に照合し、積極的に二次的な照会を行うことで、キーワードの一致だけに基づいて誤った結論を導くことを避け、ODSはエラー情報、虚偽情報、誤解を招く情報の流通を効果的に削減することができます。## 実際のアプリケーション例医療分野：AIモデルは誤った診断提案を生成する可能性があり、重大な結果をもたらすことがあります。ODSを統合することで、医療AIシステムは診断提案を生成する前に最新の医学研究や権威あるガイドラインを自動で検索し、情報の正確性を検証することで、診断の信頼性を向上させることができます。金融分野：AIモデルは、古くなったり誤ったデータに基づいて投資アドバイスを行う可能性があります。ODSは金融AIシステムがリアルタイムで最新の市場データと分析レポートを取得し、多方面からの検証を行うことで、投資アドバイスの正確性とタイムリーさを確保するのに役立ちます。## サマリーODSの導入は、オープンソースAI検索技術における重大なブレークスルーを示しています。それはAIシステムの透明性と制御性を高めるだけでなく、開発者により信頼性の高いAIアプリケーションを構築するための強力なツールを提供します。ODSの継続的な発展に伴い、オープンソースAIが今後の技術エコシステムでより重要な役割を果たすと信じる理由があります。
Sentient LabsのAIを強化：オープンソース推論検索が知能的で信頼できるものを再構築する
ピーター・ティールが率いるファウンダーズ・ファンドが主導し、シードラウンドで8500万ドルの資金調達を行ったセンティエント・ラボが、最近オープンソースのAI検索フレームワークであるOpen Deep Search（ODS）を発表しました。このフレームワークは、AIに検索、推論、検証の能力を提供し、AIの幻覚問題を緩和することを目的としています。
AIの幻覚とは何ですか？
AIハルシネーション（AI Hallucination）とは、AIモデルが一見合理的に見えるが実際には誤っている情報を生成することを指します。例えば：
存在しない論文や引用を作成する
事実、因果関係、またはタイムラインを混乱させる
信頼できそうに見えるが実際には間違った結論を組み立てる
この現象の根本的な原因は、現在のAIモデルが主にトレーニングデータにおけるパターン認識に依存しており、情報の真実性を実際に理解し検証することではないからです。
ODS:AIのファクトチェックアシスタント
ODSは、AIモデルに検索、推論、検証の能力を提供するために設計された、複数のツールが協力するオープンソースの検索プロキシシステムです。そのコアコンポーネントには、
オープンソースサーチツール（OST）
OSTはユーザーの意図を理解し、インテリジェントに検索語を生成し、インターネットから有効な情報を深く取得し、意味の再構築、フィルタリング、集約を行うことで、検索結果の質と関連性を向上させます。
オープンソース推論エージェント（ORA）
ORAは人間の多段階推論プロセスをシミュレートし、情報が不十分な場合に自発的に二次問い合わせを行い、さまざまな外部ツールやプラグインを呼び出し、さらにはPythonコードを生成して実行することで、複雑な論理や計算のニーズを解決することができます。
ODSのメリット
可解释性:ODS の各ステップは可視化されており、ユーザーは AI の推論チェーンと情報源を遡ることができ、システムの透明性と信頼性を向上させます。
カスタマイズ性: ODSは任意の大規模言語モデルや外部ツール、プラグインの接続をサポートしており、ユーザーはニーズに応じて推論ルールを自由にカスタマイズし、異なるアプリケーションシナリオに対応できます。
エラー情報の削減:複数の情報源を相互に照合し、積極的に二次的な照会を行うことで、キーワードの一致だけに基づいて誤った結論を導くことを避け、ODSはエラー情報、虚偽情報、誤解を招く情報の流通を効果的に削減することができます。
実際のアプリケーション例
医療分野：AIモデルは誤った診断提案を生成する可能性があり、重大な結果をもたらすことがあります。ODSを統合することで、医療AIシステムは診断提案を生成する前に最新の医学研究や権威あるガイドラインを自動で検索し、情報の正確性を検証することで、診断の信頼性を向上させることができます。
金融分野：AIモデルは、古くなったり誤ったデータに基づいて投資アドバイスを行う可能性があります。ODSは金融AIシステムがリアルタイムで最新の市場データと分析レポートを取得し、多方面からの検証を行うことで、投資アドバイスの正確性とタイムリーさを確保するのに役立ちます。
サマリー
ODSの導入は、オープンソースAI検索技術における重大なブレークスルーを示しています。それはAIシステムの透明性と制御性を高めるだけでなく、開発者により信頼性の高いAIアプリケーションを構築するための強力なツールを提供します。ODSの継続的な発展に伴い、オープンソースAIが今後の技術エコシステムでより重要な役割を果たすと信じる理由があります。