ローカルAIを標準にすべきとの主張
原題: Local AI needs to be the norm
なぜ重要か
プライバシー保護とコスト削減の観点から、ローカルAI処理への回帰がソフトウェア開発の新潮流となる可能性がある。
unix.fooのブログ記事で、開発者がクラウドAI APIに依存することの問題が指摘された。プライバシー侵害、ネットワーク依存、コスト増加などの課題を挙げ、デバイス上のNeural Engineを活用したローカルAI処理を推奨。AppleのSystemLanguageModel APIを使った実例も紹介された。
unix.fooのブログ記事では、現代のソフトウェア開発において開発者がOpenAIやAnthropicなどのクラウドAI APIに安易に依存することの問題が論じられている。記事の著者は、この傾向が脆弱でプライバシーを侵害する根本的に壊れたソフトウェアを生み出していると警告している。クラウドAIに依存することで、サーバークラッシュやクレジットカードの期限切れでアプリが機能停止するリスクがある。現在のデバイスは10年前より圧倒的に高性能で、専用のNeural Engineを搭載しているにも関わらず、バージニア州のサーバーファームからのJSON応答を待つのは馬鹿げているとしている。サードパーティAIプロバイダーにユーザーコンテンツを送信することで、データ保持、同意、監査、侵害、政府要請、トレーニングなどの問題が発生する。また、ネットワーク状態、外部ベンダーの稼働時間、レート制限、アカウント請求、バックエンドの健全性に依存する分散システムとなり、コストが発生する。具体例として、The Brutalist ReportのiOSアプリでは、AppleのローカルモデルAPIを使用してデバイス上で記事要約を生成している。これにより、サーバー経由なし、ログなし、ベンダーアカウント不要、30日間のコンテンツ保存注意書き不要を実現している。Appleは昨年、開発者が内蔵ローカルAIモデルを簡単に活用できるよう大幅に投資している。