「ハルシネーションしないAI」の実現に向けて数学的超知能の共同研究をNyx Foudationと開始

Konoe Intelligence株式会社は、一般社団法人Nyx Foundationと共同研究を開始しました。
Leanなどの形式言語と圏論に基づく機械学習を組み合わせ、AIの出力を数学的に検証する枠組みを目指します。
金融、自動車、航空、半導体などの高信頼産業で、仕様書やプロトコルの形式化に取り組みます。
6カ月後には、数学問題の正答率やAIの読み違い削減に関する成果指標の達成を目指します。

記事の概要

Konoe Intelligence株式会社は、一般社団法人Nyx Foundationとの共同研究を開始しました。
両社は、AIの出力を事後的に検知するのではなく、数学的に検証するAIモデルの開発を目指します。
具体的には、LeanやCoqなどの形式言語で証明を出力し、コンピュータが正しさを機械的に判定する仕組みを構築します。
圏論に基づく機械学習も組み合わせ、金融、自動車、航空、半導体などの仕様書やプロトコルの形式化を対象にします。
Nyx Foundationは、AIエージェントを使ってEthereumの脆弱性を17件発見し、監査コンテストの報告件数で世界1位を獲得したと説明しています。
共同研究では、6カ月後の成果指標として、miniF2Fで100問中90問の正答、条件次第で95問の正答を掲げています。
さらに、PutnamBenchでの改善や、AIが問題文を数式へ翻訳する際の読み違いを半分に減らすことを目指し、成果を論文で発表する計画です。

記事のポイント

1. 形式検証の仕組み： Leanなどの形式言語で証明を出力し、コンピュータがAIの推論を機械的に検証する仕組みを目指します。
2. 対象となる業界： 金融の決済、自動車・航空の制御、半導体設計などで、仕様書やプロトコルの形式化を進めます。
3. 6カ月後の目標： miniF2Fで90問、時間をかけた条件で95問を目標にし、AIの読み違いを半分に減らす計画です。

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