ChatGPTの登場は、漠然とイメージしていたAIの進化を誰もが認知するきっかけとなった。最新のAIがうまくいっている技術的背景は何か。AIをより賢く、信頼できるものにするため、最先端の研究はどこに向かっているのか。東北大学の言語AI研究センター教授として日本の言語処理研究を牽引し、世界初のAI専門大学（大学院レベル）であるモハメド・ビン・ザイード人工知能大学（MBZUAI）の教授でもある乾健太郎氏に語っていただいた。

日本銀行は7月にイールドカーブ・コントロール（YCC）の運用の柔軟化を決める一方、2％の物価目標達成はなお見通せないとして、金融緩和の枠組みを当面維持する方針を示した。ただし来年後半以降には、副作用の軽減を狙って、マイナス金利政策解除など本格的な政策修正に着手することが見込まれる。

企業によるサステナビリティ情報開示が広がっている。国内外で整備が進む開示基準に基づき標準化された情報に加え、企業パーパスや価値創造ストーリーといった企業の本質的な価値を伝える情報の理解と活用が進むことでサステナブルな未来社会の実現につながるのではないか。

昨今、大規模言語モデル（LLM）の利用が広がりを見せる中、金融機関において業務への活用検討・実証実験が進んできている。LLMの業務活用を検討する際は、ハルシネーションをはじめとした技術的制約や動作の特徴を正確に把握した上でユースケースや構築方法を検討する必要がある。また、チューニングにも配慮する必要がある。

一部の欧米企業は、AIを活用したスキル分析により、将来の有望職種へのキャリアパスやそれに必要とされるスキルをレコメンドするSkills Intelligence（スキル・インテリジェンス）を取り入れ、従業員のリスキリングを効果的に進めている。

金融機関は、リテールセールスへのメタバース活用に期待を寄せている。メタバースを新規チャネルとして機能させるにあたり、金融商品販売特有の課題が多く存在する。技術的・法的な環境整備だけでなく、メタバースの特徴を生かしたサービス設計・勧誘方法を構築すべきである。

人間の脳では、ものごとの記憶に関わる過程として、記銘（情報の符号化）、保持（情報の保管）、想起（情報の呼び出し）といったステップを通じて情報を処理しているという。たとえば、視覚情報の刺激が電気信号に符号化され、記憶の一部として脳のなかに保持される。そして、必要な時にこれを呼び出すほか、他の知識と関連付けすることが自然と行われている。