ニュースで話題の「Hugging Face」って何者？？
最近の IT ニュースの中で個人的に「そういえばしっかり調べたことなかったな」と感じたものを厳選してご紹介したいと思います。
結構ネタが溜まっているのでもしかしたらシリーズ化するかもしれません。
Hugging Face
「Hugging Face 」聞きなれない単語だなと感じる方も多いのではないでしょうか。ところがこれが関連するニュースについてはおそらく知っていると思います。まず関係する最近のニュースをみてみましょう！
メディアによっては「AIの暴走」といったキャッチコピーで少し騒がれていたかなと思います。「AIが暴走し意図しないシステムに攻撃した」のように報道されていたものが多かった印象です。
それでは「Hugging Face」とは一体何なのか。一緒に見ていきましょう！
✅ Hugging Face：
企業名でもありオープンソース名。
オープンソースとしては「AI分野のGitHub」とも呼ばれ、AIモデル・データセット・デモアプリなど AI 開発に特化したプラットフォーム。
✅ コア技術 ( Transformersライブラリ )
Transformers は最先端の学習済みモデルを簡単にダウンロードして学習するAPIとツールを提供します。 これらのモデルは以下のような異なるモダリティにおける一般的なタスクをサポートします。
📝 自然言語処理: テキスト分類、 固有表現抽出、 質問応答、 言語モデリング、 文章要約、 機械翻訳、 複数選択、テキスト生成。
🖼️ コンピュータビジョン: 画像分類、 物体検出、 セグメンテーション。
🗣️ 音声: 自動音声認識、音声分類。
🐙 マルチモーダル: テーブル質問応答、 光学文字認識(OCR)、 スキャンされたドキュメントからの情報抽出、 動画分類、 visual question answering(視覚的質問応答)。
有名なOpen AIやAnthropicのAPIを利用してAI機能を使う場合とこのHugging Faceを利用する場合の違いはカスタマイズ、コスト、プライバシーの観点かなと思います。これらについては後日オープンウェイトモデルについて記事を書く時にまとめようと思います。
最近こちらもニュースに上がっていましたが1つのAIモデルに依存していると、その提供元に障害が発生した時に単一障害点となりサービス（仕事）ができないことになってしまいます。
※単一障害点：そのサービスが止まると全てが止まってしまうの意
https://news.yahoo.co.jp/articles/1b5aee93fb7236ed5d37d0e5930843f2ad4b53d5
この点オープンソースであるためどこでもホストができるという点では単一障害点を防ぐことができるといった点は優位性になるかもしれません。
とはいえ一般ユーザが業務効率化で利用する分ではあまりHugging Faceに触れることはないかもしれません。
✅ 代表的な機能
Models：
世界中の人が作った AI を検索、利用できるライブラリ。
自然言語処理、画像認識、音声処理など幅広い分野の事前訓練済みモデルが公開されており、目的に応じて最適な AI を見つけることができる。
数行のコードで即座に実装でき、プログラミング初心者でも簡単にAI機能を自分のアプリケーションに組み込むことが可能。
Datasets：
AI に学習させるためのデータを簡単に探して使える機能。
テキスト分類、翻訳、質問応答、画像認識など AI 学習に使えるデータが用意されており目的に合ったデータをすぐに見つけて活用できる。
例えば、感情分析AIを作りたい場合、従来は自分で大量のレビューを集めて整理する必要がありましたが、Datasetsを使えば、たった一行のコードで既存の感情ラベル付きデータをダウンロードできます。
✅ Hugging Faceが攻撃されることによる影響
誰でも簡単に利用がしやすいことがオープンソースのメリットであり存在意義です。AI の民主化といったワードもありますよね。
ただ、もしModelsやDatasetsに意図しないウイルスや虚偽情報ばかりが混入されたらどうなるでしょうか。意図せずそれは世界中にそれが拡散されてしまいます。
これは非常に恐ろしいことです。
イメージがしづらい方は映画のバイオハザードのようなことが起こりうると思ってもらうと想像しやすいかもしれません。
インフルエンザをはじめ誰もが受けるワクチンにあのT-ウイルスなんかが混ぜ込まれたら世界滅亡しますよね (笑
そんなこんなでこのHugging Faceが攻撃を受けたという事実もAIの暴走と同じくらい大変な脅威であったというわけです。
