2023年11月6日、Zalo AI Challenge 2023は、AIの3つの異なる分野に対応する3つのトピックを正式に発表しました。具体的には、自然言語処理（NLP）分野の「初等数学の解答」トピックにおいて、チームはベトナムの教育基準に沿って初等数学の問題を解くAIモデルを構築する必要があります。
画像セクションの「広告バナー生成」トピックでは、 AI が指定された説明情報に基づいて広告バナーを自動的にデザインします。
オーディオ分野におけるバックグラウンドミュージック生成問題では、AI モデルはメロディー、楽器、音楽ジャンルなどの要件に基づいてバックグラウンドミュージックを「生成」する必要があります。上記の 3 つの問題のすべての入力要件はテキスト形式で表現されます。
今年のコンテストで出題される3つの問題はすべて、世界中で注目を集めている技術トレンド「Generative AI（生成型AI）」の一環です。 科学者たちは、Generative AIによって人工知能が人間と同じようにコンテンツを自己生成するようになることを期待しています。
これは AI の画期的な発展であり、従来のデータ分析および分類 AI モデルから、将来的に人間の生活を効果的にサポートするためのコンテンツ生成 AI への移行を示しています。
生成AIはベトナムだけでなく世界でもかなり新しいAIトレンドであるため、今年のトピックは以前よりも難しいと考えられています。
Zalo AIの研究開発責任者であるチャウ・タン・ドゥック博士によると、毎年、参加者は独自のソリューションの構築を開始し、優れた結果を得られる可能性が高いとのことです。今年は、チームは研究とトレーニング機器の両方に投資する必要があります。
「競技チームは適切なモデルを調査・研究し、そこからソリューションを構築する必要があります。生成AIではマシンのトレーニングにも一定の要件が求められるため、現状に適した独自の方向性を決定する必要があります」とチャウ・タン・ドゥック博士はさらに説明しました。
さらに、それぞれの問題自体にも、競技チームにとって独自の課題が存在します。「初等数学問題解決」では、初等数学の問題を解くために、AIモデルは問題を理解して解答するだけでなく、推論して問題を解決する能力も備えていなければなりません。
広告バナー生成問題では、AI モデルが画像の作成を競います。創造性に限界がなく、人間にとっても評価が容易ではない難しいタスクです。
同様に、BGM生成のトピックでは、音全般、特に音楽は人間が目で見て触ることはできず、感じるだけの存在です。そのため、このトピックを選択したチームにとって、モデルをどのように最適化するかは「頭を悩ませる」問題となるでしょう。
Zalo AI は、今年のコンテストの主なテーマとして Generative AI を選択し、最大 15,000 米ドルの賞金と質の高いトレーニング データセットを提供することで、学生や小規模な研究グループが必要なリソースにアクセスし、Generative AI モデルの開発に対するモチベーションが高まることを期待しています。
そこから、大きな可能性を秘めた大企業に限らず、AI コミュニティ全体でこのトレンドを推進することで、ベトナムが世界の生成 AI テクノロジーの波に追いつくチャンスが増えることになります。
コンテスト主催者は、これについて、より多くの個人や組織がAIの研究開発に参加すればするほど、将来的にはより完成度の高いAIモデルが期待できる理由が増えると述べた。
「コンテストで優勝することよりも、AIの道を歩み続けるために自分自身を克服することの方が重要です。AIの道は本質的に困難と課題に満ちています。Zalo AI Challengeを通じて、この道を歩む人々に刺激とインスピレーションを与えたいと考えています。このチャレンジを通して、今後の研究がさらに発展し、より良い成果につながると信じています」とDuc氏は付け加えました。
さらに、ベトナムのAI産業の発展を促進するためには、コミュニティの関与と学習が同様に重要です。研究グループは成果を共有することで競争意欲を高め、他のグループのモデルを改善できるだけでなく、関係者同士が学び合い、経験を継承していくことができます。
そのため、Zalo AI ChallengeはKaggle形式を採用し、6回の開催を通して同じ形式を維持しました。競技期間中、参加チームはリーダーボードランキングでモデルの結果を継続的に更新し、互いの学習プロセスをリアルタイムで直接監視することができます。
同時に、コンテストの終了後も、Zalo AI は常に、Zalo AI Summit の枠組み内またはベトナムの技術フォーラムで、チームが AI コミュニティとソリューションを共有することを奨励しています。
Zalo AIは、コンテストのトレーニングデータも提供し、出場チームやAIコミュニティ全体が研究を継続できるようにします。データセットの準備も、AI研究者が質の高いデータセットを利用できるようにという願いから、綿密なプロセスを経て進められています。
今年、Zalo AI のデータセットは学術基準にさらに焦点を当て、科学研究への利用を目指しています。
出場者は、Zalo AIの上級スタッフに加え、北陸先端科学技術大学院大学（JAIST）解釈可能AI研究センター長のNguyen Le Minh教授、ウォーリック大学（英国）コンピュータサイエンス学部副学部長兼リサーチディレクターのTran Thanh Long准教授、ホーチミン市情報技術大学コンピュータサイエンス学部長のNgo Duc Thanh博士など、一流のAI専門家からもアドバイスを受けました。
コンテストは2023年11月6日に正式に開始され、トレーニングデータセットの提出期限は2023年12月1日です。この期間中、各チームの結果はリーダーボードで公開されます。その後、参加チームのモデルは元のトレーニングデータとは異なるデータセットでテストされ、このデータセットでのモデル結果に基づいてコンテストの最終結果が算出されます。優勝チームはZalo AI Summit 2023でソリューションを発表します。
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