タオ・ゼシュアン氏はホワイトハウス生成AI作業部会の議長に就任すると発表、リー・フェイフェイ氏とハサビス氏がスピーチを行った

最近、米国大統領科学技術諮問委員会 (PCAST​​) は、生成人工知能に関する作業グループを設立しました。

数学の天才テレンス・タオがこの作業グループの共同リーダーの役割を果たしていることに言及する価値があります。

タオ・ゼシュアンは自身のブログに、ローラ・グリーンと私がこの生成人工知能ワーキンググループの共同議長であると投稿しました。

彼のブログには、このグループは主に科学と社会における生成人工知能テクノロジーの広範な影響を研究していると記載されています。これには、一般的なテキストベースの大規模言語モデル (ChatGPT など)、画像生成用の拡散モデル (DALL-E2、Midjourney など)、科学アプリケーション モデル (タンパク質設計や天気予報など) が含まれます。

タオ・ゼシュアン氏は生成AIグループの議長を務める

ホワイトハウスは13日公開の記事で、生成AIが確立したと述べた。 by PCAST​​ このグループは、主要な AI の機会とリスクの評価を支援し、これらのテクノロジーの開発と展開が可能な限り公正、責任、安全であることを保証する最善の方法についての意見を提供します。

記事の最後で、ワーキング グループのメンバーの中にテレンス タオも含まれていることがわかります。

さらに、AMD CEO の Lisa Su も、この生成 AI グループのメンバーのメンバーです。

Terence Tao のブログによると、生成 AI グループは 5 月金曜日の PCAST​​ カンファレンス中に開催される予定です19 公開会議を開催します。

ライブリンク: https://www.whitehouse.gov/pcast/meetings/2023-meetings/

#2 人の専門家パネルが生成 AI の現状を紹介し、広範な Q&A セッションで終わります。これらの講演者は次のとおりです:

#科学のための人工知能:

#アニマ アナンドクマール (カリフォルニア工科大学 & NVIDIA)

デミス・ハサビス (Google DeepMind)

リー・フェイフェイ (スタンフォード)

人工知能と社会: #Sendhil Mullainathan (シカゴ)

Daron Acemoglu (MIT)

Sarah Kreps (コーネル大学)

さらに、タオ氏は、作業グループが生成人工知能アプリケーションの積極的な展開を促進する方法と、リスクを効果的に軽減する最善の方法について取り組んでいることにも言及しました。国民の意見を求めます。

最初の焦点は、言論の自由を犠牲にすることなく、人工知能によって生成される偽の情報やディープフェイクを検出、抵抗、軽減する方法にあります。これは難しいテーマです。

ChatGPT がワークフローに追加された後

#ChatGPT が登場した後、テレンス タオのような数学の専門家からも支持を得ました。

Mathstodon に関する最新の投稿で、彼は生成 AI ツールについての見解を共有しました。

私は、自分と現在の生成 AI ツールとの比較上の優位性を理解し始めました。私は毎日行うタスクを最適化するのに十分なスキルをすでに持っているので、AI ツールはあまり役に立ちません。最も明らかなのは数学の勉強だけでなく、メールを書くことでもあります。

ある程度の専門知識はあるものの、実践がほとんどないタスクでは、AI ツールが役に立ちます。多くの場合、AI ツールを使用して出力の最初の草案を作成し、それを検証して検証することができます。変更されるか、少なくともインスピレーションの源として使用されます。これはカニンガムの法則の本質にも当てはまりますが、それでも独自に答えを求めるよりも AI を活用した方が効率的です。このタイプの例としては、データの処理、外国語への翻訳、人前での講演やルール文書など、めったに使用しない形式での執筆などが挙げられます。

専門知識がほとんどなく、非常に高品質で信頼性の高い出力を必要としないタスクの場合は、AI ツールに質問するだけで、多かれ少なかれそのツールの提案に従うことができます。 ここでは、人工知能は従来の検索エンジンのもう少し便利なバージョンとして機能します。

最後に、私には専門知識がないが、AI や私では解決できない品質と信頼性が必要なタスクについては、人間の専門家に相談する必要があります。複雑で高価で繊細な機器の修理など。

要約すると、生成 AI ツールに関する Tao Zhexuan の見解は 4 つのカテゴリーに分類されますが、彼の数学の専門知識の分野にはあまり付加価値がないことは注目に値します。

3 番目の状況について、Tao は、ChatGPT に前の記事をフローチャートに要約するよう依頼して例を示しました。

ChatGPT はテキストの説明を提供します。タオ氏は、将来のマルチモーダル GPT では、テキストによる説明の代わりにフローチャートを直接提供できるようになると推測されていると述べました。

2 番目のカテゴリのタスクの例: GPT に LaTeX 形式でフローチャートを出力させることができることに気づいた後、以下の最初の画像が得られましたが、これは明らかに完璧ではありません。ただし、私は LaTeX に慣れているので、2 番目の画像に手動で修正することは難しくありません。

Tao は、ワークフローで ChatPDF も使用していることは明らかで、これは少し前に普及しました。

#3 月、タオ氏は、さまざまな方法で AI ツールを自分のワークフローに組み込んでみることにしたと述べました。これらには、ChatGPT や DeepL などのツールが含まれます。

#次の期間、彼は ChatGPT などのツールを使用した経験の一部を頻繁に共有しました。

数式の検索、コード形式の文書の解析、論文ステートメントの書き換えなど、ChatGPT の多くの隠された機能が彼によって発見されました。

たとえば、ChatGPT は数学における中途半端な意味検索を実行できる場合があります。つまり、ChatGPT を使用してヒントを生成することができます。

たとえば、テレンス タオは、説明からクンマーの定理を特定するように ChatGPT に依頼しました。正解は得られませんでしたが、得られた近似的な答え (ルジャンドルの公式) に基づいていました。

これに関して、タオ・ゼシュアン氏は、数学における人工知能の役割は、暫定的な近似的な答えを提供することであり、その後、従来の検索エンジンと組み合わせて正しい答えを簡単に見つけることができると述べました。答え。

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Tao Zhexuan はまた、数学的問題を扱う際に ChatGPT のハイライトを発見し、異なる言語での数学的概念の音訳バージョンを識別できることを発見しました。

また、ChatGPT に、MathSciNet から取得した多数の参考文献を変換して、LaTeX 書誌環境に置くよう依頼することもできます。 \bibitems としてフォーマットされます。

しかし、ChatGPT は間違いを犯さないでしょうか?

素数が無限に存在するかどうかを証明するという質問で、テレンス タオは、ChatGPT によって与えられた答えが完全に正しいわけではないことを発見しました。

一方、ChatGPT によって与えられた議論のアイデアは修正できる可能性があり、このアイデアはこれまで見たことがなかったことがわかりました。

ChatGPT などの AI ツールがワークフローに追加されましたか?

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