テクノロジー観察丨人工知能は人類文明を脅かし、懸念を引き起こします AI は次の金融危機を引き起こすのでしょうか?
カバーニュース記者ヤン・レイ
現地時間5月17日、ロイター/イプソス世論調査は、ほとんどのアメリカ人が人工知能(AI)技術の急速な発展が人類の未来を危険にさらす可能性があると信じていることを示した。世論調査によると、アメリカ人の 3 分の 2 以上が人工知能の悪影響を懸念しており、61% が人工知能が文明に脅威をもたらすのではないかと懸念しています。
人工知能は人類文明を脅かす可能性がある
OpenAI の ChatGPT チャットボットが、これまでで最も急速にユーザー ベースを拡大しているアプリケーションになって以来、日常生活における AI の普及により、AI が世間の議論の焦点となってきました。 ChatGPT は AI 軍拡競争に参加しており、その競争には Microsoft や Google などのテクノロジー大手が同様の製品を発売し、競い合っています。
国会議員やAI企業も懸念を表明している。 OpenAIの最高経営責任者(CEO)サム・アルトマン氏は議会での証言で、この技術が悪用される可能性があると懸念を表明し、規制の強化を求めた。
議会上院議員コーリー・ブッカーは公聴会で「魔神を瓶の中に閉じ込めることはできない」と述べた。世界的には爆発的に増加しています。 「
世論調査では、AI が悪影響をもたらすと期待しているアメリカ人は、そうでないアメリカ人の 3 倍であることがわかりました。回答者の 61% が AI が人類にリスクをもたらすと信じていますが、そう思わないのは 22% だけで、確信が持てないのは 17% です。 。
2020 年にトランプに投票した有権者は、より高いレベルの懸念を表明しました。トランプに投票した人の 70%、バイデンに投票した人の 60% が、AI が人類を脅かす可能性があると信じていました。
Future of Life Institute の米国政策ディレクター、ランドン・クライン氏によると、非常に多くの米国人が AI の悪影響を懸念しています。テスラのマスク最高経営責任者(CEO)は、AI研究を6か月間停止するという同団体の要請を支持する公開書簡に署名した。
アメリカ人は一般に AI について懸念していますが、最大の懸念は犯罪と経済です。77% が犯罪と戦うための警察資金の増加を支持し、82% が経済不況のリスクを懸念しています。
ロイター/イプソスのオンライン世論調査は、5月9日から5月15日までの間に4,415人の米国成人を対象に実施され、信憑性の範囲はプラスまたはマイナス2パーセントポイントでした。
多くの当事者が米国政府に監督強化を求めている
OpenAIの最高経営責任者(CEO)アルトマン氏は5月16日に議会に初登場し、政府に対し人工知能分野の監督を強化するよう訴えた。同氏は、企業が強力な人工知能システムを開発したい場合は、政府から関連ライセンスを取得する必要があると示唆した。
OpenAI CEOのアルトマン氏が上院で証言した。
アルトマン氏は、IBMのプライバシー・トラスト最高責任者のクリスティーナ・モンゴメリー氏、ニューヨーク大学心理学・神経科学名誉教授のゲイリー・マーカス氏とともに、人工知能に関する懸念について議論するため、上院司法委員会の公聴会に出席した。
ChatGPT のような人工知能システムの急速な開発により、多くのトップ技術専門家や学者が業界に一部の開発を中止し、政府の介入を求めるよう求めています。
議会と連邦政府機関がそれぞれの役割を模索している中、どのような規制アプローチを導入するかについて業界のコンセンサスがまだ得られていません。アルトマン氏は証言の前日に約60人の上院議員を前に演説し、多くの人から賞賛を集め、2時間近く質問に答えた。
リチャード・ブルーメンソール上院議員は、人工知能モデルにはトレーニングに関係する情報の開示が義務付けられる可能性があると示唆しました。ウルトラマンはそのアイデアに好意的に反応した。
共和党のジョシュ・ホーリー上院議員が人々が人工知能を情報源として利用する可能性があると指摘したことを受けて、アルトマン氏は政府が技術の規制において果たすべき役割があると信じていると繰り返し述べた。しかし同氏はまた、国民は人工知能によって生成された偽情報に適応することを学ぶだろうと信じているとも述べた。
一部の業界専門家は、人工知能の完全な監督をテクノロジー企業に移管するよう政府に求めている。これに応じてマーカス氏は、人工知能を規制する閣僚レベルの組織を米国に設立するよう求めた。
次の金融危機は AI によって引き起こされる可能性がありますか?
5月17日の『ウォール・ストリート・ジャーナル』紙によると、米国証券取引委員会のゲンスラー委員長は、次の金融危機は企業による人工知能の利用で起こる可能性があり、潜在的な「システミックリスク」を提起したと述べた。 「この技術の普及によってもたらされる」と警告。
ゲンスラー氏は現地時間16日、ワシントンで米金融規制庁が主催した会議で、データアグリゲーターと人工知能プラットフォームが将来の金融システムの「脆弱性」の主要な要素になる可能性があると述べた。
ゲンスラー氏は次のように述べています。「何年も後の観察者は振り返って、2027 年の危機は、すべてがいわゆる生成人工知能レベルである基本的なレベルと、一連のフィンテック アプリケーションに依存しているためであると言うかもしれません。すべてがベースになっています」この基盤の上に。」
AI により少ない人間でより多くの仕事ができるという約束を考えると、米国経済中の多くの企業が AI を採用していますが、それでもゲンスラー氏と同様に、多くの政府関係者はこのテクノロジーに懐疑的です。
人工知能は、新規顧客の評価や疑わしい取引のチェックなどの骨の折れるコンプライアンス業務を含む、銀行やその他の金融機関のさまざまな機能ですでに広く使用されています。しかし、ゲンスラー氏は、効率性が向上する可能性があるにもかかわらず、これらのシステムは厳格な精査を受ける必要があると述べた。 「必ずしもすべての数学を理解する必要はないが、リスク管理がどのように機能するかを本当に理解する必要がある」と彼は言う。 「
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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

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