突然、誰もが人工知能を規制する方法について話したがります
最近、人工知能政策に対する人々の態度が変化しているようです。米国の議員やテクノロジー企業は長年にわたり、厳しいテクノロジー規制の導入に消極的か、あるいは反対してきました。現在、両者とも規制を求めている。
先週、OpenAI CEO のサム・アルトマン氏は米国上院委員会に出席し、人工知能言語モデルのリスクと可能性について議論しました。アルトマン氏と多くの上院議員は、人工知能の国際標準を求めてきた。同氏は米国に対し、人工知能技術を監督し規制を促す米国食品医薬品局のような機関を設立するよう求めた。
人工知能政策に情熱を注ぐ私のような人間にとって、上院公聴会は励みになると同時に残念でもありました。議論が空虚な自粛から離れ、企業に責任を問う可能性のある規制の制定に向けて進んでいるように見えるので、心強い。腹立たしいことに、この議論は過去5年以上にわたるAI政策を忘れているようだ。
写真 | サム・アルトマン (出典: AP PHOTO/PATRICK SEMANSKY)
このように感じているのは私だけではありません。 「議会をゼロから始めようと提案することは、議会があまりにも遅れていてテクノロジーを理解していないという業界のお気に入りの物語を助長するだけです。どうして議会は私たちを規制できるのでしょうか?」 ジョージ ワシントン大学データ民主主義政策研究所の政策研究員、アンナ氏レンハートは言った。
実際、2021年1月から2023年1月までの前回の議会では、政治家が人工知能に関する多数の法案を提案しました。レンハルト氏はこの間に提案されたすべてのAI規制をまとめた。
リスク評価から透明性、データ保護まで、あらゆる内容をカバーしています。どれも大統領の机には届いていないが、この流行の(あるいは多くの人にとっては「恐ろしい」)新しい生成AIツールがワシントンの注目を集めたことを考えると、その一部が改良され、新しい形で再び現れることをレンハルト氏は期待している。注意すべき問題がいくつかあります。
アルゴリズム責任法
この法案は、ChatGPT が存在する前の 2022 年に、鎮痛剤の処方を拒否したり、融資申請を拒否したりする自動意思決定システムの真の害に対処するために、米国議会と上院の民主党によって提出されました。
レンハルト氏は、この法案は企業にアルゴリズムの影響とリスクの評価を実施することを義務付けていると述べた。また、連邦取引委員会に人工知能に関する規則の規制と執行を担当させ、職員を増員することになる。
米国データプライバシー保護法
この超党派の法案は、企業がデータを収集および処理する方法を規制することを目的としています。女性の個人健康データのセキュリティ保護を目的としたアプローチは、ロー対ウェイド事件を受けて広く注目を集めましたが、期限内に可決されることはありませんでした。生成型 AI のリスクを巡る議論により、前回よりもさらに緊急性が高まる可能性があります。米国データプライバシーおよび保護法 (ADPPA) は、生成人工知能企業が差別的な方法でデータを収集、処理、転送することを禁止します。また、企業によるデータの使用方法をユーザーがより詳細に制御できるようにすることも目的としています。
人工知能組織
アルトマン氏と数名の上院議員は、公聴会中に人工知能を規制するための新しい機関を設立することを提案した。しかし、それは危険なニシンかもしれないと思います。レンハルト氏は、米国政府は、新しい政府機関であろうと既存の政府機関が刷新されたとしても、テクノロジーを規制するにはより多くの技術的専門知識とリソースが必要だと述べた。法律を執行する権限を持つことは、若くても経験豊富でも、規制当局にとって重要な要件です。
レンハルト氏は、「政府機関を設立し、それに権限を与えないのは簡単だ。民主党はデジタルプラットフォーム委員会法、データ保護法、オンラインプライバシー法を推進して新たな保護を創設しようとしてきたが、ほとんどは実現していない。超党派の支持を得ている USA Act は失敗する運命にあるため、これらの試みはいずれも実現しないでしょう。
テクノロジーに特化した別の代理店が誕生する可能性があります。共和党のリンジー・グラハム上院議員と民主党のエリザベス・ウォーレン上院議員は、ソーシャルメディア企業を規制し、おそらくソーシャルメディアに権限を与える権限を持つ新たなデジタル規制当局の創設に向けて協力している。 民主党のチャック・シューマー氏も、人工知能の危険性に特に対処するための新しい法案を提出するために上院を招集している。彼は、安全策の確立と責任ある人工知能開発の促進を目的とした包括的な人工知能法案を可決するために超党派の支持を得ました。たとえば、企業は、外部の専門家が自社のテクノロジーをリリース前に監査し、AI システムに関する詳細情報をユーザーや政府に提供できるようにすることが求められる場合があります。 レンハート氏は、アルトマン氏は上院司法委員会の支持を得ているようだが、AI規制が法律として成立する前に、下院と上院の商業委員会の指導者らが団結してAI規制に対する包括的なアプローチを支援する必要があると述べた。 人々が生成型 AI への関心を失う前に、早急に規制を整備する必要があります。 「難しいことになるだろうが、何でも可能だ」とレンハルト氏は語った。 サポート: レン 原文: https://www.technologyreview.com/2023/05/23/1073526/suddenly-everyone-wants-to-talk-about-how-to-regulate-ai/
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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。

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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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