AI契約理論⑤:生成型AIは数千の帆と競争、ルールを使って「舵を切る」方法
21st Century Business Herald記者、Cai Shuyue Guo Meitingインターン、Tan Yanwen Mai Zihao、上海と広州からのレポート
編集者注:
2023 年のここ数か月、大手企業は大規模モデルの開発を急ぎ、GPT の商用化を模索し、コンピューティング インフラストラクチャに楽観的です...15 世紀に幕を開けた大航海時代のように、人的交流、貿易、富は爆発的に成長し、宇宙革命が世界を席巻しています。同時に、変化は、データ漏洩、個人のプライバシーのリスク、著作権侵害、虚偽の情報などの秩序を維持するための課題ももたらします...さらに、AI によってもたらされるポストヒューマニストの危機がすでに表れています。人間と機械の混合によって引き起こされる神話に直面していますか?
現時点では、AI ガバナンスに関する合意を求め、新たな秩序を再構築することが、すべての国が直面する課題となっています。 Nancai Compliance Technology Research Instituteは、AIガバナンスに関するいくつかのアイデアを提供することを目的として、中国および外国の規制モデル、主体の責任の割り当て、コーパスデータのコンプライアンス、AIの倫理、業界の発展などの側面を分析する、AI契約理論に関する一連のレポートを発表する予定です。責任あるイノベーションを計画し、保証します。
自己生成型 AI 技術の台頭により、現在の「数百機種の戦い」が起こり、この技術の業界チェーン マップも初期の形を整えてきました。
(AIGC産業チェーンマップ。図/南彩コンプライアンス技術研究所、21世紀ビジネスヘラルド記者)
生成 AI が一般的なテクノロジーになる前に、生産チェーンのすべての参加者は、生成 AI を「制御可能な」ツールにする方法を検討する必要があります。
今年3月下旬、テスラCEOのイーロン・マスク氏、アップル共同創設者スティーブ・ウォズニアック氏、そして1000人以上の起業家や学者が「大規模人工知能の停止」を求める書簡に署名した。「インテリジェント実験」公開書簡解放されました。
この書簡では、世界中の人工知能研究所が、テクノロジーの開発者を含む、より強力なデジタルマインドの開発と導入を目指してここ数カ月間、制御不能な競争に巻き込まれているにもかかわらず、「誰もこのテクノロジーを真に理解し、予測し、完全に制御することができます。」
清華大学ジャーナリズム・コミュニケーション学院の源石文化研究室も、「AIGC開発研究」報告書の中で、AIGCの世界産業チェーンへの強い関与により、プログラマー、グラフィックデザイナー、顧客サービスが包括的に置き換えられるだろうと指摘した。コストに上限が設けられれば、第三世界の産業チェーンは大きな影響を受けることになる。
これは、大規模なコンピューティング能力に支えられた AIGC が、多国籍企業の世界的な産業チェーンを分断する鋭利な刃となる可能性があること、また「地球村」の幻想を切り裂く短剣となる可能性があることを意味します。
したがって、AIGC の急速な発展に伴い、その背後にある生成 AI テクノロジーを規制の檻に入れ、業界チェーンのすべての当事者の責任を明確にすることが、世界中の国々にとって緊急に対処すべき課題となっています。
規制政策の見直し:産業研究開発の明確な最終ラインを引く
現在、我が国はすでに生成型AI技術規制の道を歩んでいます。今年4月、中国サイバースペース局は「生成型人工知能サービスの管理に関する措置(意見草案)」(以下「措置」という)を発行しました。これは、我が国初の生成型AI技術を対象とした規制文書です。 。
一般的に、「措置」は、「インターネット情報サービス深層合成管理規則」、「インターネット情報サービスアルゴリズム推奨管理規則」、「ネットワークオーディオおよびビデオサービス管理規則」を規制する既存の深層合成規制の枠組みに基づいています。 「規制」および「インターネット情報サービス深層合成管理規則」。「ネットワーク情報コンテンツの生態学的ガバナンスに関する規則」の改良 個人情報保護の一般的な義務に加えて、人工知能サービスプロバイダーは、さらに次のことも要求されます。セキュリティ評価、アルゴリズムの提出、コンテンツの識別などの義務を果たします。
上記の関連政策文書の公布に関して、北京大城法律事務所のシニアパートナーであるシャオ・サ氏は、21世紀ビジネス・ヘラルド紙の記者とのインタビューで、関連企業は既存のアルゴリズム推奨サービスとの接続に注意を払う必要があると指摘した。 、深層合成サービスおよびその他の人工知能 規制の要件に従って、当社は内部コンプライアンスを達成し、テクノロジーと法的権限を組み合わせて創造的なコンプライアンスソリューションを提案し、産業発展のためのより多くの制度的スペースを獲得するよう努めています。
業界のほとんどは、人工知能技術の開発を規制する「措置」やその他の法案を次々と提出し、支持しています。 LiangfengtaiのシニアプロダクトディレクターであるWei Chaoqun氏は21人の記者とのインタビューで自身の見解を語った。同氏は、生成型 AI テクノロジーが始まったばかりの段階では、関連する管理手法の導入が業界全体の健全な発展にとって極めて重要であり、これらの手法がそれを促進する上で重要な役割を果たすだろうと考えています。
「一方で、「措置」の公布は、業界全体が企業の研究開発プロセスの完全な指針となる明確な運用仕様を持つことを意味します。また他方で、それはまた、何ができるか、何ができないかを含む、業界全体の研究開発の収益。」 Wei Chaoqun 氏は指摘しました。
たとえば、「措置」の第 17 条では、人工知能サービスプロバイダーに対し、「事前トレーニングとトレーニングのソース、規模、種類、品質などの説明を含む、ユーザーの信頼と選択に影響を与える可能性がある必要な情報を提供する」ことを義務付けています。最適化されたトレーニング データ、人工知能のラベル付けルール、手動でラベル付けされたデータの規模と種類、基本的なアルゴリズムと技術システムなど」を使用して、大量のデータと不安定なルールを含む人工知能技術のガバナンスを実現します。
しかし、人工知能に関連する現在の国内法、規制、政策文書はさらに改善する必要があると考える人もいます。
蕭沙氏はインタビューの中で、「措置」は生成型人工知能がもたらすリスクと影響に対応したものであるが、その内容を整理すると、責任の面で多くの違いがあることが分かると述べた。規制上の義務やその他の側面に関する規定は比較的広範です。
たとえば、「措置」第 5 条では、生成型人工知能製品を使用するサービス提供者 (つまり主体) がコンテンツ制作者の責任を負う必要があると規定しています。元の記事では、生成人工知能製品を使用してチャットやテキスト、画像、音声生成などのサービスを提供する組織や個人には、プログラム可能なプログラムを提供することで他者がテキスト、画像、音声などを生成するのをサポートすることも含まれると記載されています。インターフェイスおよびその他のメソッドは、この製品で生成されたコンテンツに対する責任を負い、プロデューサーが責任を負います。
ただし、「措置」では、サービスプロバイダーが負うべき具体的な法的責任についてはまだ詳しく説明されていません。
開発の難しさ: 規制とテクノロジーのバランスをとる方法技術革新と開発を前提として人工知能の監視システムを改善し、データコンプライアンスやアルゴリズムガバナンスとの接続と連携を強化する方法は、緊急に解決する必要がある問題です。
中でも、AIGCの各産業チェーンリンクの責任主体を明確にし、「責任ある」AI技術を創出することは、監督が注視すべき重要なポイントの一つである。
「措置」の第 5 条で言及されている主体の責任の配分の問題に加えて、最近 EU は改正「人工知能法」の中で次のことにも言及しました。人工知能のバリュー チェーン、あらゆる配布 作成者、輸入者、展開者、またはその他の第三者は、高リスクの人工知能システムのプロバイダーとみなされ、対応する義務を履行する必要があります。
たとえば、高リスク人工知能システムの名前と連絡先情報を示し、データ仕様またはデータセット関連情報を提供し、ログを保存するなどします。 北京理工大学法科大学院の助教授である Pei Yi氏も21人の記者に対し、企業
はAIサービスを提供する上で重要な存在として、一方では透明性のあるデータの収集と処理を確保する必要があると指摘した。データ収集および処理の目的をデータ主体に通知し、必要な同意または許可を取得します。データの機密性と完全性を確保するために、適切なデータ セキュリティとプライバシー保護措置を実装します。一方で、準拠したデータ共有も必要です。複数の当事者間でのデータ共有またはデータ取引を行う場合は、準拠したデータ使用権と承認メカニズムを確保し、適用されるデータ保護法および規制を遵守してください。21 記者らは、一部の人工知能企業が現在、責任ある主体としての義務を明確にしていると観察しました。
たとえば、OpenAI はユーザー向けに「セキュリティ ポータル」を特別にオープンしました。このページでは、
ユーザーは、バックアップ、削除、「データ セキュリティ」の静的データを含む、企業のコンプライアンス文書を閲覧できます。 App Security のコード分析、認証情報管理なども可能です。
(OpenAI の「Secure Portal」ページ。出典/OpenAI 公式 Web サイト)
AI ペイント ツール Midjourney の公式 Web サイトが公開したプライバシー ポリシーでは、
にもユーザー データの共有、保持、送信のシナリオと使用方法に関する具体的な指示が記載されており、同時に、アプリケーションがユーザーにサービスを提供するプロセスでは、ID、ビジネス情報、生体情報など 11 種類の個人情報を収集する必要があります。注目に値するのは、上海の新興テクノロジー企業の法務担当者が21人の記者との会話の中で、同社の社内人工知能関連ビジネスの利用規約は現在策定中であると述べたことだ。責任分担ルールについては、OpenAI のアプローチを参照してください。
一方、生成 AI サービスのプロバイダーとして、企業は内部コンプライアンスにも注意を払う必要があります。
Xiao Sa氏は、AIGC関連企業のビジネスは膨大なデータと複雑なアルゴリズムに依存する必要があり、その適用シナリオは複雑かつ多様であり、企業はさまざまなリスクに陥りやすく、依存するのは非常に難しいと指摘した。 AIGC の社内コンプライアンス管理を強化してください。一方では、規制当局は、企業のコンプライアンス改革を包括的に実施する機会を捉え、ネットワークデジタル分野に関わる企業のコンプライアンス改革の推進を積極的に検討し、第三者による監督・評価メカニズムを導入し、制度の確立と改善を行うべきである。コンプライアンス管理の仕組みを構築し、インターネット犯罪を効果的に防止します。一方で、事前のコンプライアンス構築から事後のコンプライアンス是正を促進するための規制の道筋も積極的に模索し、ネットワーク規制当局とインターネット企業が共同でデータコンプライアンスガイドラインを調査・策定してデジタルデータ通信の健全な発展を確保することを促進する必要もあります。経済。
「規制当局の最も重要な任務は、最終的な利益を引き出すことです。その中でも、「技術倫理」と「国家安全保障」は、譲り渡すことのできない 2 つの最終的なラインです
. 最終的な利益の中で、業界はテクノロジーがコンプライアンス遵守のために臆病になったり開発が制限されたりすることのないよう、開発の余地はある」とペイ・イー氏は21人の記者団に語った。コーディネーター: ワン ジュン
記者: 郭美庭、蔡書月、タン・ヤンウェン、マイ・ジハオ
絵: 蔡書月
詳細なコンテンツについては、21 Finance APP をダウンロードしてください
以上がAI契約理論⑤:生成型AIは数千の帆と競争、ルールを使って「舵を切る」方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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大統領の科学技術顧問評議会によって設立された生成 AI ワーキング グループは、人工知能分野における主要な機会とリスクの評価を支援し、これらの技術が公正かつ安全に開発および導入されるようにするためのアドバイスを大統領に提供することを目的としています。 、そして可能な限り責任を持って。 AMD CEOのLisa Su氏とGoogle Cloudの最高情報セキュリティ責任者Phil Venables氏もワーキンググループのメンバーだ。中国系アメリカ人の数学者であり、フィールズ賞受賞者のテレンス・タオ氏。現地時間の5月13日、中国系アメリカ人の数学者でフィールズ賞受賞者のテレンス・タオ氏は、物理学者のローラ・グリーン氏と米国大統領科学技術諮問委員会(PCAST)の生成人工知能作業部会の共同リーダーに就任すると発表した。

画像出典@visualchinesewen|Wang Jiwei 「人間 + RPA」から「人間 + 生成 AI + RPA」へ、LLM は RPA の人間とコンピューターのインタラクションにどのような影響を与えますか?別の観点から見ると、人間とコンピューターの相互作用の観点から、LLM は RPA にどのような影響を与えるのでしょうか?プログラム開発やプロセス自動化における人間とコンピューターの対話に影響を与える RPA も、LLM によって変更される予定ですか? LLM は人間とコンピューターの相互作用にどのような影響を与えますか?生成 AI は RPA と人間とコンピューターのインタラクションをどのように変えるのでしょうか?詳細については、次の記事をご覧ください: 大規模モデルの時代が到来し、LLM に基づく生成 AI が RPA の人間とコンピューターのインタラクションを急速に変革しています。生成 AI は人間とコンピューターのインタラクションを再定義し、LLM は RPA ソフトウェア アーキテクチャの変化に影響を与えています。 RPA がプログラム開発と自動化にどのような貢献をしているかを尋ねると、答えの 1 つは人間とコンピューターの相互作用 (HCI、h) を変えたことです。

生成 AI は、テキスト、画像、音声、合成データなどのさまざまな種類のコンテンツを生成できる人間の人工知能テクノロジーの一種です。では、人工知能とは何でしょうか?人工知能と機械学習の違いは何ですか?人工知能は、コンピューター サイエンスの一分野であり、自律的に推論し、学習し、アクションを実行できるシステムであるインテリジェント エージェントの作成を研究する学問です。人工知能の核心は、人間のように考え、人間のように行動する機械を構築する理論と方法に関係しています。この分野では、機械学習 ML は人工知能の分野です。入力データに基づいてモデルをトレーニングするプログラムまたはシステムです。トレーニングされたモデルは、モデルがトレーニングされた統合データから派生した新しいデータまたは未確認のデータから有用な予測を行うことができます。

▲この写真はAIによって生成されたもので、九家楽、三味家、東宜日生などがすでに行動を起こしており、装飾・装飾業界チェーンはAIGCを大規模に導入している・装飾・装飾分野における生成AIの応用は何なのか?それはデザイナーにどのような影響を与えますか?レンダリングを生成するためのさまざまなデザイン ソフトウェアを 1 つの文で理解して別れを告げるための 1 つの記事です。ジェネレーティブ AI は、装飾と装飾の分野を破壊しています。人工知能を使用して機能を強化し、デザインの効率を向上させます。ジェネレーティブ AI は、装飾と装飾業界に革命をもたらしています。生成 AI は装飾および装飾業界に影響を与えますか?今後の開発動向はどうなるのでしょうか? LLM が装飾と装飾にどのような革命をもたらしているかを理解するための記事 1 つ. これらの 28 の人気の生成 AI 装飾デザイン ツールは試してみる価値があります. 記事/Wang Jiwei 装飾と装飾の分野では、最近 AIGC に関連するニュースがたくさんあります。 Colov が AI を活用した生成デザイン ツール Colov を発表

市場調査会社オムディアの新しいレポートによると、生成人工知能(GenAI)は2023年までに魅力的な技術トレンドとなり、教育を含む企業や個人に重要な応用をもたらすと予想されている。通信分野では、GenAI のユース ケースは主に、パーソナライズされたマーケティング コンテンツの配信や、顧客エクスペリエンスを向上させるためのより洗練された仮想アシスタントのサポートに焦点を当てています。ネットワーク運用における生成 AI の適用は明らかではありませんが、EnterpriseWeb は興味深いコンセプトを開発しました。現場での生成 AI の可能性、ネットワーク オートメーションにおける生成 AI の機能と限界の実証 ネットワーク運用における生成 AI の初期の応用例の 1 つは、ネットワーク要素のインストールを支援するエンジニアリング マニュアルに代わる対話型ガイダンスの使用でした。

Amazon Cloud Technology Greater China 戦略事業開発部ゼネラルマネージャー、Gu Fan 氏 2023 年には、大規模言語モデルと生成 AI が世界市場で「急増」し、AI における「圧倒的な」後続を引き起こすだけでなく、クラウドコンピューティング業界だけでなく、製造大手の業界への参入も精力的に誘致しています。ハイアール イノベーション デザイン センターは、国内初の AIGC 工業デザイン ソリューションを作成し、設計サイクルを大幅に短縮し、概念設計コストを削減しました。全体の概念設計が 83% 高速化されただけでなく、統合レンダリング効率が約 90% 向上しました。問題の解決には、人件費が高く、設計段階でのコンセプトの成果と承認の効率が低いことが含まれます。シーメンス中国のインテリジェント知識ベースと独自モデルに基づくインテリジェント会話ロボット「Xiaoyu」は、自然言語処理、知識ベース検索、データによるビッグ言語トレーニングを備えています

大型モデルの実装が加速しており、「産業上の実用性」が開発のコンセンサスとなっています。 2024 年 5 月 17 日、Tencent Cloud Generative AI Industry Application Summit が北京で開催され、大規模モデル開発とアプリケーション製品における一連の進歩が発表されました。 Tencent の Hunyuan ラージ モデル機能はアップグレードを続けており、モデル hunyuan-pro、hunyuan-standard、および hunyuan-lite の複数のバージョンが Tencent Cloud を通じて外部に公開されており、さまざまなシナリオで企業顧客や開発者のモデル ニーズを満たし、実装されています。最適なコスト効率の高いモデル ソリューション。 Tencent Cloud は、大規模モデル用のナレッジ エンジン、画像作成エンジン、ビデオ作成エンジンの 3 つの主要ツールをリリースし、大規模モデル時代のネイティブ ツール チェーンを作成し、PaaS サービスを通じてデータ アクセス、モデルの微調整、およびアプリケーション開発プロセスを簡素化します。企業を助けるために

人工知能の台頭により、ソフトウェア開発の急速な発展が促進されています。この強力なテクノロジーは、ソフトウェアの構築方法に革命をもたらす可能性があり、設計、開発、テスト、展開のあらゆる側面に広範囲に影響を与えます。動的なソフトウェア開発の分野に参入しようとしている企業にとって、生成人工知能テクノロジーの出現は、前例のない開発の機会を提供します。この最先端のテクノロジーを開発プロセスに組み込むことで、企業は生産効率を大幅に向上させ、製品の市場投入までの時間を短縮し、競争の激しいデジタル市場で目立つ高品質のソフトウェア製品を発売することができます。マッキンゼーのレポートによると、生成人工知能の市場規模は 2031 年までに 4 兆 4,000 億米ドルに達すると予測されています。この予測はトレンドを反映しているだけでなく、テクノロジーとビジネスの状況も示しています。
