英国は、AIが人類に利益をもたらすことを保証するため、人工知能の安全性に関する初の世界サミットを主催すると発表
この秋、英国政府は世界史上初の人工知能セキュリティサミットを開催すると発表しました。このサミットでは、主要国、主要テクノロジー企業、研究者が招待され、人工知能によってもたらされる最も重大なリスクを評価および監視するためのセキュリティ対策について話し合う予定です。
英国のリシ・スナック首相は「人工知能には私たちの生活を向上させる素晴らしい可能性があるが、その開発と使用が安全で信頼できるものであることを保証する必要がある。」
スナク氏も述べた。 : 「歴史を通じて、私たちはパラダイムを覆す新技術を何度も発明し、人類に利益をもたらすためにそれを利用してきました。これは私たちが再びやらなければならないことです。これはどの国も単独で行うことはできません。世界的な努力が必要です。英国は取り組みます」私たちの幅広い専門知識とオープンで民主的な国際システムへの取り組みを活用しながら、同盟国と手を携えて未来への道を切り開いていきます。」
人工知能によってもたらされるリスクにはさまざまな形がありますが、最も一般的なものは次のとおりです。なぜなら、人工知能は誤った情報を生み出し、「誤った理解」につながる可能性があるからです。 OpenAI は、幻覚の発生を減らすための段階的な論理検証方法を検討しています。
人工知能は、悪意のあるコードの生成など、ハッカーによるネットワーク攻撃にも使用される可能性があります。さらに、政治家は人工知能が仕事を代替する状況に対処しなければなりません。
IT Houseは、サミットが発表される前に、Sunak社の人工知能顧問マット・クリフォード氏が、規制されないまま放置されれば人工知能は2年以内に非常に強力になり、人間による制御が困難になる可能性があると述べたことを指摘した。ターミネーター型の人工知能は今は SF のようなものですが、2 年後もそうなる可能性はありますが、手遅れになる前に潜在的なリスクを調査するのは政府にとって常に良いことです。
以上が英国は、AIが人類に利益をもたらすことを保証するため、人工知能の安全性に関する初の世界サミットを主催すると発表の詳細内容です。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。

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。

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

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

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