あなたが毎回 写真を投稿したり、ソーシャル メディアに返信したり、ウェブサイトを作成したり、場合によっては電子メールを送信したりすると、データがスクレイピングされて保存され、ほんの数語でテキスト、オーディオ、ビデオ、および画像を作成できるジェネレーティブ AI テクノロジーのトレーニングに使用されます。 . これには実際の結果があります: OpenAI の研究者 勉強する 彼らの言語モデルの労働市場への影響は、ChatGPT のような大規模言語モデル (LLM) の導入により、米国の労働力の約 80% が仕事の少なくとも 10% の影響を受ける可能性があると推定されています。タスクの少なくとも半分が影響を受けました。 画像生成に関しても、労働市場の急激な変化が見られます。 言い換えれば、あなたが作成したデータがあなたを失業させている可能性があります。
企業が公共のリソース (インターネット) でテクノロジを構築する場合、そのテクノロジは利用可能であり、すべての人に開かれているべきだと言うのは賢明なことです。 しかし、批評家はGPT-4が 欠けた 組織外の誰もがモデルのあらゆる側面を複製、テスト、または検証できるようにする明確な情報または仕様。 これらの企業の中には、商用製品を作成するために他の大企業から巨額の資金を受け取っているものもあります。 AIコミュニティの一部にとって、これはこれらの企業が公共の利益よりも利益を追求しようとしているという危険な兆候です.
コードの透明性だけでは、これらのジェネレーティブ AI モデルが公共の利益に役立つことはまずありません。 LLM を支えるデータが利用可能である場合、ジャーナリスト、政策アナリスト、または会計士 (OpenAI の調査によると、すべて「露出度の高い」職業) にとって、考えられる即時の利益はほとんどありません。 デジタル サービス法のように、これらの企業の一部が専門家の監査人によるレビューのためにコードとデータを開くことを義務付ける法律がますます制定されています。 また、オープンソース コードは悪意のあるアクターを可能にし、ハッカーが企業が構築している安全対策を覆すことを可能にします。透明性は賞賛に値する目標ですが、それだけでは、ジェネレーティブ AI がより良い社会に使用されることは保証されません。
公益を真に生み出すためには、説明責任の仕組みが必要です。 世界は、個々の政府ができること、学問的または市民社会グループが実施できること、または企業が進んで実行できることを超えて、これらの社会的、経済的、政治的混乱を解決するために、ジェネレーティブ AI のグローバル ガバナンス機関を必要としています。 企業や国が技術的成果に責任を負うためにグローバルな協力を行う前例はすでにあります。 私たちは、公共の利益のために決定を下すことができる独立した十分な資金のある専門家グループや組織の例を持っています. このような存在は、人類への利益を考える任務を負っています。 これらのアイデアを基に、ジェネレーティブ AI がすでに表面化している根本的な問題に取り組みましょう。
たとえば、第二次世界大戦後の核拡散の時代には、核技術が悪用されるという信頼できる重大な恐怖がありました。 地球規模の災害を回避するために社会が集合的に行動しなければならないという広く信じられていることは、今日のジェネレーティブ AI モデルに関する多くの議論に反映されています。 これに対応して、米国が主導し、国連の指導の下、世界中の国々が集まり、国際原子力機関（IAEA) は、政府や企業との提携から解放された独立機関であり、核技術の広範囲に及ぶ影響と一見無限の可能性に解決策を提供します。 核エネルギー、核の安全とセキュリティ、保障措置の 3 つの主要分野で活動しています。 たとえば、 福島 2011 年の災害では、重要なリソース、教育、テスト、および影響に関するレポートを提供し、継続的な原子力の安全性を確保するのに役立ちました。 ただし、この機関には限界があります。加盟国が自主的にその基準とガイドラインを遵守し、その使命を遂行するための協力と支援に依存しています。
テクノロジーでは、Facebook の 監視委員会 は、透明性と説明責任のバランスをとろうとする試みの 1 つです。 理事会のメンバーは学際的なグローバル グループであり、その判断は次のとおりです。 転覆 インドでのセクシャルハラスメントを描いた投稿を削除するという Facebook の決定には拘束力があります。 このモデルも完璧ではありません。 取締役会はメタだけが資金を提供しており、アルゴリズムやモデレーション ポリシーなどのより体系的な問題に対処するのではなく、Facebook 自体が参照するケースのみを聞くことができ、コンテンツの削除に限定されているため、企業の捕獲の非難があります。