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アルゴリズムへようこそ！
企業にとって、AI システムが安全に機能することを保証することは、これまでになく重要になっています。特に、企業に説明責任を負わせる新しい法律が施行されているためです。企業がそれを行うために設置した責任ある AI チームは、優先事項であると考えられていますが、それへの投資は依然として重要です。遅れています。
私の最新の記事で分かったように、現場で働く人々は結果として苦しんでいます。 組織は、適切なサポートなしに大きな体系的な問題を解決するように個人に大きな圧力をかけますが、オンラインでの攻撃的な批判の集中砲火に直面することがよくあります。
この問題は非常に個人的なものでもあります。AI システムは、人種差別や性差別など、私たちの社会の最悪の側面を反映し、悪化させることがよくあります。 問題のあるテクノロジーは、黒人をゴリラとして分類する顔認識システムから、同意を得ていない女性のポルノビデオを作成するために使用されるディープフェイク ソフトウェアにまで及びます。 これらの問題に対処することは、女性、有色人種、およびその他の周縁化されたグループにとって特に負担となる可能性があり、AI 倫理の仕事に引き寄せられる傾向があります。
私は多くの倫理的 AI 実践者と、彼らが仕事で直面している課題について話しましたが、1 つのことは明らかでした。 ここで私の話を読んでください。
この記事で私が話した 2 人は、応用 AI 倫理のパイオニアです。現在、Hugging Face と Twitter でそれぞれ働いている Margaret Mitchell と Rumman Chowdhury です。 業界で生き残るための彼らのトップのヒントがここにあります。
1. 自分の代弁者になりましょう。 AI がもたらすリスクについての主流の認識が高まっているにもかかわらず、倫理学者は依然として同僚に認められるために戦っています。 機械学習の文化は、これまで人々のニーズを認識するのが得意ではありませんでした。 「会議に参加している人々がどれほど自信を持っていたり騒々しくても、 [who are] あなたがしていることについて話したり反対したりすることは、彼らが正しいという意味ではありません」とミッチェルは言います. 「自分の仕事の擁護者になる準備をしなければなりません。」
2. ゆっくり着実にレースに勝つ。 ストーリーの中で、Chowdhury は、新しい AI テクノロジーの有害な副作用の可能性について、ソーシャル メディアでのすべての議論を追うのがいかに大変なことかについて語っています。 彼女のアドバイス: すべての討論に参加しなくても大丈夫です。 「私は同じ物語のサイクルを何度も何度も見るのに十分長い間、これに携わってきました」と Chowdhury は言います。 「誇大広告のサイクルが 2 つか 3 つなくても、自分の仕事に集中して、確固たる何かを考え出すほうがよいでしょう。」
3. 殉教者にならないでください。 （それはそれだけの価値はありません。） AI 倫理学者は、活動家と多くの共通点があります。彼らの仕事は、情熱、理想主義、そして世界をより良い場所にしたいという願望によって支えられています。 しかし、自分の価値観に反する会社に就職することは、立派なことではありません。 「会社がどんなに有名であっても、会社全体、または少なくとも会社の大部分があなたと一緒にこれをやろうとしていると感じない仕事の状況にいるのは価値がありません」とChowdhury氏は言います. 「あなたの仕事は、問題を指摘するために多額のお金を支払われることではありません。 あなたの仕事は、彼らが製品をより良くするのを助けることです。 そして、もしあなたがその製品を信じていないなら、そこで働くべきではありません。」
より深い学習
機械学習は、新しい金属の検索を大幅にスピードアップする可能性があります
新しい研究によると、機械学習は、科学者が極端な温度や錆への耐性などの有用な特性を持つ新しいタイプの金属を開発するのに役立つ可能性があります。 これは、さまざまな分野で役立つ可能性があります。たとえば、低温で良好に機能する金属は宇宙船を改善し、腐食に強い金属はボートや潜水艦に使用できます。
これが重要な理由: この発見は、いまだ実験室での実験に大きく依存している分野である材料科学における機械学習の利用を拡大する道を開くのに役立つ可能性があります。 また、この手法は、化学や物理学などの他の分野での発見にも応用できる可能性があります。 Tammy Xu の詳細については、こちらをご覧ください。
さらに深い学習
AIの進化
11 月 3 日木曜日、MIT テクノロジー レビューの AI 担当シニア エディターであるウィリアム ヘブンが、Meta のチーフ AI サイエンティストである Yann LeCun などの AI 著名人にクイズを出題します。 DeepMind の研究およびロボティクス担当シニア ディレクター、Raia Hadsell 氏。 そして、Microsoft Research のヒップホップ アーティストで著名な科学者である Ashley Llorens が、Microsoft の主力イベントである EmTech のステージに登場しました。
議題について：彼らは、AI 研究の今後の道筋、責任ある AI の使用と開発の倫理、オープン コラボレーションの影響、汎用人工知能の最も現実的な最終目標について議論します。 登録ここ.
LeCun は、「ディープ ラーニングのゴッドファーザー」の 1 人と呼ばれることがよくあります。 Will と私は、今年初めに LeCun と話し、AI が人間レベルの知性を実現する方法について大胆な提案を発表しました。 LeCun のビジョンには、脳に着想を得た認知アーキテクチャなどの古いアイデアをまとめ、ディープラーニング技術と組み合わせることが含まれます。
ビットとバイト
ShutterstockがAI生成画像の販売を開始
ストック イメージの会社は、DALL-E を作成した会社である OpenAI と提携しています。 Shutterstock はまた、作品が AI モデルのトレーニングに使用されているアーティストに払い戻しを行うための基金を立ち上げています。 (ザ・バージ)
英国の情報コミッショナーは、感情認識はBSであると言います
規制当局から初めて、英国の情報コミッショナーは、企業は人々の感情を検出できると主張する「疑似科学的」AI技術を避けるべきであり、そうしないと罰金のリスクがあると述べました。 (保護者)
Alex Hanna は AI の未来を救うために Google を去りました
MIT Technology Review は、今年初めに Google の Ethical AI チームを離れて Distributed AI Research Institute (DAIR) に参加した Alex Hanna を紹介しました。DAIR は、コミュニティに焦点を当てたボトムアップの研究アプローチを通じて AI の既存の理解に挑戦することを目的としています。 この研究所は、2020 年後半に Google に解雇されたハンナの元上司であるティムニット ゲブルの発案によるものです。 (MIT テクノロジー レビュー)
読んでくれてありがとう！
メリッサ