今週の AI: 企業は現時点では AI ガイドラインに自主的に準拠しています


AI のように急速に変化する業界に追いつくのは至難の業です。 そこで、AI がそれをやってくれるようになるまで、機械学習の世界での最近の話と、私たちが単独ではカバーできなかった注目すべき研究や実験を簡単にまとめておきます。

今週の AI 分野では、バイデン政権から予定されている大統領令に先立ち、OpenAI、Anthropic、Google、Inflection、Microsoft、Meta、Amazon が AI の安全性と透明性の共有目標の追求に自発的に取り組んでいることがわかりました。

私の同僚のデビン・コールドウィーが書いているように、ここでは規則や施行が提案されておらず、合意された慣行は純粋に自主的なものである。 しかし、この誓約は、各ベンダーが米国内だけでなく海外でも修正可能であると考える可能性のある AI 規制のアプローチとポリシーを大まかに示しています。

他の取り組みの中でも、両社は、リリース前に AI システムのセキュリティ テストを実施し、AI 緩和技術に関する情報を共有し、AI で生成されたコンテンツを識別しやすくする透かし技術の開発を自発的に行っています。 また、AIのプライベートデータを保護し、脆弱性の報告を容易にするためにサイバーセキュリティに投資するほか、体系的な偏見やプライバシー問題などの社会リスクに関する研究を優先するとも述べた。

確かに、たとえ強制力がないとしても、約束は重要なステップです。 しかし、署名者側に隠された動機があるのではないかと疑問に思う人もいるだろう。

伝えられるところによると、OpenAI は、AI システムを開発したい人には政府のライセンスを要求するという考えを同社が支持していることを示す社内ポリシーメモの草案を作成しました。 CEOのサム・アルトマン氏は、5月に行われた米上院公聴会でこのアイデアを初めて提起し、その中でAI製品のライセンスを発行し、定められたルールに違反した場合にはライセンスを取り消すことができる機関の創設を支持した。

OpenAIのグローバル担当副社長アンナ・マカンジュ氏は最近の報道陣とのインタビューで、OpenAIはライセンスを「強要」していないと主張し、同社はOpenAIの現在のGPT-4よりも強力なAIモデルのライセンス制度のみをサポートしていると主張した。 しかし、政府発行のライセンスは、OpenAIが提案する方法で導入された場合、スタートアップやオープンソース開発者との潜在的な衝突の舞台を整えることになる。彼らは、政府発行のライセンスを、他者によるこの分野への参入をより困難にしようとする試みとみなしている可能性がある。

デビンはそれを「レース中に後ろの道路に釘を落とす」と私に説明したとき、それを最もよく言い表したと思います。 少なくとも、これは、規制当局をなだめようとする一方で、舞台裏では規制当局に有利な政策を形成しようとする(この場合、小規模な挑戦者が不利になる)AI企業の二面性を示している。

憂慮すべき事態だ。 しかし、政策立案者が積極的に行動すれば、民間部門からの不当な干渉なしに十分な安全策が講じられるという期待はまだある。

ここ数日間の他の注目すべき AI ストーリーは次のとおりです。

  • OpenAIの信頼と安全の責任者が辞任する: OpenAIの信頼と安全性の責任者であった業界のベテランであるデイブ・ウィルナー氏は、次のように発表した。 LinkedIn に投稿する 彼は仕事を辞めて顧問の役割に移ったとのこと。 OpenAIは声明で、後任を探しており、最高技術責任者(CTO)のミラ・ムラティ氏が暫定的にチームを管理すると述べた。
  • ChatGPT のカスタマイズされた手順: OpenAI のその他のニュースとして、同社は ChatGPT ユーザーがチャットボットと対話するたびに同じ指示プロンプトを書き込む必要がないように、ChatGPT ユーザー向けのカスタム指示を開始しました。
  • Google のニュース執筆 AI: Google は、AI を使用してニュース記事を作成するツールをテストしており、出版物へのデモを開始しているとのことです。 新しいレポート ニューヨークタイムズより。 テクノロジー大手は、ニューヨーク・タイムズ、ワシントン・ポスト、ウォール・ストリート・ジャーナルのオーナーであるニューズ・コープにAIシステムを売り込んだ。
  • Apple は ChatGPT のようなチャットボットをテストします。 ある情報によると、AppleはOpenAIやGoogleなどに対抗するAIを開発しているという。 新しいレポート ブルームバーグのマーク・ガーマンより。 具体的には、テクノロジー大手がチャットボットを作成し、一部のエンジニアは内部で「Apple GPT」と呼んでいます。
  • Meta が Llama 2 をリリース: Meta は AI モデルの新しいファミリーを発表しました。 ラマ2、OpenAI の ChatGPT、Bing Chat、その他の最新のチャットボットのラインに沿ってアプリを駆動するように設計されています。 メタ氏は、公開されているデータを組み合わせてトレーニングしたため、Llama 2 のパフォーマンスは前世代の Llama モデルに比べて大幅に向上したと主張しています。
  • 著者らは生成型 AI に抗議します。 ChatGPT のような生成 AI システムは、書籍などの公開データに基づいてトレーニングされますが、すべてのコンテンツ作成者がこの配置に満足しているわけではありません。 8,500人以上の著者が署名した公開書簡の中で フィクション、ノンフィクション、詩など、ChatGPT、Bard、LLaMa などの大規模な言語モデルを支えるテクノロジー企業は、その著作物を許可や補償なしで使用したとして責任を問われています。
  • Microsoft は Bing Chat を企業に導入します。 Microsoft は年次 Inspire カンファレンスで、Bing Chat AI を活用したチャットボットのバージョンであり、ビジネスに焦点を当てたデータ プライバシーとガバナンス制御を備えた Bing Chat Enterprise を発表しました。 Bing Chat Enterprise では、チャット データは保存されず、Microsoft は顧客の従業員やビジネス データを表示できず、顧客データは基盤となる AI モデルのトレーニングに使用されません。

さらなる機械学習

技術的には、これもニュース項目でしたが、ここの研究セクションで言及する価値があります。 以前、VR やその他のメディア向けの CG および 3D 短編映画を制作していた Fable Studios は、テレビ番組全体の脚本、監督、出演、編集ができる (主張している) Showrunner と呼ばれる AI モデルを披露しました。デモでは、それが「サウスパーク」でした。

これについては意見が分かれています。 一方で、補償金やAIの問題を伴うハリウッドの大規模なストライキの最中に、ましてやこれを追及するのはかなり悪趣味だと思います。 CEOのエドワード・サーチ氏は、このツールがクリエイターの手に権限を与えると信じていると述べたが、その逆の議論もある。 いずれにせよ、業界関係者からはあまり評判が良くありませんでした。

一方で、クリエイティブ側の誰か (サーチがそうです) がこれらの能力を探求して実証しなければ、他の人がその能力をあまり良心の呵責を感じずに探究し、実証することになるでしょう。 ファブルの主張が、実際に示したものに対して少し拡張的であるとしても(これには重大な制限があります)、本物のアーティストの代わりではないにもかかわらず、議論を引き起こし、実際に懸念を引き起こしたという点で、オリジナルのDALL-Eに似ています。 AI は、何らかの形でメディア制作に活用されることになるでしょう。しかし、さまざまな理由から、AI は慎重に扱う必要があります。

政策面では、少し前に次のようなことがありました。 国防権限法 (いつものように)防衛とは何の関係もない、本当にばかばかしい政策修正が行われています。 しかしその中には、研究者や企業がAI生成コンテンツの検出に全力を尽くすことができるイベントを政府が主催する必要があるという付け加えもあった。 この種の事態は間違いなく「国家の危機」レベルに近づいているので、これがそこに滑り込んだのはおそらく良かったでしょう。

ディズニーリサーチにて、彼らは常にデジタルと現実の橋渡しをする方法を見つけようとしています—おそらく公園の目的のためです。 この場合、ロボットの形状やサイズが異なる場合でも、キャラクターやモーション キャプチャ (映画の中の CG 犬など) の仮想の動きを実際のロボットにマッピングする方法を開発しました。 それは、小さなエゴと超エゴのようなもので、何が理想で何が可能であるかを互いに通知する 2 つの最適化システムに依存しています。 これにより、ロボット犬を通常の犬のように動作させることがはるかに簡単になりますが、もちろん他のものにも一般化できます。

そして、AI が鉱物の海底採掘から世界を遠ざけるのに役立つことを期待しています。それは間違いなく悪い考えだからです。 複数の機関 研究では、ノイズから信号を選別する AI の能力が、世界中の貴重な鉱物の位置を予測するために活用されています。 彼らは要約で次のように書いています。

この研究では、機械学習を利用して鉱物の出現と関連性の多次元性に埋め込まれたパターンを特徴付けることで、地球の地質学的、化学的、生物学的システムが絡み合った複雑さと固有の「混乱」を受け入れています。

この研究では、ウラン、リチウム、その他の貴重な鉱物の位置を実際に予測および検証しました。 そして、最後の一文としてこれはどうでしょうか。このシステムは、「地球上、太陽系全体、そして長い時間を通じた鉱化と鉱化環境についての理解を深めます。」 素晴らしい。

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