【AIの未来を巡る戦い：イーロン・マスク vs. OpenAI】
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要約
イーロン・マスクがOpenAIとサム・アルトマンを契約違反で提訴しました。訴訟は、OpenAIが公共の利益よりも利益重視のアプローチにシフトしたと主張しています。この訴訟は、AIの未来とその開発方向性に対する深刻な議論を浮き彫りにしています。人類の利益を目指す技術と、それを取り巻く商業的利益の緊張関係が中心です。
速報：イーロン・マスクがオープンAIとサム・アルトマンを訴える
Ai戦争はすでに始まっている
サイード・エザティ
2024年03月03日翻訳記事
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速報：イーロン・マスクがOpen AIとサム・アルトマンを契約違反で提訴。
イーロン・マスクは、OpenAIとその共同設立者、および関連団体に対し、人類の利益を目的とした当初の非営利ミッションから逸脱しているとして訴訟を開始した。マスクの主張によると、彼が設立と資金提供を支援したOpenAIは、公共の利益のために技術を提供すると約束したが、その後、特にマイクロソフトと提携した後は、利益重視のアプローチにシフトしたという。サンフランシスコで起こされた訴訟は、OpenAIがマイクロソフトの事実上の子会社となり、設立目的よりも利益を優先していると主張している。
この法的措置は、OpenAIの変貌に対するマスクの懸念を浮き彫りにしており、同組織はAGI研究を商業化することに注力し、一般市民よりもむしろマイクロソフトに利益をもたらしていると主張している。OpenAIに多額の資金を提供し、その営利部門への出資を辞退しているマスク氏は、OpenAIの本来の使命を再調整し、私利私欲のための技術の収益化を防ぐための法的措置を求めている。
この訴訟は、マイクロソフトとOpenAIの関係も精査しており、マイクロソフトがOpenAIの知的財産とリソースを実質的に支配していることを示唆している。マスクの法的挑戦は、GPT-4のようなOpenAIの高度なAI技術は、人工的な一般知能として認められ、公共の福祉に捧げられるべきだと主張し、OpenAIの設立目的の遵守を強制するよう裁判所に求めている。
関連記事 イーロン・マスクのOpenAI8社に対する訴訟についての興味深い詳細
関連記事 OpenAIはマスク氏の訴えに「断固として同意しない」と述べている。
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AI戦争はすでに始まっている
米軍は人工知能を戦争に統合する動きを強めており、プロジェクト・メイブンのようなプログラムが標的識別や作戦支援を主導している。当初は懐疑的な目で見られていたAIの役割は、さまざまな軍事作戦や演習での成功によって実証され、大きく成長している。進歩にもかかわらず、信頼性、倫理的意味合い、AIシステムに対する敵対的対抗措置の可能性についての懸念がある。
国防総省の重要なイニシアチブであるプロジェクト・メイブンは、AIアルゴリズムを活用して膨大な量のデータを分析し、戦闘における標的の特定と意思決定プロセスを改善する。AIは作戦の効率とスピードを向上させるが、エラーや倫理的な懸念を軽減するためには、人間の監視が不可欠であることに変わりはない。プログラムは進化し、より洗練されたデータ分析ツールを組み込んでいるが、精度や異なる環境への適応性にはまだ課題がある。
中国のような国もAI能力を進化させており、軍事的文脈におけるAIの広範な意味合いは深い。米軍がAIを採用する背景には、競争力を維持する必要性があるが、自律システムが生死に関わる判断を下す可能性については問題がある。将来の戦争という文脈における技術の進歩と倫理的配慮のバランスについて、議論は続いている。
AIチャットボットは奇妙な理由で数学が得意になるらしい
VMwareによる最近の研究で、奇妙な発見があった： AIチャットボットは、スタートレックに関連するフレーズでプロンプトを出すと、数学の問題を解くパフォーマンスが向上するというのだ。この研究は、MetaのLlama 2の2つのバージョンとMistral AIのモデルを含む様々なAIモデルで実験したもので、最初は肯定的な励ましがAIの数学解答能力に与える影響をテストした。結果はまちまちであったが、プロンプトを改良するためのその後の自動化プロセスで、「艦長日誌、宇宙暦[ここに日付を挿入]:」のようなフレーズを含めると、AIの精度が大幅に向上することが判明した。
この意外な結果は、質問の文脈やフレーミングがAIのパフォーマンスに予想外の影響を与える可能性を示唆している。GSM8Kという小学校の算数の問題集を使ったこの研究では、特定のプロンプト、特にスタートレックに関連するプロンプトが、AIモデルのより正確な解答につながることがわかった。成績が大幅に向上したにもかかわらず、研究者たちは、なぜスタートレックに関連したプロンプトがそのようなプラスの効果をもたらしたのかを特定することはできず、AI言語モデルの複雑さと予測不可能な性質を浮き彫りにした。
この研究が意味するところは、AIの行動と学習プロセスの神秘的な側面を強調することである。AIモデルが膨大なデータセットから学習することは知られているが、スタートレックのプロンプトでパフォーマンスが向上した具体的な理由は不明である。このことは、AIモデルを開発・研究する専門家の間でさえ、AIの機能の予測不可能性と完全な理解不足に関する継続的な議論に拍車をかけている。