OpenAI、超知能AIの制御に関する中核的な技術的課題に取り組むため新チームを結成

OpenAI、超知能AIの制御に関する中核的な技術的課題に取り組むため新チームを結成

7月7日、OpenAIは、共同設立者で主任科学者のイリヤ・スツケバー氏とアラインメント責任者のヤン・ライケ氏が率いる新チームを結成し、次世代の「超知能人工知能システム」を誘導・制御する方法を模索すると発表した。

同チームは現在、最高優先度を持ち、同社のコンピューティングリソースの20%を使用する権利を持っていると報じられている。目標は、今後4年以内に「超知能AIの制御」という中核的な技術的課題を解決することだ。研究チームは、人間よりもはるかに賢いAIシステムを誘導し、制御するためには「科学的かつ技術的な」進歩を遂げる時間が必要だと主張している。

研究者のスツケバー氏とライケ氏は、「次世代の超知能AI」が10年以内に誕生する可能性があると考えている。これはこれまで人類が発明した技術の中で最も影響力のあるものとなり、本来は解決に多くの人的資源を必要としていた多くの問題を人類が解決するのに役立つ可能性がある。しかし研究者たちは、この技術が人類に逆効果をもたらし、その強大な力によって人類が主権を失ったり、絶滅したりする可能性があるとも考えている

研究チームは、「人間よりも賢いAIシステムが人間の意図に従うことを保証する」という点では、潜在的な超知能AIを誘導または制御するための合理的な解決策が現在存在しないと述べた。現在、人間はフィードバックを使用してAIに生成プロセスを調整させることしかできず、人間はAIシステムを根本から確実に監視することはできない

OpenAI は、ほぼ人間レベルのパフォーマンスを発揮する AI「自動アライメント研究者」を構築し、その後、大量のディープラーニングを使用して AI の能力を拡大し、そのスーパーインテリジェンスを反復的に調整することを計画しています。

これを実現するために、研究者はスケーラブルなトレーニング方法を開発し、その結果得られたモデルを検証し、最後にモデルを一連の制御可能性テストにかける必要があります。

IT Home は、研究者らが現在、この AI システムを使用して他の AI システム (スケーラブルな監督) の評価を支援することを計画していることを発見しました。彼らはまた、人間の研究者が監督できないタスクにモデルがどのように監督を一般化しているかを理解し、制御したいと考えています

スツケヴァー氏とライケ氏は、研究が進むにつれて、将来的には研究の焦点が変化し、新たな研究分野が出現する可能性もあると予想していると述べた。

現在、この新しいチームでは機械学習の研究者やエンジニアを募集中です。 Sutskever 氏と Leike 氏は、次世代の超知能 AI の問題を解決するには、より多くの機械学習の専門家を採用することが非常に重要だと考えています。チームの研究成果を広く共有し、業界全体の進歩を促進する予定です。

新しいチームの研究は、ChatGPTのような現在のモデルの安全性を向上させるとともに、AIの誤用、経済混乱、偽情報、偏見や差別、依存症、過度の依存など、AIがもたらすその他のリスクを理解し、軽減するというOpenAIの既存の研究を補完するものである。新しいチームは、超知能 AI システムと人間の意図を組み合わせる機械学習の課題に重点的に取り組みますが、私たちの技術的ソリューションがより広範な人間的および社会的問題を考慮に入れるように、関連する社会技術的問題に関して学際的な専門家と積極的に協力しています。

<<: 

>>:  エコノミスト:AI産業の急成長によりサンフランシスコの雇用は38%回復

ブログ    
ブログ    

推薦する

脳とコンピューターのインターフェースのための新しい「接着剤」が発明され、人間と機械の融合「サイボーグ」における新たな進歩がもたらされる

マスク氏の脳コンピューターインターフェースは「人間でテスト」されようとしているが、侵襲的な脳コンピュ...

人工知能が医薬品開発を加速させる

業界における人工知能(AI)の応用シナリオは増え続けており(日常的なスマート製品から大規模なイノベー...

機械学習は簡単になっていますが、ソフトウェアエンジニアリングはまだ難しいです

これはレビュー記事です。 それは偏りもあります。 スペシャリストではなく、物事を作ったり問題を解決し...

注意深い! CCTVの科学的テスト:マスクは顔の代わりに携帯電話のロックを解除することもできる

[[349033]]テクノロジーの継続的な進歩により、私たちの日常生活はますます便利になっています。...

人工知能は「最優先事項」として挙げられていますが、高等教育機関はこの責任をどのように担うことができるのでしょうか?

人工知能は未来をリードする戦略的技術であり、産業変革の中核的な原動力であり、経済発展の新たな原動力で...

ポストエピデミック時代におけるスマートビルディング技術の重要な役割

COVID-19の世界的パンデミックを受けて、職場への復帰は通常通りの業務ではなく、セキュリティ シ...

...

人工知能の実装によるIoTセキュリティの最適化

モノのインターネット (IoT) は市場で急速に成長しており、ビジネス戦略は変化し、IoT デバイス...

【コレクション】貢献度が最も高い GitHub コレクションとディープラーニング フレームワーク 16 選

ディープラーニングは、データの経験的学習に基づく機械学習手法であり、近年発展し、人気が高まっています...

BiLSTMとCRFアルゴリズムを徹底的に理解する

CRF は、品詞タグ付け、単語分割、固有表現認識などのタスクに使用できる、一般的に使用されるシーケン...

...

回答 2024: 生成 AI は「スーパー アプリ」になるか?

ゲスト: 陳斌、黄文馨ホスト | ユン・チャオノア著制作:51CTO テクノロジースタック(WeCh...

機械学習の謎を解く: プログラムはどのようにして自分自身を作成するのか?

この記事は公開アカウント「Reading Core Technique」(ID: AI_Discov...