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人工エージェントにおける遵守と執行行動の学習を向上させる偽の規範性

最近の論文では、マルチエージェントの深層強化学習が、社会的な相互作用のモデル、例えば社会的規範の形成などを表現する手段としてどのように活用できるかを探求していますこの新しいモデルのクラスは、より豊かで詳細な世界のシミュレーションの構築への道を提供する可能性があります

一般的なエージェント

大規模な言語モデリングの進歩に触発され、私たちはテキストの範囲を超えた単一の汎用エージェントの構築に似たアプローチを適用します私たちはこのエージェントを「ガトー」と呼び、マルチモーダル、マルチタスク、マルチエンボディメントの汎用ポリシーとして機能します同じネットワークと同じ重みを持つことで、ガトーはAtariをプレイしたり、画像にキャプションを付けたり、チャットしたり、実際のロボットアームでブロックを積み上げたり、その他多くのことを行うことができますコンテキストに基づいて、テキスト、関節トルク、ボタンプレス、または他のトークンを出力するかどうかを決定します

マルチエージェント強化学習における新興の物々交換行動

私たちの最近の論文では、深層強化学習（deep RL）エージェントの集団が、生産、消費、および商品の取引などのマイクロ経済行動を学ぶ方法について探求しています私たちは、人工エージェントが生産、消費、価格について経済的に合理的な意思決定をすることを学び、供給と需要の変化に適切に反応することがわかりました

マルチモーダルインタラクティブエージェントの評価

この論文では、これらの既存の評価尺度の利点を評価し、Standardised Test Suite (STS) と呼ばれる評価方法の新しいアプローチを提案しますSTSは、実際の人間の相互作用データから採掘された行動シナリオを使用します

システムにエージェントが存在するかを発見する

私たちは、意図した目標を追求する安全で適合した人工汎用知能（AGI）システムを構築したいと考えています因果関係図（CIDs）は、エージェントのインセンティブについて推論することができる意思決定状況をモデル化する方法ですトレーニングの設定とエージェントの行動を形成するインセンティブを関連付けることで、CIDsはエージェントをトレーニングする前に潜在的なリスクを明らかにし、より良いエージェントの設計にインスピレーションを与えることができますしかし、CIDがトレーニングの設定の正確なモデルであるかどうかをどのように知ることができるでしょうか？

安全な対話エージェントの構築

私たちの最新の論文では、Sparrowという対話エージェントを紹介しますこのエージェントは有用であり、危険な回答や不適切な回答のリスクを軽減します私たちのエージェントはユーザーと話し、質問に答え、必要に応じてGoogleを使用してインターネットを検索し、回答に基づく根拠を提供します

ビデオゲームの世界でインタラクティブなエージェントを構築する

ほとんどの人工知能（AI）の研究者は、現在、状況に即した相互作用の微妙なニュアンスを捉えることができるコンピュータコードを書くことは不可能だと考えていますその代わり、現代の機械学習（ML）の研究者は、このような相互作用についてデータから学ぶことに焦点を当てています人間の指示を理解し、開放的な条件下で安全に行動できるエージェントを迅速に構築するために、私たちはビデオゲーム環境内での研究フレームワークを作成しました今日、私たちは [リンクを挿入] ペーパーと、ビデオのコレクションを公開しており、それらは私たちが人間の曖昧な概念を理解できるビデオゲームAIの構築における初期のステップを示していますしたがって、それらは人々と自分たちの言葉で相互作用を始めることができます

ロボキャット：自己改善型ロボティックエージェント

ロボットは私たちの日常生活の一部として急速になっていますが、彼らはしばしば特定のタスクをうまく実行するためにのみプログラムされています最近のAIの進歩を活用することで、より多くの方法で助けることができるロボットが可能になるかもしれませんが、一般的な用途のロボットの構築には、現実世界のトレーニングデータを収集するために必要な時間の制約があり、進展が遅れています私たちの最新の論文では、自己改善型のAIエージェントであるロボキャットを紹介していますロボキャットは、異なるアームでさまざまなタスクを実行する方法を学び、その後、新しいトレーニングデータを自己生成して技術を向上させるのです

ドキュメント指向エージェント：ベクトルデータベース、LLMs、Langchain、FastAPI、およびDockerとの旅

ChromaDB、Langchain、およびChatGPTを活用した大規模ドキュメントデータベースからの強化された応答と引用されたソース

イスラエルの秘密エージェントが強力な生成AIで脅威と戦う方法

イスラエルの名高いセキュリティサービス、シン・ベットは、人工知能（AI）の力を活用してその業務を強化し、重要な脅威を無力化することに成功しました。シン・ベットのディレクター、ロネン・バル氏は、法執行の領域における生成型AIの驚異的なポテンシャルを強調しました。この進歩は、高度な技術を活用して国家安全保障を守るための大きな前進を意味しています。 また読む：イギリスが先導：人工知能に関する初のグローバルサミットを開催 シン・ベットの独自の生成型AIプラットフォーム ChatGPTやBardのようなものを模倣する形で、シン・ベットは自身の生成型AIプラットフォームを積極的に作成しました。この洗練された技術は、米国連邦捜査局（FBI）やイギリスのMI5のイスラエル版にとって重要なツールであり、潜在的な脅威を積極的に特定し、軽減する力を与えています。 また読む：Chatgpt-4対Google Bard：ヘッドトゥヘッドの比較 シン・ベットの業務におけるAIの自然な統合 テルアビブ大学主催のサイバーウィーク会議でのスピーチで、ディレクターのロネン・バル氏は、AI技術をシン・ベットの介入業務にシームレスに統合することへの熱意を表明しました。彼は、AIの力を活用することで、同機関は多くの脅威を正常に特定してきたことを強調しました。この統合により、シン・ベットは監視データの異常を効率的に検出し、膨大な情報を取捨選択することで作業を効率化しています。 意思決定における不可欠なパートナーとしてのAI ディレクターのバル氏は、AI技術の多様性を強調し、AIが意思決定において共同パイロットのような役割を果たしていると述べました。AIは、シン・ベットの人員が情報を元にした選択を行う際に信頼できるパートナーとして機能します。AIの能力を活用することで、シン・ベットは複雑なセキュリティ上の課題に効果的に取り組むことができます。 また読む：OpenAIはAIの意思決定を民主化するためにウィキペディアのようなモデルを探究 責任あるAI開発のための協力の促進 AI技術の公共ドメインであることを認識し、バル氏は商業ハイテクセクターと政府機関の間の協力の重要性を強調しました。彼は、革新的なAI技術の進化を確実にするために協力が必要であると強調しました。これらの関係者間で相互依存関係を育むことで、イスラエルはAIのフルポテンシャルを活用しながら、倫理的かつ責任ある方法で取り組むことができます。 また読む：OpenAIとDeepMindが英国政府と協力してAIの安全性と研究を進める 包括的なAI規制の必要性 イスラエルがAI政策を検討するにあたり、バル氏は包括的な規制の重要性を強調しました。彼は、既存のシン・ベット関連法の徹底的な見直しと、AIガバナンスの枠組みの中で公式の秘密の再定義を求めました。これらの考慮事項に積極的に取り組むことで、イスラエルは、安全保障の必要性と個人の権利の保護をバランス良く確立する堅牢な規制環境を構築することを目指しています。 また読む：アメリカ議会が行動を起こす：人工知能に関する新たな2つの法案が規制を提案 イスラエル：AIの世界的リーダー イスラエルのAIにおける世界的リーダーとしての地位は、コンピューティングとロボット工学の産業の繁栄から生まれています。同国の技術的に進んだ徴兵制度の軍隊は、AIにおける革新と突破口を生み出す人材プールを育んできました。卓越した実績と技術革新への取り組みを持つイスラエルは、AIの研究開発の最前線での地位を着実に固め続けています。 また読む：Red Cat＆Athena AI、夜間視認能力を備えた知能化された軍用ドローンを製造 私たちの主張 シン・ベットの生成型AIの統合は、法執行の領域における重要な節目です。高度な技術の力を活用することで、シン・ベットは効果的に脅威を検出し、無力化する能力を向上させています。イスラエルのAI規制への積極的なアプローチは、責任あるAIの開発への取り組みを反映しています。AIが国家安全保障の未来を形作り続ける中、シン・ベットの先駆的な取り組みは、進化する脅威に対して国家を守るためのAIの莫大なポテンシャルを示すものとなっています。

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