「AIの透明性とオープンソースモデルの必要性」

AI transparency and the need for open-source models

人々をAIの潜在的な危害から守るため、アメリカと欧州連合の一部の規制当局は、オープンソースのAIモデルの力に対する制御とバランスをますます提唱しています。これは、主要な企業がAIの開発をコントロールし、自身に利益をもたらすようにAIの開発を形成するための欲求から一部に動機づけられています。規制当局はまた、AIの開発のペースに懸念を抱いており、AIがあまりにも急速に発展しているため、悪意のある目的で使用されることを防ぐための安全装置を設けるのに十分な時間がないと心配しています。

アメリカのAI権利法案とNIST AIリスク管理フレームワーク、EUのAI法には、正確性、安全性、非差別性、セキュリティ、透明性、説明責任、説明性、解釈性、データプライバシーなどのさまざまな原則をサポートしています。さらに、EUとアメリカの両者は、政府または国際機関であるかどうかに関わらず、標準化団体がAIのガイドラインを策定する上で重要な役割を果たすことを予想しています。

この状況を踏まえると、透明性とAIシステムの検査とモニタリングの能力を取り入れた未来を目指すことが重要です。これにより、開発者は世界中でAIを徹底的に調査、分析、改善することができ、特にトレーニングデータとプロセスに焦点を当てることができます。

AIに透明性をもたらすためには、その基盤となる意思決定アルゴリズムを理解することが不可欠です。そのためには、オープンソースで検査可能なモデルが重要な役割を果たします。これらのモデルは、下層のコード、システムアーキテクチャ、トレーニングデータにアクセスすることで、検査と監査のための情報を提供します。このオープンさは、協力関係を促進し、イノベーションを推進し、独占に対抗するための保護を提供します。

• 『ニューラルネットワークモデルの背後にいるアーティスト：クリエイターエコノミーへのAIの影響』
• 「プロンプトエンジニアリングを使ってChatGPTの生成されたコードを改善する方法」
• 『オープンソースAIゲームジャムの結果』

このビジョンの実現を目撃するためには、開発者、企業、政府、一般市民を含むすべての関係者の積極的な参加を促進すると共に、政策の変更や基礎的なイニシアチブを支援することが不可欠です。

AIの現状：集中とコントロール

現在、AIの開発、特に大規模言語モデル（LLM）に関しては、主に大手企業による中央集権化と制御が行われています。この権力の集中は、誤用の可能性について懸念を引き起こし、AIの進歩による利益の公平な分配と公正なアクセスについての疑問を呼び起こします。

特に、LLMなどの人気モデルは、一般に大企業にしか利用できない広範な計算リソースが必要であり、トレーニングプロセス中にオープンソースの代替手段が不足しています。それにもかかわらず、この状況が変わらないとしても、トレーニングデータとプロセスに関する透明性は、検査と説明責任を促進するために重要です。

OpenAIによる特定のAIタイプのライセンスシステムの導入は、規制の取り込みに対する懸念と不安を引き起こしました。それはAIの進路だけでなく、社会的、経済的、政治的な側面にも影響を与える可能性があります。

透明なAIの必要性

人間や個人の生活に重大な決定を下す技術に依存する場合、その結論の根拠を理解できない、結論の裏付けとなる情報が存在しないという状況が想像されます。これが透明性が不可欠な理由です。

まず第一に、透明性は重要で信頼を築きます。AIモデルが観察可能になると、信頼性と正確性に対する信頼が生まれます。さらに、このような透明性により、開発者や組織はアルゴリズムの結果に対してより責任を負うことになります。

透明性のもう一つの重要な側面は、アルゴリズムのバイアスの特定と緩和です。バイアスは、いくつかの方法でAIモデルに注入される可能性があります。

• 人間の要素：データサイエンティストは、自身のバイアスをモデルに引き継ぐリスクがあります。
• 機械学習：科学者が純粋に客観的なAIを作成したとしても、モデルはバイアスに非常に敏感です。機械学習は定義されたデータセットから始まりますが、新しいデータを吸収し、新しい学習経路と新しい結論を作り出すために自由に設定されます。これらの結果は、モデルが独自に進化しようとする「データドリフト」と呼ばれるプロセスにおいて、意図しないバイアスや不正確さを生み出す可能性があります。

これらのバイアスの潜在的な源泉について認識することは重要です。それらを特定し、緩和するための方法の一つは、モデルのトレーニングに使用されるデータを監査することです。これには、差別や不公平さを示す可能性のあるパターンを探すことが含まれます。バイアスを緩和するための方法の一つは、バイアスの除去や軽減に役立つ技術を使用することです。バイアスの潜在性について透明性を持ち、それを緩和するための手順を踏むことで、AIが公正かつ責任ある方法で使用されることを確保できます。

透明なAIモデルにより、研究者やユーザーはトレーニングデータを調査し、バイアスを特定し、それに対処するための措置を取ることができます。意思決定プロセスが可視化されることにより、透明性は公平さを追求し、差別的な慣行の拡散を防ぐための助けとなります。さらに、データドリフト、バイアス、誤った情報を生み出すAIの幻想を防ぐために、上記で説明したように、モデルの寿命全体にわたって透明性が必要です。AIの観測可能性は、モデルのパフォーマンスと正確性を確保する上でも重要な役割を果たします。これにより、エラーや意図しない結果に陥りにくく、より安全で信頼性の高いAIが作成されます。

ただし、AIの透明性を実現するには課題もあります。データのプライバシー、セキュリティ、知的財産などの懸念事項に対処するためには、慎重なバランスを取る必要があります。これには、プライバシーを保護する技術の実装、機密データの匿名化、責任ある透明性の実践を促進する業界標準や規制の確立が含まれます。

透明なAIを実現するために

AIの査読可能性を可能にするツールや技術の開発は、透明性と責任を促進するために不可欠です。

AIの査読可能性を可能にするツールや技術の開発に加えて、テクノロジーの開発は、AIを取り巻く透明性の文化を作り出すことで透明性を促進することもできます。企業や組織がAIの使用について透明性を持つよう奨励することも、信頼と自信を構築するのに役立ちます。AIモデルの査読を容易にし、AIを取り巻く透明性の文化を作り出すことにより、テクノロジーの開発は公正かつ責任ある方法でAIが使用されることを確保するのに役立つことができます。

しかし、テクノロジーの発展は逆効果をもたらすこともあります。例えば、テクノロジー企業が一般の監査を受けられない独自のアルゴリズムを開発すると、これらのアルゴリズムがどのように機能し、どのようなバイアスやリスクがあるかを理解することがより困難になるかもしれません。AIが選ばれた一部の人々にではなく、社会全体に利益をもたらすためには、高いレベルの協力が必要です。

研究者、政策立案者、データサイエンティストは、イノベーションを妨げることなく、公開性、プライバシー、セキュリティの適切なバランスを取る規制や基準を策定することができます。これらの規制は、潜在的なリスクを解決し、クリティカルシステムにおける透明性と説明可能性の期待を定義するフレームワークを作り出すことができます。

AIの開発と展開に関わるすべての関係者は、意思決定プロセスの文書化、ソースコードの提供、透明性をAIシステム開発の中核原則として採用することによって、透明性を優先するべきです。これにより、みんながAIアルゴリズムをより解釈可能にする方法を探求し、複雑なモデルの理解と説明を容易にする技術の開発に重要な役割を果たす機会が与えられます。

最後に、このプロセスでは公共の関与が重要です。AIの透明性に関する認識を高め、公衆の議論を促進することにより、社会的価値がこの変革的な技術の開発と展開に反映されることを確保することができます。

結論

AIが私たちの生活のさまざまな側面にますます統合されるにつれて、AIの透明性とオープンソースモデルの使用は重要な考慮事項となります。査読可能なAIを受け入れることは、公正さと責任を保証するだけでなく、イノベーションを促進し、権力の集中を防ぎ、AIの進歩への平等なアクセスを促進します。

透明性を優先し、AIモデルの査読を可能にし、協力を促進することにより、私たちは倫理、社会、技術的な課題に対処しながら、みんなが利益を得るAIの未来を共同で形作ることができます。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!