「OpenAIによるスーパーアライメントの紹介」

Introduction to Super Alignment by OpenAI

 

OpenAIは、ChatGPT、GPT-3、GPT-4のリリースだけでなく、ChatGPTのようなAIシステムの倫理的な懸念や今日の社会経済にも関心が集まっています。

CEOのSam AltmanはAIの安全性について何度も取り上げており、米国上院委員会で次のように述べています。

「この技術が誤った方向に進むと、かなりの問題が起こる可能性があると思います…私たちはそれについて声を上げたいし、それが起きないように政府と協力したいです。」

言うまでもなく、OpenAIのチームは自ら行動を起こしました。多くの人々が超知能について懸念を抱いており、それは人間の知性を超えるほど賢いAIシステムです。技術が世界の現在の問題を解決できると考える人もいますが、それに関する情報や理解が非常に少ないため、利点と欠点を比較するのは難しいです。

超知能について話すのはまだ早いかもしれませんが、それは絶対に議論される必要がある話題です。取るべき最良のアプローチは、問題が大きくなり対処できなくなる前に、これらの潜在的なリスクを早期に管理することです。

 

OpenAIのアプローチ

 

OpenAIは、現在は超知能AIの解決策を持っていないと述べていますが、新しいチームSuperalignmentと共に取り組んでいます。彼らは現在、人間のフィードバックからの強化学習などの技術を使用しており、AIを監視するためには人間の監督が重要です。しかし、人間がAIを信頼して監視できない将来の課題や、これを処理するための新しい科学的な突破口の必要性についても懸念があります。

それに関して、OpenAIは、人間のフィードバックから学び、AIの評価を支援し、他のアライメントの問題も解決できる人間レベルの自動アライメント研究者の構築を検討しています。OpenAIは、これまでに確保した計算資源の20%をこの取り組みに割り当て、超知能を逐次的にアライメントさせることに取り組んでいます。

このためには、超アライメントチームが成功するためには以下のことが必要です。

 

1. スケーラブルなトレーニング方法の開発

 

彼らは他のAIシステムを活用して他のAIシステムの評価を支援することを目指しており、モデルが人間による監視ができない汎用性をどのように獲得するかをより良く理解することができるでしょう。

 

2. 結果のモデルの検証

 

システムのアライメントの結果を検証するために、OpenAIは問題のある振る舞いを自動的に検索し、モデルの頑健性を向上させるための自動化された解釈可能性も計画しています。

 

3. アライメントパイプライン全体のストレステスト

 

テスト、テスト、テスト! OpenAIは、意図的にアライメントのずれたモデルを訓練することにより、アライメントプロセス全体をテストする予定です。これにより、使用される技術がどのような形式のずれも検出できるようになります。特に最悪の種類の敵対的テストです。

OpenAIは既に予備実験を行っており、良い結果が出ています。彼らは有用な指標とモデルの研究の継続的な作業を使用して、これらを進めることを目指しています。

 

まとめ

 

OpenAIは、AIシステムと人間が互いに危険を感じることなく調和して生活できる未来を創造することを目指しています。超アライメントチームの開発は野心的な目標ですが、機械学習の利用と安全な環境の創造について、広いコミュニティに対して証拠を提供するでしょう。Nisha Aryaは、データサイエンティスト、フリーランスの技術ライターであり、VoAGIのコミュニティマネージャーです。彼女は特にデータサイエンスのキャリアアドバイスやチュートリアル、理論的な知識に興味を持っています。また、人工知能が/人間の寿命の長さにどのように役立つかを探求したいと考えています。彼女は広い知識と執筆スキルを広げながら、他の人々をガイドするのを助けることを目指しています。

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

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

AIニュース

「2023年の最高のAIスプレッドシートツール」

他の情報源と組み合わせると、マーケティングデータプラットフォームを含めて、Excelは迅速に貴重な洞察を提供するかもしれま...

AIニュース

神経刺激のための4Dプリント技術

科学者たちは、神経を刺激するための柔軟な電極を四次元的に印刷しました

AIニュース

「回答を見つける(最良の回答を見つけるための最良の方法についての回答を見つける方法)」

南カリフォルニア大学のコンピュータサイエンティストたちは、さまざまなアプリケーションに最適な知識グラフの表現方法を検...

機械学習

『Google Vertex AI Search&Conversationを使用してRAGチャットボットを構築する』

「Googleは最近、彼らの管理されたRAG(Retrieval Augmented Generator)サービス、Vertex AI Search&ConversationをGA(一...

機械学習

PoisonGPTとは:それ以外は信頼されたLLMサプライチェーンに悪意のあるモデルを導入するためのAI手法

人工知能についての話題が盛り上がる中、企業はそれがどのように役立つかについて多くの方法を認識し始めています。しかし、M...

AI研究

このAI研究は、大規模言語モデル(LLM)における合成的な人格特性を説明しています

個人の人格は、質、特性、思考方法のユニークな組み合わせから成り立ちます。共有の生物学的および環境的な歴史により、最も...