人工知能が社会に統合され続けるにつれて、より高速で効率的なシステムの開発を急ぐあまり、AIの安全性に対する重要なニーズが影に隠れることがよくあります。この記事では、倫理的なAI開発よりも商業的利益を優先することによる隠れたコストについて考察します。
ポイント
- スピードと効率が重視されるため、AIに対する国民の信頼が失われつつある
- AI開発における透明性と説明責任の欠如
- AIシステムを通じた有害な偏見と差別の蔓延
- 少数の企業への権力と富の集中
- 調整されていないAIシステムによる実存的リスク
人工知能（AI）が社会構造に組み込まれ続けるにつれて、より高速で効率的なシステムの開発への取り組みが、AIの安全性に対する同様に重要なニーズに影を落とすことがよくあります。AI市場はドルに達すると予測されている
2027年までに4,070億ドル、2023年から2030年までの年間成長率は37.3%と予想されていますが、商業的利益の優先により、AI開発の安全性と倫理に関して重大な懸念が生じています。
国民の信頼の失墜
AIテクノロジーに対する社会の信頼は、業界がスピードと効率を絶え間なく重視しているため、低下しています。AI開発者の野心と、これらのシステムに関連するリスクに対する一般の人々の懸念との間には、ますます乖離が生じています。AIが日常生活により深く浸透するにつれ、これらのシステムがどのように機能するか、またAIがもたらす潜在的なリスクについて透明性を保つことが重要になります。このような透明性がなければ、国民の信頼は失われ続け、AIの社会への広範な受け入れと安全な統合が妨げられるでしょう。
透明性と説明責任の欠如
AIを迅速に開発および展開するという商業的動機は、多くの場合、これらのシステムの内部動作と潜在的なリスクに関する透明性の欠如につながります。この透明性の欠如により、AI開発者に責任を負わせ、AIが引き起こす可能性のある問題に対処することが困難になります。公衆の信頼を築き、AIが責任を持って開発されるようにするには、明確な実践と説明責任が不可欠です。
有害な偏見と差別の蔓延
AIシステムは社会的偏見を反映したデータに基づいてトレーニングされることが多く、疎外されたグループに対する差別につながります。このような偏ったシステムが使用されると、特定のコミュニティに悪影響を与える不公平な結果が生じます。適切な監視と是正措置がなければ、これらの問題はさらに悪化することになり、倫理的なAI開発と安全対策に注力することの重要性が強調されます。
権力と富の集中
偏見や差別を超えて、急速なAI開発の広範な影響も同様に懸念されています。AIツールの野放しな開発は、少数の企業や個人の手に莫大な権力と富が集中する危険性があります。この集中は民主主義の原則を損ない、権力の不均衡を引き起こす可能性があります。これらの強力なAIシステムを制御する者は、より広範な公共の利益と一致しない可能性のある方法で社会的結果を形作る可能性があります。
調整されていないAIシステムによる存在的リスク
おそらく、安全性よりもスピードを優先した場合の最も憂慮すべき結果は、「不正なAI」システムが開発される可能性があることです。ローグAIとは、作成者が意図または望んでいない方法で動作し、多くの場合有害または人間の利益に反する決定を下す人工知能を指します。適切な安全対策を講じないと、これらのシステムは人類の存亡を脅かす可能性があります。堅牢な安全対策なしでAI機能を追求することは、壊滅的な結果を招く可能性のある賭けです。
分散型レビューでAIの安全性の懸念に対処
チームが公益よりも企業や投資家の利益を優先する可能性があるため、社内のセキュリティおよび安全対策には利益相反のリスクが伴います。集中監査または内部監査に依存すると、営利目的でプライバシーとデータセキュリティが侵害される可能性もあります。分散型レビューは、これらの懸念に対する潜在的な解決策を提供します。分散型レビューは、AIシステムの評価と監視が単一の組織に限定されるのではなく、多様なコミュニティ全体に分散されるプロセスです。グローバルな参加を奨励することで、これらのレビューでは集合的な知識と専門知識が活用され、AIシステムのより堅牢かつ徹底的な評価が保証されます。
暗号通貨の世界におけるAIの安全性
AIとブロックチェーンテクノロジーの交差点では、セキュリティに特有の課題が生じます。AIが仮想通貨業界内で成長するサブ垂直分野として台頭し、2031年までに27億ドル以上の価値があると予測されているため、包括的なAIとスマートコントラクトの安全プロトコルが急務となっています。これらの課題に対応して、分散型スマートバグ報奨金および監査コンペティションのマーケットプレイスであるHats Financeは、AI安全性レビューのプロセスを民主化するために設計された分散型AI安全性プログラムを展開しています。Hats Financeは、コミュニティ主導の競争を通じてAIの安全性を民主化することで、世界的な専門知識を活用してAIシステムの回復力と安全性を確保することを目指しています。
Web3 セキュリティ研究者は、監査コンテストに参加して報酬を得ることができます。出典:HatsFinance
従来のAIの安全性研究は、一部の機関に限定されることが多く、世界的な豊富な専門知識が活用されていません。Hats Financeは、AIの安全性が少数の人の責任ではなく、集団的な取り組みであるというモデルを提案しています。
分散型AIレビューの仕組み
Hats Financeプロセスの最初のステップは、開発者がAIモデルを提出することです。独立した研究者から大規模な組織に至るまで、これらの開発者は評価用のAIモデルを提供しています。これらのモデルをレビューできるようにすることで、開発者は透明性と説明責任に向けて重要な一歩を踏み出すことができます。
AIモデルが提出されると、自由参加フェーズに入ります。この段階では、世界中から多様な専門家コミュニティが審査プロセスに参加するよう招待されます。このコミュニティのグローバルな性質により、レビュープロセスでは幅広い視点と専門知識が確実に活用されます。
次に、AIモデルは多面的な評価を受け、各モデルは多様な専門家グループによって厳密に評価されます。評価プロセスでは、さまざまな視点と専門知識を組み込むことで、モデルの長所と短所を包括的に分析し、潜在的な問題と改善領域を特定します。
徹底的な評価の後、レビュープロセスに貢献した参加者に報酬が与えられます。これらの報酬は、専門家がレビュープロセスに参加し、貴重な洞察を提供するためのインセンティブとして機能します。
最後に、AIモデルごとに包括的な安全性レポートが生成されます。このレポートには評価結果が詳しく記載されており、特定された問題が強調表示され、改善のための推奨事項が提供されます。開発者はこのレポートを使用してAIモデルを改良し、強調された懸念事項に対処し、全体的な安全性と信頼性を向上させることができます。
出典: HatsFinance
Hats Financeモデルはプロセスを民主化し、参加を奨励し、AIモデルが多様な専門家プールによって精査されるようにします。
DAO構造を採用して透明性を向上
Hats Financeは、その目標をさらに達成するために、分散型自律組織（DAO）に移行しています。DAOは、メンバーによって集合的に意思決定が行われ、透明性と共有ガバナンスが確保されるシステムです。この移行は、公的流動性ブートストラッピングプールの販売と、HatsFinanceのネイティブトークンであるHATのトークン生成イベント後に行われる予定で、セキュリティ研究者のエコシステムを維持し、AI安全性レビューに世界的な人材を惹きつけることを目的としている。
Hats.Finance🦇🔊@HatsFinanceHatHunters、$HATLBPは来週に設定されます🔥
開始:2024年7月22日、15:00UTC
終了:2024年7月25日、15:00UTC
🌐プラットフォーム:@FjordFoundry
🔗ネットワーク:Arbitrum
📦供給:4,000,000トークン（総供給量の4%）
🚫権利確定:なし
スレッドを引いてすべてを知りましょう🧵pic.twitter.com/A8MdUyAKij
2024年7月16日
AIが世界を形作り続けるにつれ、その安全かつ倫理的な導入を確保することがますます重要になっています。Cointelegraph Acceleratorの参加者であるHats Financeは、AIの安全性に関する懸念に対処するために、分散型のコミュニティ主導のレビューを活用することで、有望なソリューションを提供しています。そうすることで、プロセスが民主化され、より安全で信頼できるAI環境が促進され、すべての人にとって有益で安全な方法でAIを統合するという広範な目標に沿ったものになります。
解説
- 国民の信頼:AI開発における透明性と説明責任を確保することは、国民の信頼を維持し、AIシステムの安全な統合を促進するために不可欠です。
- 倫理的なAI:AIトレーニングデータの偏見と差別に対処することは、不公平な結果を防ぎ、倫理的なAI開発を促進するために重要です。
- 分散型レビュー:分散型AIレビューに専門家のグローバルコミュニティを活用することで、安全性評価の堅牢性と徹底性を強化できます。
- DAO構造:分散型自律組織（DAO）への移行により、共有ガバナンスと透明性が確保され、AIの安全性に対する協力的なアプローチが促進されます。