Sayash Kapoor、プリンストン大学のコンピュータサイエンス学部の博士課程の学生が、オープンAIモデルの社会的影響に関する論文「On the Societal Impact of Open Foundation Models」を発表しました。この論文では、AIの安全性に関する議論、オープンモデルの重みを公開することのリスクと利点、そしてAIによってもたらされる脅威を評価するための共通基盤の確立について掘り下げています。
特に、オープンな大規模言語モデル（LLM）のバイオセキュリティリスクや、オープン拡散モデルを使用した「非合意に基づく親密な画像」の問題の増加に焦点を当てています。また、将来の大規模言語モデルの重みを公開することが、パンデミックエージェントへの広範なアクセスを提供するか、大規模言語モデルが二用途バイオテクノロジーへのアクセスを民主化するかどうかについても議論しています。
この研究は、AIの安全性とオープン性に関する共同声明や、独立したAI評価のための安全な避難所、プラットフォーム研究のための安全な避難所、米国AI法のための二党制フレームワークなど、関連するイニシアチブや提案とも関連しています。
【ニュース解説】
プリンストン大学のコンピュータサイエンス学部の博士課程の学生、Sayash Kapoorが「On the Societal Impact of Open Foundation Models」という論文を発表しました。この研究では、オープンAIモデル、特に大規模言語モデル（LLM）や拡散モデルの社会的影響について深く掘り下げています。AIの安全性に関する議論、オープンモデルの重みを公開することのリスクと利点、そしてAIによってもたらされる脅威を評価するための共通基盤の確立に焦点を当てています。
この研究は、オープンAIモデルがもたらす潜在的なリスク、特にバイオセキュリティのリスクや非合意に基づく親密な画像（NCII）の問題の増加に注目しています。また、大規模言語モデルがパンデミックエージェントへのアクセスを容易にする可能性や、二用途バイオテクノロジーへのアクセスを民主化する可能性についても議論しています。
この研究の背景には、AIの安全性とオープン性に関する共同声明や、独立したAI評価のための安全な避難所、プラットフォーム研究のための安全な避難所、米国AI法のための二党制フレームワークなど、AIの安全性を確保しつつ、その利益を最大化するためのイニシアチブや提案があります。
この研究は、AI技術の進展と普及に伴い、社会に与える影響を理解し、適切な対策を講じることの重要性を浮き彫りにしています。オープンAIモデルの利点は大きいものの、それに伴うリスクも無視できないため、リスクを最小限に抑えつつ、技術のポジティブな側面を最大限に活用するためのバランスの取り方が、今後の大きな課題となります。AI技術の進化に伴い、倫理的、社会的な問題に対する新たな規制やガイドラインの策定が求められるでしょう。また、AIの安全性を確保するための国際的な協力や、技術の進歩を適切に監視し、評価するための独立した機関の設立も重要な要素となります。
from Assessing the Risks of Open AI Models with Sayash Kapoor – #675.
