大規模言語モデル（LLM）に関する専門家からの警告があり、スマートフォンや医療機器、IoTデバイスからのセンサーデータを基にした意思決定には適さないとされています。”Penetrative AI”という新しい概念では、LLMが自身の学習データセットから得た知識を拡張し、デバイスで生成されるデータを探査し、それに基づいて行動することが可能になるとされています。しかし、LLMは誤った回答を提供する傾向があり、その使用範囲をテキストベースの操作からさらに広げることにはリスクが伴います。この概念は2024年のACM HotMobileカンファレンスで発表され、LLMが物理的な世界からのライブデータにアクセス可能であることが示されました。
研究者たちは、人間の活動追跡と心拍数の検出・モニタリングの実験を行いましたが、LLMは完璧な精度を達成できず、一部は誤った結果を出力しました。これにより、LLMの活動追跡と心拍数分析における限界が明らかになりましたが、将来の応用においてLLMの世界知識を活用する可能性があると考えられています。
Penetrative AIの使用にはリスクと批判が伴います。AIの安全性と倫理の専門家は、エラーを起こしやすいLLMをセンサーデータの解釈に使用することによるバイアスや不公平性のリスクを指摘しています。また、LLMが予期しない状況に直面した場合の信頼性の低下や、データの重要な側面についての議論の不足が問題視されています。Penetrative AIの将来に対する楽観的な見方と懸念が存在し、安全性や公正性の問題が浮上しています。
Penetrative AIは、家庭のIoT自動化や医療応用、複雑な産業の「サイバーフィジカル」システムに応用される可能性があります。しかし、AIの安全性や倫理の専門家は、現時点でLLMを人間と連携させずに使用することに懸念を抱いています。訓練データの主観的なバイアスや物理的な環境での幻覚の危険性が指摘されており、セキュリティの専門家はPenetrative AIについての判断はまだ早すぎると考え、テストや認証のプロセスが必要であると述べています。
ニュース解説
最近の研究では、「Penetrative AI」と呼ばれる新しい人工知能（AI）の概念が注目を集めています。この技術は、大規模言語モデル（LLM）が従来のテキストベースのデータセットから一歩踏み出し、スマートフォンや医療機器、IoTデバイスなどから得られるセンサーデータを解析し、それに基づいて行動する能力を持つことを目指しています。しかし、この技術の進展には、安全性や倫理的な懸念が伴います。
Penetrative AIの研究では、人間の活動や心拍数を追跡する実験が行われましたが、完璧な精度は達成されませんでした。これは、LLMがセンサーデータをテキストデータとして解釈し、その情報を基に分析を行うプロセスにおいて、誤った結果を出力する可能性があることを示しています。このような誤りは、LLMが訓練データに含まれるフィクションの影響を受けることや、予期しない状況に対応できないことが原因であると考えられます。
Penetrative AIの導入により、家庭のIoT自動化や医療応用、産業のサイバーフィジカルシステムなど、さまざまな分野での応用が期待されています。例えば、家庭内での健康管理や、工場での生産効率の向上などが挙げられます。しかし、AIの安全性や倫理の専門家からは、LLMがエラーを起こしやすいことや、バイアスや不公平性を引き起こす可能性があることに対する懸念が表明されています。
Penetrative AIの開発と応用には、人間との連携や、データの主観的なバイアスに対する注意、さらにはセキュリティやプライバシーの保護など、多くの課題が存在します。また、この技術が実際に社会に導入される前には、厳格なテストや認証プロセスを経る必要があります。これらのプロセスを通じて、Penetrative AIの安全性や信頼性を確保し、社会にとって有益な技術として発展させることが重要です。
Penetrative AIは、AI技術の新たな地平を開く可能性を秘めていますが、その実現には多くの挑戦が伴います。技術の進歩とともに、安全性や倫理性に関する議論を深め、社会全体での理解と合意形成を図ることが、この技術の健全な発展には不可欠です。
from Safety Fears Raised Over Risks of ‘Penetrative AI’.
