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グロック氏によるマスク氏へのとんでもない称賛は、中央集権型AIの危険性を浮き彫りにする

この投稿の内容:

  • グロック氏は、マスク氏を世界で最も象徴的な人物の何人かよりも優れていると評した。 
  • 暗号通貨の幹部は AI モデルの分散化を望んでいます。 
  • Ocean Protocol、Fetch.ai、Bittensor は AI データの分散化に取り組んでいます。

Grokの最新モデルには、マスク氏への過剰なまでの称賛が込められており、マスク氏は世界で最も象徴的な人物たちよりも優れていると評された。4.1モデルへのアップグレード後、このAIチャットボットは億万長者のイーロン・マスク氏について、ブラッド・ピットよりもtrac的で、レブロン・ジェームズよりも体型が良く、ボクシングでマイク・タイソンと戦えるほどの実力があると評した。

Xユーザーが最初にGrokに気づいたのは木曜日のことだった。Grokが開発者を称賛しすぎて熱狂していることに気づいたのは、Xユーザーのあるユーザーが、マスクとタイソンの架空のボクシング試合について質問したからだ。

グロックは、イーロンは巧みなフェイントと戦略を駆使してタイソンに勝利し、単なる力ではなく創意工夫で勝利を収めるだろうと反論した。また、1988年のNFLドラフトでは、ペイトン・マニングやライアン・リーフよりもマスクが1位指名に値すると主張した。しかし、これらの熱狂的な反応の多くは、今では削除されている。

マスク氏は、過度の賞賛が敵対的な動機になっていると非難した。

これまでのところ、マスク氏は過剰な称賛は 敵対的な誘導。金曜日のXの投稿で、この億万長者は「本日、残念ながらGrokは敵対的な誘導によって操られ、私についてとんでもなく肯定的なことを言ってしまった」と述べている。

とはいえ、暗号通貨業界の幹部たちは、これをAIをできるだけ早く分散化する必要があるという兆候と捉えている。 例えば、分散型クラウドプラットフォームAethirの最高技術責任者であるカイル・オカモト氏は、「最も強力なAIシステムが単一の企業によって所有、訓練、管理されている場合、アルゴリズムの偏りが制度化された知識となるような状況が生まれる」と指摘している。

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彼はさらに、AIモデルが出力を客観的な真実として受け入れるようになると、バイアスは些細な問題からシステムを動かす根本的なロジックへと変化すると説明した。さらに、Eliza Labsの創設者であるShaw Walters氏は、Grokの中央集権化は「極めて危険な」状況だと考えている。

例えば、マスク氏を賞賛する人も嫌う人も、真の脅威は、何百万人もが主要な情報源として利用する強力なAIと結びついた、支配的なソーシャルプラットフォームを一人の人間が所有することだと彼女は指摘する。他のAI倫理学者も同様の懸念を表明している。

複数の研究者は、Grokの誇張された賞賛は(一見無害に思えるが)、AIモデルが作成者、トレーナー、あるいはデータソースのバイアスをいかに容易に取り入れてしまうかという、より根深い懸念を反映していると指摘した。また、一部のアナリストは、このようなdentは、AIモデルが数百万人のユーザーに届く前に、独立しdent 監査、オープンソースのチェックポイント、そして安全性テストのための規制基準を設ける必要性をさらに強調するものだと主張した。

Grokは毎月約3,000万~6,400万人が利用しており、最も広く導入されているAIチャットボットの一つとなっています。また、このモデルには約670万人の1日あたりアクティブユーザーがいます。

Eliza Labsは、マスク氏のXを独占禁止法違反で提訴した。数ヶ月前にアカウントを停止し、同様のAI製品をリリースする前に、プラットフォームがデータを取得していたと主張している。この訴訟は未解決のままである。

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EU、米国、英国の規制当局も、AIの中央集権化への懸念に一層注意を払い始めています。EUのAI法には、学習データの透明性を義務付ける条項が含まれています。一方、米国の規制当局は、AI能力が少数のテクノロジー企業に集中することで、システム全体に脆弱性が生じるリスクがあると警告しています。

AIスタートアップは大規模言語モデルに注力し、ユーザーベースを拡大している

ブロックチェーンはAIの分散化を支援し、安全かつ透明性のあるネットワークを提供します。しかし、多くのAIスタートアップにとって、AIの分散化は、大規模言語モデルの最適化とユーザーベースの拡大が優先されます。

などの暗号プロジェクトは Bittensor AI データの分散化に取り組んでおり、Aethir や NetMind.AI などの企業は分散型クラウド コンピューティングに重点を置いています。

専門家は、AIを分散化することで誤った出力や偏りが制限されるだけでなく、ユーザーがモデルの動作を理解できるようになり、イノベーターが倫理を優先するようになると主張している。

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