要約:
- USC ISIの研究者とその共同研究者は、AI製作者とAIテスターを分離してより堅牢なシステムを作成することを提案している。
- AIの急速な進化により、特にChatGPTなどの大規模言語モデルの開発により、AIは本当に予期せぬ状況に対処できるかという興味深い問いが提起されている。
- Mayank Kejriwal氏と共同研究者は、新しい厳格な評価方法を提案し、「AIモデルが本当に予期せぬ事態に対処できるかどうかを知るまで、それを完全に信頼することはできない」と述べている。
- 「オープンワールドラーニング（OWL）」は、新しい未知のクラスの存在に対処する機械学習のアプローチであり、Kejriwal氏らはOWLを段階的に難しいバージョンに分離することを提案している。
- AIの堅牢性を正確に特徴づけるために、研究者らはAI評価方法論の根本的な変革を提案しており、「AIを構築している人々がAIを評価すべきではない」としている。
考察:
AIの発展に伴い、予期せぬ状況に対処できるかどうかという課題が重要性を増しています。Kejriwal氏らの提案するOWLアプローチは、新しい未知の要素に対処するための革新的な方法論であり、AIの信頼性を高める上で重要な役割を果たす可能性があります。また、開発者と評価者を分離するRed Team-Blue Teamアプローチは、AIの真の能力を評価するために革新的な手法であり、これらの提案がAI研究の将来にどのような影響を与えるか注目されます。