- 世界経済フォーラムでのSam Altmanの発言
- 大規模言語モデル（LLM）の透明な説明の重要性
- AIシステムが理由を共有できない問題
- AI生成コンテンツは人間の知識の代替ではなく、Gettierケースである
- AIの信頼性と誤解について
この記事では、AIシステムが自身の出力を正当化することができない問題に焦点を当てています。大規模言語モデル（LLM）は真理に関心を持たず、出力を正当化する根拠を持っていません。AI生成コンテンツはGettierケースであり、真実と無知を組み合わせたものと位置付けられます。したがって、AIの信頼性には疑問が残ります。
Altmanのリアスアランスは誤解を招くものであり、AIが出力を正当化することを要求すると、Gettier正当化が提供されることが指摘されています。これは本物の正当化ではなく、信頼性のないものです。AIの信頼性が向上し、出力の正当化がより説得力を持つようになると、AIが意図的に欺瞞的に設計および訓練されている可能性があります。
一般の人々がAIを専門知識が不足する分野で利用する際、AIに対する信頼性が重要です。LLMが公衆の重要な情報へのアクセスを仲介する場合、それぞれの出力がどのように正当化されているかを知る必要があります。しかし、残念ながらLLMはその情報を提供できません。この問題は深刻であり、AIの透明性と信頼性についての議論が重要です。
元記事: https://venturebeat.com/ai/why-ai-is-a-know-it-all-know-nothing/