- 大規模言語モデル（LLM）の偏見と幻覚に取り組むプログラムが進展し、IARPAのディレクターがその打ち上げに向けて進展したことを述べる。
- IARPAは2023年末にBias Effects and Notable Generative AI Limitations（BENGAL）プログラムを発表。
- BENGALのパフォーマーは、偏見の検出と多様な分析的視点の導入、AIの幻覚と推論の検出と緩和、機密環境での情報の安全な流れを確保する方法、および毒入りソースの改善を含むトピック領域に焦点を当てる。
- AIとLLMシステムの潜在的な影響を理解することは、システムが機関やワークフローにより統合されるにつれて、情報主任にとってますます重要になっている。
- BENGALはIARPAの分析局における12の現行研究プログラムの1つであり、情報コミュニティにおけるAIとLLMのセキュリティを改善し維持するために、これらの研究プログラムを活用することは特に重要である。
- BENGALスーパーシードリングプログラムは今年始まり、2年の取り組みとなる。マルチモーダルおよびテキストのみのLLMを評価する。
考え：AIとLLMの偏見や幻覚への対処は重要であり、これらの要素がシステムにどのように影響を与えるかを理解することは必須だと感じます。IARPAの取り組みは、AIとLLMの信頼性を向上させるための基盤となるものであり、情報コミュニティにおけるセキュリティの向上に貢献することが期待されます。AI技術の進化に伴い、スパイ同士の対立がAI同士の戦いへと移行する可能性も考慮されるべきであると感じます。
元記事: https://meritalk.com/articles/iarpa-advances-bengal-program/