【第47話】AIにも”不公平”がある?公正な判断を目指す「フェアネス」という考え方
AIにも「不公平」が存在し、特定の人や集団に不利な判断を避けるための「フェアネス」という考え方が重要であり、技術と倫理の両面から公正さを追求する努力が求められています。
AIにも「不公平」が存在し、特定の人や集団に不利な判断を避けるための「フェアネス」という考え方が重要であり、技術と倫理の両面から公正さを追求する努力が求められています。
AIの信頼性を高める「リード付き」アプローチは、制御と検証を通じてビジネスにおけるAIの安全な活用を促進し、透明性のある成果物を生み出す手法です。
AIの判断が偏る理由は、学習に使われるデータに含まれる人間社会の先入観や偏見が影響しており、これを理解することが公平な利用につながります。
LLMOpsは、大規模言語モデルを安定して運用するための管理術であり、AIと共に働く社会において重要な視点となります。
AIの進化には強力なインフラが不可欠であり、Anthropicが提案する「アメリカでAIを育てよう」は、電力供給とデータセンター整備の重要性を示しています。
AIを作った後も安定して運用するための考え方「MLOps」は、機械学習モデルの開発から運用までをスムーズに繋げる重要な仕組みです。
スマートフォンでAIが迅速に動作する理由は、推論最適化という技術によるもので、これにより軽量かつ省エネでAIモデルが調整されています。
AIの進化に伴い、AnthropicがEUの行動規範に署名したことは、責任ある開発と安全性を重視する新たな指針を示す重要な一歩です。
スマートフォンでAIがスムーズに動く理由は「モデル圧縮」と呼ばれる技術にあり、これにより大きなAIモデルを軽量化し、手のひらサイズの端末でも高性能な機能を実現しています。
イーロン・マスク氏のxAI社が発表した「Grok 3」は、考える力を持つAIとして進化し、複雑な問題解決に向けた新たな可能性を示しています。