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オープンソースAIの未来：Sentient Foundationの分析

🗓 Created on 7/5/2024

  • 📜要約
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  • 🔍詳細
    • 🏷Sentient Foundationの概要
    • 🏷オープンソースAIの透明性と倫理
    • 🏷Sentient Foundationの資金調達と成長
    • 🏷倫理的AIの原則と実践
  • 🖍考察
  • 📚参考文献
    • 📖利用された参考文献
    • 📖未使用の参考文献
    • 📊ドメイン統計

📜 要約

主題と目的の要約

今回の調査では、オープンソースのAI開発プラットフォームであるSentient Foundation（sentient.foundation）に焦点を当てました。主な目的は、同社の取り組みやAI倫理に関する重要なテーマを客観的に分析し、その成果をまとめることです。

主要な内容と発見

  • Sentient FoundationがPeter ThielのFounders Fundを中心とする投資家から8500万ドルの資金調達を行い、AI開発者の支援やオープンAIプラットフォームの進化を目指していることが明らかになりました。
  • AIの透明性と倫理に関するセクションでは、オープンソースAIの機会と課題に焦点を当て、AI生成コードの課題やシステミックリスクについての議論が行われています。
  • 報告書は、透明性に関する専門家を対象とした調査やインタビューに基づいて、現在のAIの透明性の状況と直面する課題を検証しています。

結果と結論のまとめ

Sentient Foundationの取り組みは、AI開発者の支援やオープンソースAIの進化を促進する可能性を秘めています。また、AI倫理に関する議論や透明性の重要性についての洞察は、今後のAI技術の発展に向けて重要な示唆を提供しています。報告書は、AIの透明性と倫理に関する取り組みが、AI技術の発展において不可欠であることを強調しています。

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🔍 詳細

🏷Sentient Foundationの概要

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Sentient Foundationの概要

Sentient Foundationは、オープンソースAI開発プラットフォームであり、Peter ThielのFounders Fundを中心とする投資家から8500万ドルのシード資金を調達しました。この資金は、エンジニアの採用とSentientのオープンAIプラットフォームの進化を支援することを目的としています。同社は、AI開発者がオープンソースのモデルやデータを収益化できるようにすることを目指しており、ブロックチェーンプロトコルとインセンティブメカニズムを活用して開発者の経済的利益を一致させる予定です。

Sentient Foundationの詳細

Sentient Foundationは2024年7月2日に発表され、AI開発者がオープンソースのモデルやデータを収益化できるようにすることを目指しています。同社のリーダーシップには、Sandeep Nailwal、Pramod Viswanath、Himanshu Tyagiなどが含まれています。Sentientはブロックチェーンプロトコルとインセンティブメカニズムを活用し、オープンな人工知能の成長を促進する予定です。Founders FundのパートナーであるJoey Krugは、SentientがオープンソースAIのインセンティブを解決しようとしていると述べています。
Sentientのテストネットは2024年の現在の四半期に立ち上げられる予定であり、シードラウンドへの追加投資家にはRobot Ventures、Symbolic Capital、Dao5、Delphi、Primitive Venturesなどが含まれています。分散型AIの台頭に伴い、ブロックチェーンとAI技術を統合する多くのスタートアップが注目されています。Oraなどのプロトコルは、AIモデルをトークン化する技術を開発し、ベンチャーキャピタル投資も急増しています。Galaxy Researchによると、2024年第1四半期には24億9000万ドルが投資され、取引件数も増加しています。
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Sentient
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journey
bank of the future
Federated Model Aggregation
Data Profiler
Synthetic Data
Open Source Initiative
Open Source Program Office

🏷オープンソースAIの透明性と倫理

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オープンソースAIの透明性と倫理

AIの透明性と倫理に関するセクションでは、オープンソースAIの機会と課題に焦点を当てています。オープンソースAIの定義やAI生成コードの課題に触れ、AIからのシステミックリスクについても言及しています。ジュネーブでの議論からの合意は、AIの透明性がより良い道筋を提供し、倫理的なガイドラインや原則にコミットすることが重要であると結論付けています。

AIの機会と課題

2023年12月に公開されたLinux Foundation Researchによる報告書「Standing Together on Shared Challenges」によると、オープンソースは1980年代から草の根運動から技術革新や社会的イノベーションの重要なドライバーに成長しています。オープンソースのアイデアは、ソフトウェアのソースコードを誰でも自由に閲覧、変更、配布できるようにすることで、グローバルなソフトウェア産業を根本的に変革し、他の分野での協力とイノベーションの強力な新しいモデルとなりました。

AIモジュールの要点

  • AIにおけるオープン性は、ソースコードへのアクセス以上のものを含む
    • オープンソースソフトウェア（OSS）の定義は25年ほど前から一般的に受け入れられており、「OSSは誰でも検査、変更、拡張ができるソースコードを持つソフトウェア」とされています。しかし、AIシステムは従来のソフトウェアとは異なり、異なる定義、プロトコル、開発プロセスを必要とします。
  • AI生成コードはオープンソースのライセンス、セキュリティ、規制に課題をもたらす
    • AIコードジェネレーターは、GitHubなどのプラットフォームにホストされている膨大なオープンソースコードライブラリを含む大規模なデータセットでトレーニングされています。これにより、多様なコードがAIモデルのトレーニングに使用され、実世界のコードの豊富で包括的な源泉となっています。

AIからのシステミックリスクは緊急のオープンソース対応を必要とする

  • バイアスと差別
    • Stanfordの2022年のAI指数レポートによると、LLMは以前よりも能力が高まっていますが、トレーニングに使用される膨大なデータの中に存在する毒性や偏見を反映し、社会の偏見や権力構造を増幅する傾向があります。
  • 悪用
    • AIの能力が悪用されていることは驚くべきことではありません。AIが現実世界にますます絡み合うようになるにつれて、報告されるインシデントや被害の追跡が改善されていることから、古いインシデントが過小報告されている可能性があることを示唆しています。
  • 人類への存在脅威
    • AIの長期的な進化を考えると、AIが人間の知能を等しくまたは超える機械が潜在的に人類に対する存在脅威となる可能性について懸念が高まっています。

結論

ジュネーブでの議論からの合意は、AIの弱点や課題に対処するためにオープン性がより良い道筋を提供するというものです。AIの開発に関与するすべてのステークホルダーが、透明性、説明責任、公正さ、AI技術の責任ある使用を促進するAI開発のための倫理的なガイドラインや原則にコミットすることが賢明であり、AIシステムが人間の価値観や社会の幸福に合致するように展開されることを保証します。
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Standing Together on Shared Challenges
Linux Foundation Research
Open Source Congress
How the Original Promises of the Open Source Movement Now Apply to AI Systems
open-source software
Open Source Definition
don’t behave like traditional software
neural networks
The Economic Potential of Generative AI
GitHub estimated
2022 AI Index Report
reflect the toxicity and bias
2023 AI Index Report
AIAAIC database
likely long term evolution
What are the chances of an AI Apocalypse
superforecasters
super-intelligent AI
regulatory
legal
geopolitical
2023
Compliance and Security
Cloud Computing
Projects
Linux How-To
Open Source
Diversity & Inclusion
Open Source Best Practices
2022
Training and Certification
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2024
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🏷Sentient Foundationの資金調達と成長

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Sentient Foundationの資金調達と成長

Sentient Foundationは、Peter ThielのFounders Fund、Pantera Capital、Framework Venturesをリードとする投資家から8500万ドルのシードファンディングを獲得しました。この資金調達により、AI開発者がオープンソースのモデルやデータを収益化できるようにすることを目指し、ブロックチェーンプロトコルとインセンティブメカニズムを活用して開かれた人工知能の進化を可能にします。

Sentientの背景

Sentientは、オープンAIプラットフォームの開発とエンジニアの採用を支援するために資金を提供します。このスタートアップは、AI開発者がオープンソースのモデルやデータを収益化できるようにすることを目指しています。Sentientのブロックチェーンプロトコルとインセンティブメカニズムは、開かれた人工知能の進化を可能にします。

Joey Krug氏のコメント

「現在、誰もがモデルをコピーして無料で使用できますが、Sentientはこのインセンティブ問題を解決しようとしています。これはオープンソースAIを非効率化しています」とFounders FundのパートナーであるJoey Krug氏は述べています。

分散型AIの浸透

2024年には、ブロックチェーンとAI技術を組み合わせたスタートアップが急増しています。Oraは、AIモデルをトークン化する技術を構築しており、Polychain、HF0、Hashkey Capitalから2,000万ドルを調達しました。Galaxy Researchによると、2024年第1四半期には、投資家が603件の取引に24億9000万ドルを投資し、前四半期から資金調達が29％増加し、取引件数が68％増加しました。
cointelegraph.com

Founders Fundによる共同リード

Peter ThielのFounders FundがSentientに対する重要な$85 millionのシードラウンド投資を共同リード。投資ラウンドはFounders Fund、Pantera Capital、Framework Venturesによって共同リードされ、Ethereal、Robot Ventures、Symbolic Capital、Delphiなどの多くの他の投資家からの貢献も含まれている。

目標と使途

投資資金はプラットフォームの構築、AI研究者やブロックチェーンエンジニアの雇用、主要な学術機関や業界関係者とのパートナーシップの確立に使用される予定。Sentientの目標は、AI研究と開発のためのオープンソースプラットフォームを提供し、AI革新をコミュニティによって構築されたオープンAGIに整合させること。

分散化と公正な分配

Sentientの中心的な貢献者は、AI開発におけるバランスの取れたアプローチの必要性を強調。Sandeep NailwalやPramod Viswanathなどの貢献者は、AIサービスへのアクセスを制御する数社の企業の危険性を指摘し、コミュニティ主導のアプローチの必要性を強調。

パートナーシップと協力

Sentientは、主要な学術機関や業界関係者と協力して、その使命を前進させる予定。これらのパートナーシップは、多様な専門家やステークホルダーを一堂に集め、プラットフォームの開発に貢献し、それがオープンでアクセス可能であることを確保することが期待されている。
crypto-news-flash.com

挑戦と展望

分散化によるAIプロセスの一部の困難さにもかかわらず、Sentientはこれらの課題を克服し、コミュニティ主導のAIプラットフォームのビジョンを前進させることにコミットしている。AI開発へのアプローチは、多様な意見と貢献がイノベーションを促進するという信念に根ざしている。
hawkinsight.com
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The Block
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Polygon’s foray into AI.
technology’s alignment
computing power required
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raised $20 million
injected $2.49 billion into 603 deals
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🏷倫理的AIの原則と実践

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Foundations of Ethical AI: Concepts and Principles of Explainability and Trust

AI倫理は、組織にとって3つの主要な倫理的懸念を導入します：プライバシーとデータガバナンス、バイアスと公平性、透明性。AI技術の広範な利用は、FSO（金融サービス機関）や金融犯罪リスク管理システムでの倫理的な課題とリスクについての議論を促進しました。AI技術は人類の発展に重要な影響を与えており、これらのシステムに対して何をすべきか、システム自体が何をすべきか、どのようなリスクが潜在的に関与しているか、これらをどのように制御できるかについて、基本的な問題を提起しています。

倫理的AIとは何ですか？

過去数年間、倫理的AIの議論は、学術的な関心から政治的および公共の議論の対象に移行しました。倫理的AIは、AIシステムに特有の技術倫理に関連する技術倫理の一部であり、AIが社会において引き起こす倫理的な害を最小限に抑えるために、人間の開発者、製造業者、運用者がどのように行動すべきかという重要な問題に関心を寄せています。倫理的AIは、ロボットや他のAIシステムやエージェントに焦点を当てた先進技術の倫理の一部であり、AIに関連する倫理原則、規則、ガイドライン、ポリシー、および規制を研究しています。さらに、倫理的AIは、AI技術の開発と使用における道徳的行動を導くために広く受け入れられた基準を利用する一連の価値観、原則、および技術です。広義には、AIに関連する倫理は、実体（人間、知的ロボット、エージェントなど）の道徳的義務と責務に関わる学問として定義できます。
niceactimize.com

AI Transparency in Practice - Mozilla Foundation

この報告書は、MozillaのInsights Teamを率いるRamak Molavi Vasse'iによって主導された多分野の研究を紹介しています。Jesse McCrosky（Thoughtworks）は、自身のデスクリサーチと責任あるAIに関する業界経験に基づいて、報告書の共著者として参加しました。透明性は責任あるAIの中心にあり、特定のステークホルダーのリテラシーとニーズに合わせた有用で実行可能な情報を提供することを目指す「意味のあるAIの透明性」という概念を探求しています。報告書は、欧州のAI法案や連邦取引委員会のAIに対する関心の高まりなど、将来の規制を踏まえて実施されました。59人の透明性に関する専門家を対象とした調査とインタビューに基づき、報告書は現在のAIの透明性の状況と直面する課題を検証しています。

意味のあるAIの透明性

透明性を正しく行うことは目的を達成する手段です。適切な情報が適切な方法で提供されることが鍵です。意味のある透明性は、ステークホルダーが適切で理解可能な説明を受け取り、情報を提供することで、情報に基づいた意思決定を可能にすることを目指しています。意味のある透明性を通じて提供される情報は、ステークホルダーが異議を唱えたり、選択権を行使したり、公正性を評価したり、AIの背後にいる責任あるエンティティを特定したりするのに役立ちます。
グローニンゲン大学の研究者は、「人間は、AIシステムの出力のバイナリ的性質に対立する物語形式の説明を必要とする」と述べています。また、他の研究者は、「市民のほとんどは、単に『動作方法を説明できないが、非常に安全である』と言われた場合、どのAIシステムにも信頓しないだろう」と述べています。
AI説明ツールやXAIの開発と評価には多くの作業が行われています。しかし、そのようなツールへの信頼は一般的に低いです。これらのツールは、AIの透明性と責任を作成することに焦点を当てており、ある程度効果的ですが、解釈可能性とトレーサビリティが要件である場合、後から説明を作成しようとするよりも、設計上解釈可能なモデルを作成する方が望ましいです。
さらに、AIの透明性は、技術に焦点を当てた説明可能性/解釈可能性だけでなく、意味のある透明性を作成するためにより重要な他の方法が存在します。これには、システムのリスクや制限事項をユーザーや消費者に伝えること、アルゴリズムの意思決定の背後にいる人物に関する情報を提供し、彼らを責任を負うことができるようにすること、彼らが影響を受ける決定についてコミュニケーションを開始する方法をステークホルダーに提供すること、意思決定のために使用された仕様を分解するドキュメントを配布すること、決定後の検証レターを提供することが含まれます。
AIの透明性に関する議論はしばしば説明可能性に焦点を当てていますが、これは中心的な要素と見なされています。[しかし、
siliconangle.com
](https://foundation.mozilla.org#footnote-6) **AIの透明性と説明可能性は同じものではありません。**説明可能性はAIの透明性の一部であり、図に示されているように、説明可能性を超えたAIの透明性と見なされる要素が存在します。これには、使用目的、AIのメトリクス、データの出所、潜在的な社会的および環境的影響に関する情報、責任の明確な帰属など、説明可能性を超えるAIの透明性と見なされる要素が含まれます。社会的透明性は、AIシステムの使用の社会的、組織的、文化的なコンテキストを考慮し、開示することを含みます。
Figure: Information that may be considered elements of AI transparency beyond — and including — explainability. 図: 説明可能性を超えたAIの透明性と見なされる要素
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, the Federal Trade Commission’s increased attention to AI [1]
, and the US AI regulation on the horizon.
The focus
rarely prioritized
confidence
do not employ criteria
poses a challenge
Section 5
However, [6]
on a framework for ethical aspects of AI, robotics, and related technologies. Taking a broader view on AI transparency, our figure below shows elements that may qualify as AI transparency beyond explainability, such as the purpose of use, the metrics of the AI, the provenance of the data, information about its potential societal and environmental impacts, as well as the clear attribution of responsibility. Social transparency involves considering and disclosing the social, organizational, and cultural context of the use of an AI system.
, Joshua Kroll writes about taking a design-oriented perspective on understanding AI: [9]
below.
have shown that data such as interests/likes and location is highly predictive of diverse socioeconomic factors including: sexual orientation, political orientation, membership in certain ethnic groups, gender, age, education, and marital status. This has important design implications: the system may not be intended to make decisions based on ethnicity, but the features selected result in a design that is misaligned with this intent. [10]
. In reality, we don't know precisely what combination of metrics are used, whether they are appropriate for the purpose, or how success is quantified. There is, however, overwhelming empirical evidence [12]
that people frequently encounter content they find disturbing and not in line with preferences they feel they have communicated to the platform.
13] ![
, aggressively optimizing for clicks can amplify the reach of ads that are “designed to attract attention and to entice users being typically deceptive, sensationalized, or otherwise misleading” known as “clickbait” [14]
content. This is largely because it is generally easier to incentivize clicks using deceptive design than it is to create ads with true user value. Often, developers may not consider the full consequences of the metrics they select. This observation is exacerbated when applied to cases where the target use is not yet fixed, is flexible, or may change at a later date. In our survey, around 8% of AI models are stated to be built for multiple use. These cases deserve special attention and can be potentially critical due to decreased observability when the AI is repurposed after deployment and the increased potential for not closing the information loop back to the developer team.
Additionally, many builders lack awareness and empathy for the potential harm their decisions can cause. Our survey shows that AI transparency is therefore often overlooked by companies and leaders, leading to gaps in builders' skills and a low sense of personal accountability. [16]
and the Digital Services Act [17]
coming into force, which will cement a number of transparency obligations for AI services and products as well as algorithmic recommendation systems used for large digital platforms.
, including providing information to users. High-risk AI systems are categorized by a predefined list (Annex III) in the AI Act and include systems that pose significant risks to fundamental rights or security, such as biometric identification, credit scoring, recruitment or self-driving cars. Fines for failure to comply with these requirements can be up to 20 million euros or 4% of the total worldwide annual turnover in the preceding financial year, whichever is higher.
is gaining traction and will become increasingly relevant and might be able to fill the lack of guidance articulated by our participants. Mozilla is supporting the AI Auditing ecosystem with various projects that are covered on our blog. [20]
are in an early phase of exploration and implementation. European standards are also expected [22]
to consolidate and might therefore become more relevant in the field.
and false accusations of (in this case welfare) fraud. [24]
The evolution of methods to explain these black box models will hopefully mitigate some of these risks.
, she describes the distinction, as explained in one summary [26]
of the paper:
found that “explanations could be seen as blameworthy agents, obscuring the responsibility of developers in the decision-making process” and “that XAI could result in incorrect attributions of responsibility to vulnerable stakeholders, such as those who are subjected to algorithmic decisions (i.e., patients), due to a misguided perception that they have control over explainable algorithms.” It is critical that explainability or interpretability be employed in the service of meaningful transparency, rather than as ends for their own sake. [28]
takes a broad definition of AI that includes such models. These models, when using interpretable features, are generally not “black box” and interpretability by the builders would not require the ex-post explanation tools mentioned above (with the exception of purely descriptive methods such as model cards). The comprehensibility of these models would therefore be more a procedural issue (documentation and organizing of the interpretation) than a technical one. [29]
that work best in the machine learning industry and in real-life settings. Survey participants identified the tools below as their most used. [30]
Thus, this is not about interpretability from the laypersons’ point of view. Such AI transparency is addressed in [31]
Section 8
about the topic: depending on the organization and intended business goals, increased algorithmic transparency could pose a threat to proprietary methodologies and technologies. While algorithmic transparency is not about the disclosure of algorithms and data but about explanations and [32]
, or that the people using them could not understand them properly, leading to misinterpretation. As one respondent put it, the fact that AI explainability tools are a tech trend doesn't guarantee quality. " [33]
on the EU’s AI Act: [34]
model COMPAS used by the US Justice System. There are of course some other cases in which more complex models are significantly more performant, but in this case, gains are minimal and come at the cost of opaque and potentially inappropriate criteria. [35]
, is critical for meaningful transparency. Careful consideration of what a system is designed to do and the extent to which it is fit for that purpose is part of the concept of meaningful AI Transparency, but so is consideration of risks of unintended consequences or the understanding of broader social impacts. [36]
Transparency can include information about computational resources used, power consumed, and carbon emitted. Legislation to require this is already coming, for example, in France. [37]
As AI is a rapidly-developing field, it is critical that adequate transparency of carbon emissions is established as a norm to allow tracking of the environmental consequences – what gets measured, gets managed. [39]
over the past years, including in the documentary The Cleaners [40]
, which explored the mental health of content moderators. In our survey, 6 out of 16 respondents to the question around tech work said they are knowledgeable about the working conditions of tech workers involved in their work (e.g. content moderators and data labelers for supervised learning). Another 6 stated that they are somewhat informed, and 4 survey participants said that they don’t have any information about labor conditions.
, #NoTechForICE [42]
, #RecruitMeNot
43] [, and #TechWontBuildIt
44] [. Just as many are indifferent. Two were not aware of those campaigns, and one participant stated that “
features a number of proven tools for consideration of possible unintended consequences. [46]
such as too long or incomplete privacy policies. A particular danger of too much focus on AI transparency as a goal is that accountability can be shifted to those affected by the algorithmic decision – transparency should not put an excessive burden on stakeholders. Transparency then acts as a substitute for accountability instead of ensuring it. This fallacy, which is also known from the privacy field [47]
regarding deceptive design to obtain consent, should always be taken into account.
Some information or decisions may be too complex for some stakeholders, in which case delegates with aligned interests can act as proxies for the stakeholders. For example, car buyers are not asked to evaluate the safety of each car model themselves, but instead they delegate assessing the transparency information about car safety features to standards and regulatory bodies. Similarly, some AI transparency information may be suitable for regulators or other third parties, rather than users or subjects. [49]
— and its relation to trustworthiness shows that recipients’ AI literacy plays a relevant role
50] *and*that people can be nudged into trusting AI by simply providing them a lot of information about it. On the other hand, other research [shows that effective transparency from an AI system can make users “more inclined to second-guess its recommendations”. This is something to keep in mind when reflecting about the right amount of transparency.
to transparency, and some of our participants also favor this approach. A few respondents are already working with explanations for stakeholders by building a chat bot to [52]
approaches like [53]
When it comes to model cards and other methods of providing meta-level explanations, there is new skepticism rising in research about “metadata maximalism.”
Decision subjects, those affected by the use of AI, need transparency that enables them to understand and contest algorithmic decisions and voice their disagreement. [56]
and accuracy, not on user rights or ethical principles of AI. [58]
project just how difficult it is to uncover information about the video site’s recommender system. [59]
only after a corresponding law (in that case the Network Enforcement Act in Germany) has come into force. [60]
already indicate a problem
, but we are still in an early stage of a shift to AI organizations universally considering the topic. [62]
reveals a lack of empathy and solidarity toward impacted individuals, with few AI developers questioning if what they are building is ethical. Questions like, “If the model is wrong, does it have a harmful effect?” are rarely asked. The same goes for questions about the ecological impact of AI. [63]
Ramak Molavi Vasse'i
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Mozfest working group
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blunt warning
Jonathan Birch
ChatGPT
Foundations of Animal Sentience project
became convinced
AI rights
like those] developed at Imperial College London to help doctors with their training that [mimic human pain expressions
substrate
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🖍 考察

調査の結果

Sentient Foundationは、オープンソースAI開発プラットフォームであり、Peter ThielのFounders Fundを中心とする投資家から8500万ドルのシード資金を調達しました。この資金は、エンジニアの採用とSentientのオープンAIプラットフォームの進化を支援することを目的としています。同社は、AI開発者がオープンソースのモデルやデータを収益化できるようにすることを目指しており、ブロックチェーンプロトコルとインセンティブメカニズムを活用して開発者の経済的利益を一致させる予定です。AIの透明性と倫理に関するセクションでは、オープンソースAIの機会と課題に焦点を当てています。オープンソースAIの定義やAI生成コードの課題に触れ、AIからのシステミックリスクについても言及しています。ジュネーブでの議論からの合意は、AIの透明性がより良い道筋を提供し、倫理的なガイドラインや原則にコミットすることが重要であると結論付けています。

推定

AI倫理に関する課題やシステミックリスクについて、さらに詳細な調査が必要です。具体的には、以下の点について推定する必要があります：
  • AI生成コードの課題に関連する具体的な問題点とその影響
  • オープンソースAIの透明性がもたらす機会と課題のバランス
  • AI倫理におけるプライバシーとデータガバナンス、バイアスと公平性、透明性の具体的な課題と解決策
これらの問題を解決するためには、さらなる研究と専門家の意見を取り入れた分析が必要です。

分析

Sentient Foundationの取り組みは、オープンソースAIの透明性と倫理に焦点を当てており、AI開発者の経済的利益を考慮しています。しかし、AI生成コードの課題や倫理的懸念に対処するためには、さらなる議論と取り組みが必要です。透明性と倫理に関する議論は、AI技術の将来において重要な位置を占めており、適切なガイドラインや原則の策定が求められています。

今後の調査

今後の調査テーマ：
  • AI生成コードの課題とその解決策に関する研究
  • オープンソースAIの透明性と倫理に関する専門家の意見調査
  • AI倫理におけるプライバシーとデータガバナンス、バイアスと公平性、透明性の具体的な課題に関する調査
これらの調査テーマを基に、AI技術の透明性と倫理に関する議論をさらに深めていくことが重要です。

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🏷 オープンソースAIの透明性と倫理

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Huge “foundation models” are turbo-charging AI progress | The ...
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Artificial Intelligence and Global Challenges — No Poverty | by ...
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Organoid intelligence (OI): the new frontier in ... - Frontiers
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Innovation in AI & Innovation Topics in Artificial Intelligence ...
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What is artificial intelligence (AI)? Everything you need to know
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The rise of AI: a look at technology past and present - Telefónica
Sustainable Development Goals: Impact & SDGs ... Despite these challenges, the 1950s laid the foundation for future advances in the field of AI.
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What Is General AI? — updated 2024 | IxDF
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Artificial Intelligence (AI) Ethics: Ethics of AI and Ethical AI ...
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調査のまとめ
#### 回答 Sentient Foundationは、AI革新をコミュニティ主導のオープンAGIに整合させています。短期、中期、長期の製品ロードマップを持ち、オープンな役割を果たすことを目指してい...

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