論文の概要: Forecasting AI Progress: A Research Agenda

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.01848v1
• Date: Tue, 4 Aug 2020 21:46:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 00:48:50.483163
• Title: Forecasting AI Progress: A Research Agenda
• Title（参考訳）: aiの進歩を予測する:研究課題
• Authors: Ross Gruetzemacher, Florian Dorner, Niko Bernaola-Alvarez, Charlie Giattino, David Manheim
• Abstract要約: 本稿では,AIの進歩を予測するための研究課題の開発について述べる。 Delphiのテクニックを使って、どの質問や方法に優先順位をつけるか、専門家の意見を導き、集約する。 専門家は、AIの進捗を予測するための様々な方法を検討するべきだと述べた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.41998444721319206
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Forecasting AI progress is essential to reducing uncertainty in order to appropriately plan for research efforts on AI safety and AI governance. While this is generally considered to be an important topic, little work has been conducted on it and there is no published document that gives and objective overview of the field. Moreover, the field is very diverse and there is no published consensus regarding its direction. This paper describes the development of a research agenda for forecasting AI progress which utilized the Delphi technique to elicit and aggregate experts' opinions on what questions and methods to prioritize. The results of the Delphi are presented; the remainder of the paper follow the structure of these results, briefly reviewing relevant literature and suggesting future work for each topic. Experts indicated that a wide variety of methods should be considered for forecasting AI progress. Moreover, experts identified salient questions that were both general and completely unique to the problem of forecasting AI progress. Some of the highest priority topics include the validation of (partially unresolved) forecasts, how to make forecasting action-guiding and the quality of different performance metrics. While statistical methods seem more promising, there is also recognition that supplementing judgmental techniques can be quite beneficial.
• Abstract（参考訳）: AIの安全性とAIガバナンスに関する研究努力を適切に計画するためには、不確実性を減らすためにAIの進歩を予測することが不可欠である。 これは一般的には重要な話題であると考えられているが、ほとんど研究が行われておらず、その分野を概観する文書は公開されていない。 さらに、分野は非常に多様であり、その方向性に関するコンセンサスも公表されていない。 本稿では,Delphi技術を利用したAIの進歩を予測するための研究課題の開発について述べる。 論文の残りはこれらの結果の構造に従い、関連する文献を簡潔にレビューし、各トピックに対する今後の作業を提案する。 専門家は、AIの進捗を予測するための様々な方法を検討するべきだと述べた。 さらに専門家は、AIの進歩を予測する問題に対して、一般的かつ完全に独特な有能な質問を特定した。 最も優先度の高いトピックには、(部分的に解決されていない)予測の検証、予測アクションガイドの方法、さまざまなパフォーマンスメトリクスの品質などがあります。 統計的手法はより有望に思われるが、判断技法を補うことは極めて有益であるという認識もある。

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