論文の概要: Machine Learning Featurizations for AI Hacking of Political Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.09231v1
- Date: Fri, 8 Oct 2021 16:51:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-24 13:52:43.444355
- Title: Machine Learning Featurizations for AI Hacking of Political Systems
- Title（参考訳）: 政治システムのAIハッキングのための機械学習機能
- Authors: Nathan E Sanders, Bruce Schneier
- Abstract要約: 最近のエッセイ"The Coming AI Hackers"の中で、Schneier氏は、社会、経済、政治システムの脆弱性を発見し、操作し、悪用するための人工知能の将来の応用を提案した。
この研究は、AIハッキングの可能な"機能化"フレームワークを仮定して、機械学習から理論を適用することによって、概念を前進させる。
政治システムの属性や結果を予測するために,さまざまなディープラーニングモデルの応用を可能にするグラフとシーケンスデータ表現を開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: What would the inputs be to a machine whose output is the destabilization of
a robust democracy, or whose emanations could disrupt the political power of
nations? In the recent essay "The Coming AI Hackers," Schneier (2021) proposed
a future application of artificial intelligences to discover, manipulate, and
exploit vulnerabilities of social, economic, and political systems at speeds
far greater than humans' ability to recognize and respond to such threats. This
work advances the concept by applying to it theory from machine learning,
hypothesizing some possible "featurization" (input specification and
transformation) frameworks for AI hacking. Focusing on the political domain, we
develop graph and sequence data representations that would enable the
application of a range of deep learning models to predict attributes and
outcomes of political systems. We explore possible data models, datasets,
predictive tasks, and actionable applications associated with each framework.
We speculate about the likely practical impact and feasibility of such models,
and conclude by discussing their ethical implications.
- Abstract（参考訳）: 強固な民主主義の不安定化をアウトプットとするマシンや、国家の政治権力を混乱させる可能性のあるマシンへのインプットは何でしょうか?
最近のエッセイ“The Coming AI Hackers”の中で、Schneier氏(2021年)は、人工知能の将来の応用として、社会的、経済的、政治的システムの脆弱性を発見し、操作し、悪用することを提案した。
本研究は、機械学習からit理論を応用し、aiハッキングの可能な「実現」(入力仕様と変換)フレームワークを仮定することで、概念を進歩させる。
政治領域に着目して,政治システムの属性や成果を予測するために,さまざまなディープラーニングモデルの適用を可能にするグラフとシーケンスデータ表現を開発する。
可能なデータモデル、データセット、予測タスク、および各フレームワークに関連する実行可能なアプリケーションについて検討する。
このようなモデルの実用的影響と実現可能性について推測し、倫理的影響について議論することで結論づける。
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