論文の概要: Aligning Artificial Intelligence with Humans through Public Policy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01497v1
- Date: Sat, 25 Jun 2022 21:31:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-10 14:08:34.329091
- Title: Aligning Artificial Intelligence with Humans through Public Policy
- Title（参考訳）: 公共政策による人間と人工知能の連携
- Authors: John Nay, James Daily
- Abstract要約: このエッセイは、下流のタスクに活用可能なポリシーデータの構造を学ぶAIの研究の概要を概説する。
これはAIとポリシーの"理解"フェーズを表していると私たちは考えていますが、AIを整合させるために人的価値の重要な源としてポリシーを活用するには、"理解"ポリシーが必要です。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Given that Artificial Intelligence (AI) increasingly permeates our lives, it
is critical that we systematically align AI objectives with the goals and
values of humans. The human-AI alignment problem stems from the impracticality
of explicitly specifying the rewards that AI models should receive for all the
actions they could take in all relevant states of the world. One possible
solution, then, is to leverage the capabilities of AI models to learn those
rewards implicitly from a rich source of data describing human values in a wide
range of contexts. The democratic policy-making process produces just such data
by developing specific rules, flexible standards, interpretable guidelines, and
generalizable precedents that synthesize citizens' preferences over potential
actions taken in many states of the world. Therefore, computationally encoding
public policies to make them legible to AI systems should be an important part
of a socio-technical approach to the broader human-AI alignment puzzle. This
Essay outlines research on AI that learn structures in policy data that can be
leveraged for downstream tasks. As a demonstration of the ability of AI to
comprehend policy, we provide a case study of an AI system that predicts the
relevance of proposed legislation to any given publicly traded company and its
likely effect on that company. We believe this represents the "comprehension"
phase of AI and policy, but leveraging policy as a key source of human values
to align AI requires "understanding" policy. Solving the alignment problem is
crucial to ensuring that AI is beneficial both individually (to the person or
group deploying the AI) and socially. As AI systems are given increasing
responsibility in high-stakes contexts, integrating democratically-determined
policy into those systems could align their behavior with human goals in a way
that is responsive to a constantly evolving society.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)が私たちの生活に浸透することを考えると、AIの目的と人間の目標と価値を体系的に整合させることが重要です。
人間とAIのアライメント問題は、AIモデルが世界のすべての関連州で受けられるすべての行動に対して受け取るべき報酬を明確に指定する非現実性に起因している。
可能な解決策のひとつは、aiモデルの能力を活用して、さまざまなコンテキストにおける人間の価値を記述する豊富なデータソースから暗黙的にその報酬を学習することだ。
民主的な政策立案プロセスは、特定の規則、柔軟な基準、解釈可能なガイドライン、そして世界の多くの州で取られる潜在的な行動に対する市民の選好を合成する一般化可能な前例を開発することによって、そのようなデータのみを生産する。
したがって、AIシステムに適合するように公開ポリシーを計算的に符号化することは、より広範なAIアライメントパズルに対する社会技術的アプローチの重要な部分であるべきである。
このEssayは、下流のタスクに活用できるポリシーデータの構造を学ぶAIの研究の概要を示す。
aiが政策を理解する能力の実証として、提案法が公に取引された企業と関連性を予測し、その企業への影響を予測できるaiシステムのケーススタディを提供する。
これはAIとポリシーの"理解"フェーズを表していると私たちは信じていますが、AIを整合させるために人的価値の重要な源としてポリシーを活用するには、"理解"ポリシーが必要です。
アライメント問題の解決は、AIが個人(またはAIをデプロイするグループ)と社会的の両方にとって有益であることを保証するために不可欠である。
これらのシステムに民主的な政策を統合することで、常に進化する社会に反応する方法で、彼らの行動と人間の目標を一致させることができる。
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