論文の概要: Machine Love
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09248v2
- Date: Wed, 22 Feb 2023 18:17:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-23 12:17:50.039332
- Title: Machine Love
- Title（参考訳）: 機械愛
- Authors: Joel Lehman
- Abstract要約: 本稿では,機械が具体化するための愛着の概念が有用かどうかを考察する。
それは、MLにおける人間の繁栄のより豊かなモデルの必要性を強調することを目的としている。
結論は、現在MLは中毒、気晴らし、あるいは別々に働くことが多いが、別の道が開きつつあるかもしれないということだ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.583103869543946
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While ML generates much economic value, many of us have problematic
relationships with social media and other ML-powered applications. One reason
is that ML often optimizes for what we want in the moment, which is easy to
quantify but at odds with what is known scientifically about human flourishing.
Thus, through its impoverished models of us, ML currently falls far short of
its exciting potential, which is for it to help us to reach ours. While there
is no consensus on defining human flourishing, from diverse perspectives across
psychology, philosophy, and spiritual traditions, love is understood to be one
of its primary catalysts. Motivated by this view, this paper explores whether
there is a useful conception of love fitting for machines to embody, as
historically it has been generative to explore whether a nebulous concept, such
as life or intelligence, can be thoughtfully abstracted and reimagined, as in
the fields of machine intelligence or artificial life. This paper forwards a
candidate conception of machine love, inspired in particular by work in
positive psychology and psychotherapy: to provide unconditional support
enabling humans to autonomously pursue their own growth and development.
Through proof of concept experiments, this paper aims to highlight the need for
richer models of human flourishing in ML, provide an example framework through
which positive psychology can be combined with ML to realize a rough conception
of machine love, and demonstrate that current language models begin to enable
embodying qualitative humanistic principles. The conclusion is that though at
present ML may often serve to addict, distract, or divide us, an alternative
path may be opening up: We may align ML to support our growth, through it
helping us to align ourselves towards our highest aspirations.
- Abstract（参考訳）: MLは多くの経済的価値を生み出すが、私たちの多くはソーシャルメディアや他のML駆動アプリケーションと問題のある関係を持っている。
その理由の1つとして、MLは現時点で私たちが望むものを最適化することが多いため、定量化は容易だが、人間の繁栄について科学的に知られているものとは相反する。
ですから、私たちの不十分なモデルを通じて、MLは現在、エキサイティングな可能性をはるかに失っているのです。
人間の繁栄を定義することに合意はないが、心理学、哲学、霊的伝統の様々な観点から見れば、愛はその主要な触媒の1つだと理解されている。
本論は, 機械や人工生命の分野のように, 生命や知性といった誤った概念を慎重に抽象化し, 再認識できるかどうかを, 歴史的に検討する上で, 機械の具現化に有用な愛の具現化概念が存在するかどうかを考察するものである。
本稿では,特にポジティブ心理学と心理療法の研究に触発された,機械愛の候補概念を前進させ,人間が自発的に成長と発達を追求できるような無条件支援を提供する。
概念実証を通じて、機械学習における人間の繁栄のより豊かなモデルの必要性を強調し、肯定的な心理学をMLと組み合わせて機械愛の概念を大まかに実現し、現状の言語モデルが質的なヒューマニズムの原則を具現化し始めていることを示す。
結論として、現時点ではMLは中毒や気遣い、あるいは分断に役立ちますが、別の道が開かれています。
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