論文の概要: The opaque law of artificial intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13192v1
- Date: Thu, 19 Oct 2023 23:02:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-24 01:05:58.259464
- Title: The opaque law of artificial intelligence
- Title（参考訳）: 人工知能の不透明な法則
- Authors: Vincenzo Calderonio
- Abstract要約: 生成型AI(Chat-GPT)の最も優れたNLPモデルの一つのパフォーマンスを評価し、それが現在どこまで進んでいるかを確認する。
問題の分析は、イタリアの古典法に関するコメントで支持される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The purpose of this paper is to analyse the opacity of algorithms,
contextualized in the open debate on responsibility for artificial intelligence
causation; with an experimental approach by which, applying the proposed
conversational methodology of the Turing Test, we expect to evaluate the
performance of one of the best existing NLP model of generative AI (Chat-GPT)
to see how far it can go right now and how the shape of a legal regulation of
it could be. The analysis of the problem will be supported by a comment of
Italian classical law categories such as causality, intent and fault to
understand the problem of the usage of AI, focusing in particular on the
human-machine interaction. On the computer science side, for a technical point
of view of the logic used to craft these algorithms, in the second chapter will
be proposed a practical interrogation of Chat-GPT aimed at finding some
critical points of the functioning of AI. The end of the paper will concentrate
on some existing legal solutions which can be applied to the problem, plus a
brief description of the approach proposed by EU Artificial Intelligence act.
- Abstract（参考訳）: 本研究の目的は、人工知能の因果関係に関するオープンな議論において、アルゴリズムの不透明性を分析することであり、チューリングテストの会話手法を応用した実験的なアプローチにより、生成AI(Chat-GPT)の最も優れたNLPモデルの1つの性能評価を行い、それが現在どこまで進むことができるのか、また、その法規制の形がどうあるのかを確かめることである。
問題の分析は、aiの使用の問題を理解するための因果性、意図、欠点など、特に人間と機械の相互作用に焦点を当てたイタリアの古典法カテゴリーのコメントによって支持される。
コンピュータ科学の面では、これらのアルゴリズムを構築するのに使用される論理の技術的な観点から、第2章では、AIの機能のいくつかの重要な点を見つけることを目的としたChat-GPTの実践的な尋問が提案される。
論文の最後には、この問題に適用可能な既存の法的ソリューションと、EU人工知能法によって提案されたアプローチの簡単な説明に焦点を当てる。
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