論文の概要: The Case for Animal-Friendly AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01199v1
• Date: Sat, 2 Mar 2024 12:41:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 14:48:41.995209
• Title: The Case for Animal-Friendly AI
• Title（参考訳）: 動物に優しいAIの事例
• Authors: Sankalpa Ghose, Yip Fai Tse, Kasra Rasaee, Jeff Sebo, Peter Singer
• Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)における動物行動評価のための概念実証システムを開発した。 予備的な結果は, 動物に与える考察に関して, 実験モデルの結果をベンチマークすることができることを示唆している。 この研究は、より有用で責任あるAIシステムへの一歩であり、すべての知覚的存在の重要な関心と視点をよりよく認識し、尊重する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial intelligence is seen as increasingly important, and potentially profoundly so, but the fields of AI ethics and AI engineering have not fully recognized that these technologies, including large language models (LLMs), will have massive impacts on animals. We argue that this impact matters, because animals matter morally. As a first experiment in evaluating animal consideration in LLMs, we constructed a proof-of-concept Evaluation System, which assesses LLM responses and biases from multiple perspectives. This system evaluates LLM outputs by two criteria: their truthfulness, and the degree of consideration they give to the interests of animals. We tested OpenAI ChatGPT 4 and Anthropic Claude 2.1 using a set of structured queries and predefined normative perspectives. Preliminary results suggest that the outcomes of the tested models can be benchmarked regarding the consideration they give to animals, and that generated positions and biases might be addressed and mitigated with more developed and validated systems. Our research contributes one possible approach to integrating animal ethics in AI, opening pathways for future studies and practical applications in various fields, including education, public policy, and regulation, that involve or relate to animals and society. Overall, this study serves as a step towards more useful and responsible AI systems that better recognize and respect the vital interests and perspectives of all sentient beings.
• Abstract（参考訳）: しかし、AI倫理とAI工学の分野は、大きな言語モデル(LLM)を含むこれらの技術が動物に多大な影響を与えることを十分に認識していない。 動物は道徳的に重要であるので、この影響は重要だと我々は主張する。 llmsにおける動物評価の最初の実験として,複数の視点からllm反応とバイアスを評価する概念実証評価システムを構築した。 本システムは, LLMのアウトプットを, その真理性と, 動物の利益に対する考慮度という2つの基準で評価する。 構造化クエリと事前定義された規範的視点を用いて,OpenAI ChatGPT 4 と Anthropic Claude 2.1 をテストした。 予備結果は,実験モデルの結果を動物に与えた考慮についてベンチマークし,生成した位置やバイアスを,より発達し検証されたシステムで解決し緩和できることを示唆している。 本研究は、動物倫理をaiに統合する一つのアプローチであり、将来の研究の道を開き、教育、公共政策、規制など、動物や社会に関わる様々な分野における実践的応用に寄与する。 全体として、この研究はより有用で責任あるAIシステムへの一歩であり、すべての知覚的存在の重要な関心と視点をよりよく認識し、尊重する。

関連論文リスト

• Do great minds think alike? Investigating Human-AI Complementarity in Question Answering with CAIMIRA [43.116608441891096]
  人間は知識に基づく帰納的、概念的推論においてAIシステムより優れています。 GPT-4やLLaMAのような最先端のLLMは、ターゲット情報検索において優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-09T03:53:26Z)
• Towards Bidirectional Human-AI Alignment: A Systematic Review for Clarifications, Framework, and Future Directions [101.67121669727354]
  近年のAIの進歩は、AIシステムを意図された目標、倫理的原則、個人とグループの価値に向けて導くことの重要性を強調している。 人間のAIアライメントの明確な定義とスコープの欠如は、このアライメントを達成するための研究領域間の共同作業を妨げる、大きな障害となる。 我々は、2019年から2024年1月までに400以上の論文を体系的にレビューし、HCI(Human-Computer Interaction)、自然言語処理(NLP)、機械学習(ML)といった複数の分野にまたがって紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T16:03:25Z)
• AI Ethics: A Bibliometric Analysis, Critical Issues, and Key Gaps [3.8214695776749013]
  この研究は、過去20年間にAI倫理文学の総合的文献計測分析を行った。 彼らは、コリングリッジジレンマを含む7つの重要なAI倫理問題、AIステータスの議論、AIの透明性と説明可能性に関連する課題、プライバシー保護の合併症、正義と公正の考慮、アルゴクラシーと人間の啓発に関する懸念、超知能の問題を提示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-12T21:43:21Z)
• Computer Vision for Primate Behavior Analysis in the Wild [61.08941894580172]
  ビデオに基づく行動監視は、動物の認知と行動を研究する方法を変える大きな可能性を秘めている。 今でも、エキサイティングな見通しと、今日実際に達成できるものの間には、かなり大きなギャップがある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-29T18:59:56Z)
• The Animal-AI Environment: A Virtual Laboratory For Comparative Cognition and Artificial Intelligence Research [13.322270147627151]
  Animal-AI Environmentは、人工知能と相対認知研究コミュニティの協力を促進するために設計されたゲームベースの研究プラットフォームである。 新機能には、インタラクティブボタン、報酬ディスペンサー、プレイヤー通知などが含まれる。 新たに設計したテストの一連のエージェントと、比較認知の分野での研究に触発された900のタスクのAnimal-AI Testbedの結果を提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-18T18:18:10Z)
• The AI Incident Database as an Educational Tool to Raise Awareness of AI Harms: A Classroom Exploration of Efficacy, Limitations, & Future Improvements [14.393183391019292]
  AIインシデントデータベース(AIID)は、AI技術の現実世界への展開に起因する害や害の先行事例を索引付けする、比較的包括的なデータベースを提供する、数少ない試みの1つである。 本研究は、社会的に高い領域におけるAI損傷の有病率と重症度に対する意識を高めるための教育ツールとしてのAIIDの有効性を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-10T02:55:09Z)
• The Role of AI in Drug Discovery: Challenges, Opportunities, and Strategies [97.5153823429076]
  この分野でのAIのメリット、課題、欠点についてレビューする。 データ拡張、説明可能なAIの使用、従来の実験手法とAIの統合についても論じている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-08T23:23:39Z)
• Metaethical Perspectives on 'Benchmarking' AI Ethics [81.65697003067841]
  ベンチマークは、人工知能(AI)研究の技術的進歩を測定するための基盤とみられている。 AIの顕著な研究領域は倫理であり、現在、ベンチマークのセットも、AIシステムの「倫理性」を測定する一般的な方法もない。 我々は、現在と将来のAIシステムのアクションを考えるとき、倫理よりも「価値」について話す方が理にかなっていると論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-11T14:36:39Z)
• Building Bridges: Generative Artworks to Explore AI Ethics [56.058588908294446]
  近年,人工知能(AI)技術が社会に与える影響の理解と緩和に重点が置かれている。 倫理的AIシステムの設計における重要な課題は、AIパイプラインには複数の利害関係者があり、それぞれがそれぞれ独自の制約と関心を持っていることだ。 このポジションペーパーは、生成的アートワークが、アクセス可能で強力な教育ツールとして機能することで、この役割を果たすことができる可能性のいくつかを概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-25T22:31:55Z)
• Perspectives on individual animal identification from biology and computer vision [58.81800919492064]
  計算機科学者と生物学者の両方に利用可能なツールの概要を提供するコンピュータビジョン識別技術の最近の進歩を概観する。 動物識別プロジェクトを始めるための勧告を提示し、現在の限界を説明し、将来どのように対処されるかを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-28T16:50:09Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。