論文の概要: Risks and Opportunities of Open-Source Generative AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08597v3
• Date: Wed, 29 May 2024 10:05:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 22:32:31.931679
• Title: Risks and Opportunities of Open-Source Generative AI
• Title（参考訳）: オープンソース生成AIのリスクと機会
• Authors: Francisco Eiras, Aleksandar Petrov, Bertie Vidgen, Christian Schroeder, Fabio Pizzati, Katherine Elkins, Supratik Mukhopadhyay, Adel Bibi, Aaron Purewal, Csaba Botos, Fabro Steibel, Fazel Keshtkar, Fazl Barez, Genevieve Smith, Gianluca Guadagni, Jon Chun, Jordi Cabot, Joseph Imperial, Juan Arturo Nolazco, Lori Landay, Matthew Jackson, Phillip H. S. Torr, Trevor Darrell, Yong Lee, Jakob Foerster,
• Abstract要約: Generative AI(Gen AI)の応用は、科学や医学、教育など、さまざまな分野に革命をもたらすことが期待されている。 こうした地震の変化の可能性は、この技術の潜在的なリスクについて活発に議論を巻き起こし、より厳格な規制を要求した。 この規制は、オープンソースの生成AIの誕生する分野を危険にさらす可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.86989162783648
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Applications of Generative AI (Gen AI) are expected to revolutionize a number of different areas, ranging from science & medicine to education. The potential for these seismic changes has triggered a lively debate about the potential risks of the technology, and resulted in calls for tighter regulation, in particular from some of the major tech companies who are leading in AI development. This regulation is likely to put at risk the budding field of open-source generative AI. Using a three-stage framework for Gen AI development (near, mid and long-term), we analyze the risks and opportunities of open-source generative AI models with similar capabilities to the ones currently available (near to mid-term) and with greater capabilities (long-term). We argue that, overall, the benefits of open-source Gen AI outweigh its risks. As such, we encourage the open sourcing of models, training and evaluation data, and provide a set of recommendations and best practices for managing risks associated with open-source generative AI.
• Abstract（参考訳）: Generative AI(Gen AI)の応用は、科学や医学、教育など、さまざまな分野に革命をもたらすことが期待されている。 こうした地震的な変化の可能性は、この技術の潜在的なリスクについて活発に議論を巻き起こし、特にAI開発をリードする大手テック企業からの厳しい規制を要求した。 この規制は、オープンソースの生成AIの誕生する分野を危険にさらす可能性がある。 Gen AI開発のための3段階のフレームワーク(近、中、長期)を使用して、現在利用可能なもの(中、中)と、より大きな機能(長期)を備えたオープンソース生成AIモデルのリスクと機会を分析します。 全体として、オープンソースのGen AIの利点は、そのリスクを上回っている、と私たちは主張する。 そのため、我々は、モデル、トレーニング、評価データのオープンソース化を奨励し、オープンソースの生成AIに関連するリスクを管理するための一連の推奨とベストプラクティスを提供します。

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