論文の概要: Towards Ethical Personal AI Applications: Practical Considerations for AI Assistants with Long-Term Memory
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11192v1
- Date: Tue, 17 Sep 2024 13:48:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-18 16:35:30.176028
- Title: Towards Ethical Personal AI Applications: Practical Considerations for AI Assistants with Long-Term Memory
- Title（参考訳）: 倫理的パーソナルAIアプリケーションに向けて:長期記憶を持つAIアシスタントの実践的考察
- Authors: Eunhae Lee,
- Abstract要約: パーソナルAIの仲間やアシスタントは、AIとの対話の仕方に大きな変化を約束する。
本稿では、LTM機能を備えたパーソナルAIアプリケーションの構築とデプロイに関する、より広範な意味について考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: One application area of long-term memory (LTM) capabilities with increasing traction is personal AI companions and assistants. With the ability to retain and contextualize past interactions and adapt to user preferences, personal AI companions and assistants promise a profound shift in how we interact with AI and are on track to become indispensable in personal and professional settings. However, this advancement introduces new challenges and vulnerabilities that require careful consideration regarding the deployment and widespread use of these systems. The goal of this paper is to explore the broader implications of building and deploying personal AI applications with LTM capabilities using a holistic evaluation approach. This will be done in three ways: 1) reviewing the technological underpinnings of LTM in Large Language Models, 2) surveying current personal AI companions and assistants, and 3) analyzing critical considerations and implications of deploying and using these applications.
- Abstract（参考訳）: トラクションを増大させる長期記憶機能(LTM)の応用分野は、パーソナルAIコンパニオンとアシスタントである。
過去のインタラクションを維持し、コンテキストに適応し、ユーザの好みに適応する能力によって、パーソナルAIコンパニオンとアシスタントは、AIとのインタラクション方法の大幅なシフトを約束し、個人的および専門的な設定では欠かせないものになる。
しかし、この進歩は新たな課題と脆弱性を導入し、これらのシステムの展開と広範囲な利用について慎重に検討する必要がある。
本研究の目的は、総合的な評価手法を用いて、LTM機能を備えたパーソナルAIアプリケーションを構築およびデプロイすることの幅広い意味について検討することである。
これは3つの方法で行われます。
1)LTMの大規模言語モデルにおける技術基盤の見直し
2)現在のパーソナルAIコンパニオンやアシスタントを調査し、
3)これらのアプリケーションのデプロイと利用に関する重要な考察と意味を分析する。
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