論文の概要: Powering LLM Regulation through Data: Bridging the Gap from Compute Thresholds to Customer Experiences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03472v1
• Date: Sun, 12 Jan 2025 16:20:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-09 05:47:08.056983
• Title: Powering LLM Regulation through Data: Bridging the Gap from Compute Thresholds to Customer Experiences
• Title（参考訳）: データによるLCM規制の強化 - コンピュータの閾値から顧客エクスペリエンスへのギャップを埋める
• Authors: Wesley Pasfield,
• Abstract要約: 本稿では,計算レベルのしきい値と一般化モデル評価に着目した現在の規制手法は,特定のLCMベースのユーザエクスペリエンスの安全性と有効性を保証するには不十分である,と論じる。 本稿では,ユーザによる実際の体験と評価のための高品質データセットのキュレーションを中心とした認定プロセスへの移行を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The rapid advancement of Large Language Models (LLMs) has created a critical gap in consumer protection due to the lack of standardized certification processes for LLM-powered Artificial Intelligence (AI) systems. This paper argues that current regulatory approaches, which focus on compute-level thresholds and generalized model evaluations, are insufficient to ensure the safety and effectiveness of specific LLM-based user experiences. We propose a shift towards a certification process centered on actual user-facing experiences and the curation of high-quality datasets for evaluation. This approach offers several benefits: it drives consumer confidence in AI system performance, enables businesses to demonstrate the credibility of their products, and allows regulators to focus on direct consumer protection. The paper outlines a potential certification workflow, emphasizing the importance of domain-specific datasets and expert evaluation. By repositioning data as the strategic center of regulatory efforts, this framework aims to address the challenges posed by the probabilistic nature of AI systems and the rapid pace of technological advancement. This shift in regulatory focus has the potential to foster innovation while ensuring responsible AI development, ultimately benefiting consumers, businesses, and government entities alike.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の急速な進歩は、LLM駆動人工知能(AI)システムの標準化された認証プロセスの欠如により、消費者保護において重要なギャップを生み出している。 本稿では,計算レベルのしきい値と一般化モデル評価に着目した現在の規制手法は,特定のLCMベースのユーザエクスペリエンスの安全性と有効性を保証するには不十分である,と論じる。 本稿では,ユーザによる実際の体験と評価のための高品質データセットのキュレーションを中心とした認定プロセスへの移行を提案する。 このアプローチは、AIシステムのパフォーマンスに対する消費者の信頼を促進し、企業が製品の信頼性を実証し、規制当局が直接消費者保護に集中できるようにする、といういくつかの利点を提供する。 論文では、ドメイン固有のデータセットと専門家評価の重要性を強調し、潜在的な認定ワークフローの概要を述べる。 この枠組みは、AIシステムの確率的性質と急速な技術進歩によって引き起こされる課題に対処することを目的としている。 この規制の焦点のシフトは、AI開発の責任を負いながらイノベーションを育む可能性があり、最終的には消費者、企業、政府機関にも利益をもたらす。

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