論文の概要: Can Generative AI be Egalitarian?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07790v1
• Date: Mon, 20 Jan 2025 15:40:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-16 05:32:53.036233
• Title: Can Generative AI be Egalitarian?
• Title（参考訳）: 生成AIは平等か?
• Authors: Philip Feldman, James R. Foulds, Shimei Pan,
• Abstract要約: 創発的AIモデルは、しばしば対応する相反なしに、オンラインソースから価値を広範囲に抽出した上で構築される。 本稿では、ユーザが積極的に協調的に提供するコンテンツに依存したモデルの開発について考察する。 このようなアプローチは倫理的に健全であり、ユーザのニーズに応答しやすく、トレーニングデータに多様性があり、究極的には社会的価値に適合するモデルにつながる可能性がある、と私たちは主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.893551641325889
• License:
• Abstract: The recent explosion of "foundation" generative AI models has been built upon the extensive extraction of value from online sources, often without corresponding reciprocation. This pattern mirrors and intensifies the extractive practices of surveillance capitalism, while the potential for enormous profit has challenged technology organizations' commitments to responsible AI practices, raising significant ethical and societal concerns. However, a promising alternative is emerging: the development of models that rely on content willingly and collaboratively provided by users. This article explores this "egalitarian" approach to generative AI, taking inspiration from the successful model of Wikipedia. We explore the potential implications of this approach for the design, development, and constraints of future foundation models. We argue that such an approach is not only ethically sound but may also lead to models that are more responsive to user needs, more diverse in their training data, and ultimately more aligned with societal values. Furthermore, we explore potential challenges and limitations of this approach, including issues of scalability, quality control, and potential biases inherent in volunteer-contributed content.
• Abstract（参考訳）: 近年の「境界」生成型AIモデルの爆発は、しばしば対応する相反なしに、オンラインソースから価値を広範囲に抽出することに基づいている。 このパターンは、監視資本主義の抽出的実践を反映し、強化する一方で、巨大な利益のポテンシャルは、IT組織がAIプラクティスに責任を負うことへのコミットメントに挑戦し、重大な倫理的・社会的懸念を提起している。 しかし、有望な代替手段が生まれつつある。ユーザーが積極的に協力して提供したコンテンツに依存するモデルの開発だ。 この記事では、ウィキペディアの成功モデルからインスピレーションを得て、生成AIに対するこの「平等主義的」アプローチを探求する。 今後の基盤モデルの設計,開発,制約に対するこのアプローチの潜在的影響について検討する。 このようなアプローチは倫理的に健全なだけでなく、ユーザのニーズに応答しやすく、トレーニングデータに多様性があり、最終的には社会的価値に適合するモデルにもつながります。 さらに、スケーラビリティ、品質管理、ボランティアによるコンテンツ固有の潜在的なバイアスなど、このアプローチの潜在的な課題と制限についても検討する。

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