論文の概要: Regulating Multifunctionality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15715v1
• Date: Sun, 26 Jan 2025 00:50:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-02 04:52:14.648214
• Title: Regulating Multifunctionality
• Title（参考訳）: 多機能性の制御
• Authors: Cary Coglianese, Colton R. Crum,
• Abstract要約: ファンデーションモデルと生成人工知能(AI)は、AIに関連する中核的な規制課題である不均一性を悪化させる。 規範的でワンサイズなすべての規制は、実行可能な選択肢にはならない。 パフォーマンス標準やポスト責任でさえ、多機能AIのリスクに対応するための強力な候補になる可能性は低い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Foundation models and generative artificial intelligence (AI) exacerbate a core regulatory challenge associated with AI: its heterogeneity. By their very nature, foundation models and generative AI can perform multiple functions for their users, thus presenting a vast array of different risks. This multifunctionality means that prescriptive, one-size-fits-all regulation will not be a viable option. Even performance standards and ex post liability - regulatory approaches that usually afford flexibility - are unlikely to be strong candidates for responding to multifunctional AI's risks, given challenges in monitoring and enforcement. Regulators will do well instead to promote proactive risk management on the part of developers and users by using management-based regulation, an approach that has proven effective in other contexts of heterogeneity. Regulators will also need to maintain ongoing vigilance and agility. More than in other contexts, regulators of multifunctional AI will need sufficient resources, top human talent and leadership, and organizational cultures committed to regulatory excellence.
• Abstract（参考訳）: ファンデーションモデルと生成人工知能(AI)は、AIに関連する中核的な規制課題である不均一性を悪化させる。 その性質上、ファンデーションモデルと生成AIは、ユーザのために複数の機能を実行することができるため、さまざまなリスクが生じる。 この多機能性は、規範的でワンサイズなすべての規制が実行可能な選択肢にならないことを意味する。 監視と実施の課題を考えると、パフォーマンス標準や外部責任 — 通常は柔軟性を持つ規制アプローチ — でさえ、多機能AIのリスクに対応するための強力な候補になる可能性は低い。 レギュレータは、管理ベースの規制を用いることで、開発者やユーザの積極的なリスク管理を促進するために、代わりにうまく機能します。 レギュレータは、継続的な警戒と機敏さも維持する必要がある。 他の状況よりも、多機能AIの規制当局には十分なリソース、優れた人材とリーダーシップ、規制の卓越にコミットする組織文化が必要です。

関連論文リスト

• Intelligent Mobile AI-Generated Content Services via Interactive Prompt Engineering and Dynamic Service Provisioning [55.641299901038316]
  AI生成コンテンツは、ネットワークエッジで協調的なMobile AIGC Service Providers(MASP)を編成して、リソース制約のあるユーザにユビキタスでカスタマイズされたコンテンツを提供することができる。 このようなパラダイムは2つの大きな課題に直面している: 1) 生のプロンプトは、ユーザーが特定のAIGCモデルで経験していないために、しばしば生成品質が低下する。 本研究では,Large Language Model (LLM) を利用してカスタマイズしたプロンプトコーパスを生成する対話型プロンプトエンジニアリング機構を開発し,政策模倣に逆強化学習(IRL)を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-17T03:05:20Z)
• Fully Autonomous AI Agents Should Not be Developed [58.88624302082713]
  本稿では,完全自律型AIエージェントを開発すべきではないと主張している。 この立場を支持するために、我々は、従来の科学文献と現在の製品マーケティングから、異なるAIエージェントレベルを規定するために構築する。 分析の結果,システムの自律性によって人へのリスクが増大することが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-04T19:00:06Z)
• Decentralized Governance of Autonomous AI Agents [0.0]
  ETHOSは、ブロックチェーン、スマートコントラクト、分散自律組織(DAO)など、Web3テクノロジを活用する分散ガバナンス(DeGov)モデルである。 AIエージェントのグローバルレジストリを確立し、動的リスク分類、比例監視、自動コンプライアンス監視を可能にする。 合理性、倫理的根拠、ゴールアライメントの哲学的原則を統合することで、ETHOSは信頼、透明性、参加的ガバナンスを促進するための堅牢な研究アジェンダを作ることを目指している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-22T18:01:49Z)
• Engineering Trustworthy AI: A Developer Guide for Empirical Risk Minimization [53.80919781981027]
  信頼できるAIのための重要な要件は、経験的リスク最小化のコンポーネントの設計選択に変換できる。 私たちは、AIの信頼性の新たな標準を満たすAIシステムを構築するための実用的なガイダンスを提供したいと思っています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-25T07:53:32Z)
• From Principles to Rules: A Regulatory Approach for Frontier AI [2.1764247401772705]
  レギュレータは、フロンティアAI開発者に安全対策を適用するよう要求する。 要件は、ハイレベルな原則や特定のルールとして定式化できる。 これらの規制アプローチは「原則ベース」および「ルールベース」規制と呼ばれ、補完的な強みと弱みを持っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-10T01:45:15Z)
• Generative AI Needs Adaptive Governance [0.0]
  ジェネレーティブAIは、ガバナンス、信頼、ヒューマンエージェンシーの概念に挑戦する。 本稿では,ジェネレーティブAIが適応的ガバナンスを求めていることを論じる。 我々は、アクター、ロール、および共有およびアクター固有のポリシー活動の概要を概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-06T23:47:14Z)
• Risks and Opportunities of Open-Source Generative AI [64.86989162783648]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-14T13:37:36Z)
• The risks of risk-based AI regulation: taking liability seriously [46.90451304069951]
  AIの開発と規制は、重要な段階に達したようだ。 一部の専門家は、GPT-4よりも強力なAIシステムのトレーニングに関するモラトリアムを求めている。 本稿では、最も先進的な法的提案である欧州連合のAI法について分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-03T12:51:37Z)
• Managing extreme AI risks amid rapid progress [171.05448842016125]
  我々は、大規模社会被害、悪意のある使用、自律型AIシステムに対する人間の制御の不可逆的な喪失を含むリスクについて説明する。 このようなリスクがどのように発生し、どのように管理するかについては、合意の欠如があります。 現在のガバナンスイニシアチブには、誤用や無謀を防ぎ、自律システムにほとんど対処するメカニズムや制度が欠けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-26T17:59:06Z)
• Frontier AI Regulation: Managing Emerging Risks to Public Safety [15.85618115026625]
  脆弱なAI」モデルは、公共の安全に深刻なリスクをもたらすのに十分な危険能力を持つ可能性がある。 業界の自己規制は重要な第一歩です。 安全基準の最初のセットを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-06T17:03:25Z)
• A Brief Overview of AI Governance for Responsible Machine Learning Systems [3.222802562733787]
  このポジションペーパーは、AIの責任ある使用を監督するように設計されたフレームワークである、AIガバナンスの簡単な紹介を提案する。 AIの確率的性質のため、それに関連するリスクは従来の技術よりもはるかに大きい。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-21T23:48:51Z)

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。