論文の概要: A case for specialisation in non-human entities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04742v1
• Date: Wed, 05 Feb 2025 20:38:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-16 11:16:17.721730
• Title: A case for specialisation in non-human entities
• Title（参考訳）: 非人間的存在の専門化をめざした事例
• Authors: El-Mahdi El-Mhamdi, Lê-Nguyên Hoang, Mariame Tighanimine,
• Abstract要約: 我々は、一般化の落とし穴をレビューし、特殊化システムの産業価値を強調することで、専門化のための事例を作る。 まず、最も広く受け入れられている専門化論を概観し、人的労働の文脈におけるそれらの関係がいかにして専門化論であるかについて論じる。 第2に,機械学習の堅牢性から,コンピュータセキュリティ,社会科学,文化進化に至るまで,専門性を支持する4つの議論を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.735035463793008
• License:
• Abstract: With the rise of large multi-modal AI models, fuelled by recent interest in large language models (LLMs), the notion of artificial general intelligence (AGI) went from being restricted to a fringe community, to dominate mainstream large AI development programs. In contrast, in this paper, we make a \emph{case for specialisation}, by reviewing the pitfalls of generality and stressing the industrial value of specialised systems. Our contribution is threefold. First, we review the most widely accepted arguments \emph{against} specialisation, and discuss how their relevance in the context of human labour is actually an argument \emph{for} specialisation in the case of non human agents, be they algorithms or human organisations. Second, we propose four arguments \emph{in favor of} specialisation, ranging from machine learning robustness, to computer security, social sciences and cultural evolution. Third, we finally make a case for \emph{specification}, discuss how the machine learning approach to AI has so far failed to catch up with good practices from safety-engineering and formal verification of software, and discuss how some emerging good practices in machine learning help reduce this gap. In particular, we justify the need for \emph{specified governance} for hard-to-specify systems.
• Abstract（参考訳）: 近年の大規模言語モデル(LLMs)への関心が高まり、大規模なマルチモーダルAIモデルの台頭により、人工知能(AGI)の概念は、主流の大規模AI開発プログラムを支配するために、フリンジコミュニティに限られるようになった。 対照的に、本稿では、一般化の落とし穴をレビューし、特殊化システムの産業価値を強調することによって、特殊化のためのemph{case}を作成する。 私たちの貢献は3倍です。 まず、最も広く受け入れられている論点である「emph{against}」を概観し、人的労働の文脈におけるそれらの関係が、実際に非人的エージェントがアルゴリズムや人的組織である場合、どのようにして「emph{for}」の論点であるかについて論じる。 第2に,機械学習の堅牢性からコンピュータセキュリティ,社会科学,文化進化に至るまで,4つの論点「emph{in}」の専門化を優先する。 第三に、最終的に \emph{specification} のケースを作り、これまでAIに対する機械学習アプローチが、ソフトウェアの安全エンジニアリングや正式な検証から良いプラクティスに追いつかなかったことを議論し、機械学習における新たな良いプラクティスが、このギャップをいかに減らすかについて議論する。 特に、困難で特定困難なシステムに対する \emph{specified governance} の必要性を正当化する。

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