※本記事は、ChatGPTによる意訳+翻訳を活用し、レイアウト調整したものです。
※感想は、オリジナルです。
原文
意訳+要約
グーグルCEO、Gemini AIの多様性エラーは「完全に容認できない」
GoogleのCEOが、多様性と包括性に関するAIモデル「Gemini」のスキャンダルについてメモを送信しました。このメモでは、ジェミニが特定の人種や性別に偏見を持つ可能性があるとの懸念が示されました。以下は、ブログの要点をまとめたものです。
- GoogleのCEOは、ジェミニAIモデルの多様性と包括性に関するスキャンダルについての内部メモを送信した。
- メモには、ジェミニが特定の人種や性別に偏見を持つ可能性があるとの懸念が示された。
- この問題は、Googleの取締役会にも報告され、進行中の調査が行われている。
- Googleは、この問題を解決するために迅速に行動するとの声明を発表した。
- このスキャンダルは、Googleが多様性と包括性に関するコミットメントをどのように実践するかに対する重要なテストとなる可能性がある。
- Googleの内部での議論や調査の結果に注目が集まっている。
GoogleのCEOがジェミニAIモデルに関するスキャンダルについてのメモを送信したことで、Googleの取締役会や社内外で議論が活発化しています。これは、Googleが自社の多様性と包括性へのコミットメントをどのように実践していくかにとって重要なテストとなるでしょう。
ChatGPTへのQA
Ｑ：AIの出力結果は、確率論で出しているので、間違った出力が出たものに対して怒るのは筋違いな気がします
AIの出力は確かに確率論に基づいていますが、その出力が人種や性別などの特定の属性に偏見を持つ可能性があるという懸念が生じた背景には、AIが学習したデータセットやアルゴリズムの構造に起因する問題がある可能性があります。このような問題が発生すると、AIの出力が公平であるかどうか疑問視されることがあります。
そのため、AIが誤った出力を行った場合には、その原因を理解し、改善するための対策を講じることが重要です。このような対策には、AIの学習データを検証し、偏りやバイアスを修正する取り組みや、アルゴリズムの改善が含まれます。また、AIの開発や運用において、透明性や責任の重要性を認識し、それに基づいた対応を行うことも重要です。
したがって、AIが誤った出力を行った場合には、その原因を理解し、適切な対応を取ることが重要ですが、同時に、AIの出力が確率論に基づいていることを考慮し、過度な非難や怒りを避けることも重要です。
Ｑ：今後、予想されるGoogleの対応には、どのようなものがあると予測されていますか？
Googleは、このような問題に対処するために、以下のような対応を取る可能性があります。
内部調査の実施: Googleは、Geminiの内部アルゴリズムや学習データに関する調査を行い、偏りやバイアスの原因を特定するでしょう。これにより、問題の根本的な原因を理解し、解決策を見つけることができます。
透明性の向上: Googleは、Geminiの開発プロセスや運用方法に関する透明性を高めるための取り組みを行うでしょう。これには、内部アルゴリズムや学習データの公開、外部の専門家や利害関係者との協力、透明性を確保するためのガバナンスの強化などが含まれます。
バイアスの除去: Googleは、Geminiの内部アルゴリズムや学習データから偏りやバイアスを排除するための取り組みを強化するでしょう。これには、多様なデータセットの使用、アルゴリズムの改善、バイアスを検出および修正するためのツールやプロセスの開発などが含まれます。
コミットメントの再確認: Googleは、多様性と包括性に関するコミットメントを再確認し、組織全体でその実践を促進するでしょう。これには、トレーニングや教育プログラムの強化、意識向上キャンペーンの実施、多様な人材の採用やキャリアの機会の提供などが含まれます。
外部との協力: Googleは、外部の専門家や利害関係者との協力を通じて、Geminiの問題に対する解決策を見つけるための努力を強化するでしょう。これにより、より広範な視点や専門知識を活用して、問題に対処することが可能となります。
これらの対応策を通じて、GoogleはGeminiの問題に取り組み、多様性と包括性を促進するための努力を強化するでしょう。
Ｑ：ChatGPTでも起こりうる問題でしょうか？
ChatGPTや他の自然言語処理モデルにも、偏りやバイアスが生じる可能性があります。これは、モデルが学習する際に使用されるデータセットや、そのモデルをトレーニングするためのアルゴリズムの設計に起因します。
以下は、ChatGPTで起こりうる問題のいくつかの例です。
データセットの偏り: ChatGPTは大規模なデータセットから学習されますが、そのデータセットには特定のトピックや視点に偏りがある可能性があります。そのため、ChatGPTの出力にもそのような偏りが反映される可能性があります。
言語の使用の偏り: 自然言語処理モデルは、特定の言語の使用パターンに基づいて学習されます。そのため、ある言語や文化圏に特有の表現や慣用句が他の言語や文化圏に比べて過剰に学習され、バイアスが生じる可能性があります。
トレーニングデータの品質: ChatGPTをトレーニングするために使用されるデータセットには、誤った情報や偏見が含まれている場合があります。そのため、モデルがそれらの情報を学習してしまい、それらのバイアスを反映する可能性があります。
人間の対話データの反映: ChatGPTは人間の対話データから学習されますが、そのデータには個々の人間の主観や偏見が反映される可能性があります。そのため、モデルがそのような対話から偏った情報を学習し、それを出力する可能性があります。
これらの問題に対処するために、自然言語処理モデルのトレーニングデータの品質管理やアルゴリズムの改善、透明性の向上などの取り組みが重要です。また、ユーザーが意識してモデルの出力を検証し、偏りやバイアスを識別することも重要です。
感想＋雑記
データの重要性と、それをフィルタリングする技術が発展しそうだな。。。
今は、AIやディープラーニングなどの利用する側が目立っているけど、利用する前段階で効率よく適切なデータを取捨選択する方法を見つけたものが勝者になりそうな気がする。
AIにやらせるべきことは、どの範囲までにするのか、決めるのが重要かもね。
歴史とか事実が重要な分野においては、AIで結果を出力するのが危険な気がする。
個人的には、新たな知見やものの見方・考え方を探るためにAIを利用している。
事実が重要な質問をする場合は、裏取りをして、指示をしつつ出力を訂正させる必要があると思う。
要約レベルなら、もう、あんまり原文見なくてもいいレベルにはなった感がある。
ただ、数字とかが絡んでくると弱い気もするが。。。
多少間違いが出るのは、容認してるから、今回の件は、個人的にはそこまで気にならないかな。
人権意識が低いって言われたらそれまでだけど。
AIが神格化される風潮にあるから、反発が強いのだろうという気がする。
