トランプがAIに兆を投資するとき、誰がAIに信頼できるデータを提供しているのか?
トランプがAIに兆ドルを投資するとき、一見するとモデル、チップ、データセンターの競争のように見えますが、より深い問題を引き起こします。AIモデルが依存するデータはどのように検証され、追跡可能であるのか、トレーニングプロセスのブラックボックスと推論プロセスは監査可能か、モデル同士は協力できるのか、それともそれぞれが戦うしかないのか?
人間の言葉で言えば、私たちがAIと一緒に情報を取得する際、誰がAIが提供する情報が正しいと確信できるでしょうか。データの汚染はもはや冗談ではありません。かつて、ChatGPTの殺し屋と称されたAIアプリは、データ汚染の環境に深く陥っていました。データソースがすべて誤っている場合、提供される答えが正しいはずがありません。
現在のAIは本当に賢いのでしょうか?おそらくそうですが、どんなに賢いAIであってもモデルのトレーニングが必要です。しかし、私たちはモデルがどのデータでトレーニングされたのか知ることができず、GPUが本当に推論プロセスを完了したのかを検証することもできず、さらには複数のモデル間で相互信頼の論理を確立することもできません。
AIが次世代に本当に進むためには、これらの3つの問題を同時に解決する必要があるかもしれません。
一、トレーニングデータは信頼できて、検証可能
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