生成AI：受容のためのモデル
生成AIをめぐる議論は行き詰まっています。
人々は2つの陣営に分かれています。ハイプ（過剰な期待）だけに注目する者もいれば、ヘイト（拒絶）だけに注目する者もいます。
ハイプ派は害悪を無視し、ヘイト派は有用性を無視しています。
私たちは歴史から学び、中道を見出すことができます。自動車の例を見てみましょう。
自動車はスピードと利便性をもたらしました。同時に、汚染、事故、渋滞も引き起こしました。私たちは自動車を禁止しませんでした。代わりに、ルールの体系を構築しました。製造業者、運転者、そして社会に責任を割り当てたのです。
この同じモデルを生成AIに適用することができます。
前進するための道を見出すには、3つのグループに責任を割り当てる必要があります。
- モデルプロバイダー（製造業者）
- 彼らはソースを所有しています。データが許可を得て使用されるよう保証しなければなりません。
- 彼らは準備を担います。バイアスを軽減し、データセンターの環境負荷を管理しなければなりません。
- モデルユーザー（運転者）
- 彼らは活用を担います。AIを倫理的に使用しなければなりません。
- 他者を欺いたり、人間のクリエイターの時間を奪ったりするためにAIを使用してはなりません。
- 消費者と社会（一般市民）
- 私たちは結果を担います。
- 私たちは新たな害悪を特定し、リーダーたちにその解決を迫ります。
- AIがどのように日常生活に統合されるかを決定するのは私たちです。
プロバイダーがソースを改善し、ユーザーが責任を持って運転すれば、私たちはテクノロジーの真の価値に集中できるようになります。
私はAIを試してみたい。その真の有用性を見てみたい。しかし、それは私たちが害悪を取り除くために積極的に取り組む場合に限ります。
このモデルは完璧ではありません。すべてのモデルは間違っていますが、有用なものもあります。
皆さんのフィードバックを求めています。もしAIを支持するなら、どのように害悪を修正すべきか教えてください。もしAIを嫌うなら、そこに潜在的な有用性があると思うかどうかを教えてください。
二者択一の議論はやめ、共存のための枠組みを構築し始めましょう。
Source: https://dev.to/_steve_fenton_/generative-ai-a-model-for-acceptance-3311
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi