洞見 - 人工知能 - # 認知科学に基づいたAGIテスト

大規模モデルのための人工知能テストに認知タスクを統合

Q: 人間社会への大規模モデルの安全性確保において、どのようなリスクが考えられるか？

大規模モデルが人間社会に統合される際には、いくつかのリスクが考えられます。まず第一に、モデルが誤った情報を提供することで生じる誤解や混乱が挙げられます。特に重要な領域では、このような誤りは致命的な結果をもたらす可能性があります。さらに、モデル自体やその訓練データ内部のバイアスや偏見からくる意思決定上の問題も懸念されます。例えば、ジェンダーバイアスや感情的偏りなどが含まれている場合、公正で適切な意思決定を行うことが困難となり得ます。 また、倫理的・法的原則や社会規範への適合性も重要です。大規模モデルはこれらを理解し遵守する必要があります。例えば自動車運転シナリオでは道徳的ジレンマを処理しなければならず、医療分野では厳格な倫理基準に則って行動する必要があります。これらの領域で失敗した意思決定は深刻な後果を招きかねません。 最後にセキュリティ面でも懸念事項が存在します。悪意ある攻撃者や不正利用者から大規模モデルを保護し、プライバシーとセキュリティを確保する必要性も高まっています。

Q: 仮想コミュニティ内で行われるAGIテストは、将来的な人間との相互作用シナリオにどう影響するか？

仮想コミュニティ内で実施されるAGIテストは将来的な人間とAIエージェントとの相互作用シナリオに多岐に渡る影響を与えます。 現実世界シナリオ再現: 仮想コミュニティ内で行われたAGIテストは現実世界シナリオを再現し易くします。これによりAIエージェントは日常生活や業務上発生しうる問題解決能力等幅広い能力評価対象化可能です。 ソーシャルインタラクション強化: 仮想コミュニティ環境では他者と交流し協働する場面も容易です。このようなソーシャルインタラクション評価からAIエージェントの社会知能向上及び異種関係構築能力向上期待出来ます。 身体知能強化: 環境感知・操作等身体知能評価手段導入可能です。「火災発生時」等非常事態下迅速反応及対処方法学習効率向上期待出来、「消防訓練」等通じて物理ロールプレイ学修得可否把握可能です。 以上から仮想コミュニティ内AGI テスト導入効果次第ではAI エージェント開発方向指針明確化及進展加速期待出来、「普段使い」「非常事態」「協働」等幅広い条件下パフォーマンス改善支援可否把握有益度高め得ろ見込み示唆されました。

Q: 大規模言語モデル（LLM）特定タスク優位性時他関連能力有無確認方法

大規模言語モデル（LLM）特定タスク優位性時他関連能力有無確認方法主眼点以下二点： 外部ガイド付与： LLM 特定タスク成果基礎外部補完案採用推奨。「チェーン・オブ・ソート」「トゥート・オブ・ソート」と呼称技術使用或「自己反省」「自己改善」技術取捨推奨。「CoT」と「ToT」技術通じ前未解答問題新戦略立案，更良回答提供望め，「自己反省」と「自己改善」技術通じ精神性質変革目指せ，更良個々振舞形式表出望め。 具象学修得： 先端LMM 能力弁別具象学修得方式採用推奨。「棲息地感知」「棲息地操作」「フィードバック受取」という三段階進歩型授業計画提示推奨。「棲息地感知初心段階中周囲起き不都合気配捉取如林火災事件所属同胞救急手当戦略立案之需求如何？」、「棲息地操作中記録情報引き延長新着火源除去戦略立案之成功率如何？」、「フィードバック受取後好転至不好転移移動先各種因子究明之需要如何？」、“Crystallized”“Fluid”“Social”“Embodied Intelligence”四カ所共同肯定展開希望示唆表示了承しています。”

核心概念

認知科学に基づいたAGIテストは、大規模モデルの多次元知能を評価し、進化を促進する。

摘要

大規模モデルの進化中、性能評価が必要であり、認知科学に基づいたAGIテストはこれを実現する。AGIテストは多次元の知能を包括的に評価し、モデルの安全性と信頼性を向上させる。仮想コミュニティでの実施や結果解釈など、様々な側面から議論されている。

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從原文內容

前往原文

arxiv.org

統計資料

OpenAI. (2023). GPT-4 Technical Report.
Romera-Paredes, B., et al. (2023). Mathematical discoveries from program search with large language models.
Singhal, K., et al. (2023). Large language models encode clinical knowledge.

引述

"Models will increasingly interact and collaborate with humans in the future."
"Cognitive science-inspired AGI tests offer a comprehensive evaluation of various capabilities."
"Large models with higher fluid intelligence might be more suitable for volatile environments."

從以下內容提煉的關鍵洞見

Integration of cognitive tasks into artificial general intelligence test for large models

by Youzhi Qu,Ch... 於 arxiv.org 03-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.02547.pdf

Integration of cognitive tasks into artificial general intelligence test for large models

深入探究

人間社会への大規模モデルの安全性確保において、どのようなリスクが考えられるか？

大規模モデルが人間社会に統合される際には、いくつかのリスクが考えられます。まず第一に、モデルが誤った情報を提供することで生じる誤解や混乱が挙げられます。特に重要な領域では、このような誤りは致命的な結果をもたらす可能性があります。さらに、モデル自体やその訓練データ内部のバイアスや偏見からくる意思決定上の問題も懸念されます。例えば、ジェンダーバイアスや感情的偏りなどが含まれている場合、公正で適切な意思決定を行うことが困難となり得ます。
また、倫理的・法的原則や社会規範への適合性も重要です。大規模モデルはこれらを理解し遵守する必要があります。例えば自動車運転シナリオでは道徳的ジレンマを処理しなければならず、医療分野では厳格な倫理基準に則って行動する必要があります。これらの領域で失敗した意思決定は深刻な後果を招きかねません。
最後にセキュリティ面でも懸念事項が存在します。悪意ある攻撃者や不正利用者から大規模モデルを保護し、プライバシーとセキュリティを確保する必要性も高まっています。

仮想コミュニティ内で行われるAGIテストは、将来的な人間との相互作用シナリオにどう影響するか？

仮想コミュニティ内で実施されるAGIテストは将来的な人間とAIエージェントとの相互作用シナリオに多岐に渡る影響を与えます。

現実世界シナリオ再現: 仮想コミュニティ内で行われたAGIテストは現実世界シナリオを再現し易くします。これによりAIエージェントは日常生活や業務上発生しうる問題解決能力等幅広い能力評価対象化可能です。
ソーシャルインタラクション強化: 仮想コミュニティ環境では他者と交流し協働する場面も容易です。このようなソーシャルインタラクション評価からAIエージェントの社会知能向上及び異種関係構築能力向上期待出来ます。
身体知能強化: 環境感知・操作等身体知能評価手段導入可能です。「火災発生時」等非常事態下迅速反応及対処方法学習効率向上期待出来、「消防訓練」等通じて物理ロールプレイ学修得可否把握可能です。

以上から仮想コミュニティ内AGI テスト導入効果次第ではAI エージェント開発方向指針明確化及進展加速期待出来、「普段使い」「非常事態」「協働」等幅広い条件下パフォーマンス改善支援可否把握有益度高め得ろ見込み示唆されました。

大規模言語モデル（LLM）特定タスク優位性時他関連能力有無確認方法

大規模言語モデル（LLM）特定タスク優位性時他関連能力有無確認方法主眼点以下二点：

外部ガイド付与： LLM 特定タスク成果基礎外部補完案採用推奨。「チェーン・オブ・ソート」「トゥート・オブ・ソート」と呼称技術使用或「自己反省」「自己改善」技術取捨推奨。「CoT」と「ToT」技術通じ前未解答問題新戦略立案，更良回答提供望め，「自己反省」と「自己改善」技術通じ精神性質変革目指せ，更良個々振舞形式表出望め。
具象学修得： 先端LMM 能力弁別具象学修得方式採用推奨。「棲息地感知」「棲息地操作」「フィードバック受取」という三段階進歩型授業計画提示推奨。「棲息地感知初心段階中周囲起き不都合気配捉取如林火災事件所属同胞救急手当戦略立案之需求如何？」、「棲息地操作中記録情報引き延長新着火源除去戦略立案之成功率如何？」、「フィードバック受取後好転至不好転移移動先各種因子究明之需要如何？」、“Crystallized”“Fluid”“Social”“Embodied Intelligence”四カ所共同肯定展開希望示唆表示了承しています。”