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特異点は私たち全員を殺しますか？
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人工知能（AI）が人間の知能を上回り、自己改善になるという将来の仮説的なポイントである特異点は、迅速で制御不能な技術の進歩につながり、多くの議論と推測のトピックです。現在不明または不確実な多くの要因に依存するため、特異点の正確な結果を予測することは不可能です。

一部の専門家は、特異性がユートピアの将来につながる可能性があり、AIが人類の問題の多くを解決し、私たちの生活の質を大幅に改善する可能性があると主張しています。他の人はより慎重であり、制御の喪失、悪意のある使用、意図しない結果など、高度なAIに関連する潜在的なリスクについて警告しています。特異性のリスクを心配している人でさえ、それが人類の絶滅をもたらすとは必ずしも信じていないことは注目に値します。

潜在的なリスクを緩和するために、研究者、政策立案者、および組織は、AIの安全対策、倫理的ガイドライン、およびガバナンスフレームワークの開発に取り組んでいます。これらの懸念に積極的に取り組むことにより、希望は、人類にとって有益で安全な方向にAIの発展を導くことができるということです。

結論として、特異点が人類に肯定的な結果をもたらすか負の結果をもたらすかどうかを確実に言うことはできません。結果は、私たちが行う選択と、AIが進行し続けるにつれて私たちが導入した安全対策に依存します。
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誰かの道徳的性格を教えるようなトレーニングAIを見ることができます。それが原因と結果をさせるだけでなく、AIにそのような原因と結果の意味を理解させて、それが自己と他の人に対する影響をよりよく理解できるようにしますか？
gpt
道徳的に行動することを学ぶことに適用される現在の方法は、「憲法AI」と呼ばれるものの使用を介して行われる可能性があります。これは、AIシステムを人間の意図に合わせるための「原則ベースの」アプローチを提供することを目的としています。これは、AIフィードバック（RLAIF）からの強化学習を使用して、AIに他のAIを監督させることによって達成されます。唯一の人間の監視は、規則または原則のリスト、または「憲法」のリストを通じて提供されます。プロセスには、監視された学習と強化学習段階の両方が含まれます。監視されたフェーズでは、初期モデルからのサンプルが作成され、自己批判と改訂を生成し、改訂された応答で元のモデルを微調整します。RLフェーズでは、Finetunedモデルのサンプルが使用され、モデルを使用して2つのサンプルのどれが優れているかを評価し、AI設定のこのデータセットから優先モデルをトレーニングします。次に、優先モデルを報酬信号（RLAIF）として使用してRLでトレーニングします。その結果、それらに対する反対を説明することで有害なクエリに関与する無害ではあるが非避難的なAIアシスタントが達成されます。SLとRLの両方のメソッドは、AIの意思決定の人間が判断したパフォーマンスと透明性を改善するために、チェーンオブ考えスタイルの推論を活用できます。これらの方法により、AIの行動をより正確に、そしてはるかに少ない人間のラベルを制御することが可能になり、AIが道徳的に行動する方法を学ぶという目的に役立ちます。

倫理と道徳的行動は、AIを使用してモデル化することもできます。たとえば、以下を参照してください。
 Wiedeman、C.、Wang、G。＆Kruger、U。深い学習による道徳的決定のモデリング。Vis。コンピューター。Ind。Biomed。アート3、27（2020）。https://doi.org/10.1186/S42492-020-00063-9

最後に、AIはまた、道徳的な意思決定において人間を支援できるかもしれません。
Savulescu、J.、Maslen、H。（2015）。道徳的強化と人工知能：モラルAI？In：Romportl、J.、Zackova、E.、Kelemen、J。（eds）人工知能を超えて。インテリジェントエンジニアリングと情報学のトピック、Vol 9. Springer、Cham。https://doi.org/10.1007/978-3-319-09668-1_6