メタバースにおける責任ある AI: なぜ優先されるべきなのか?

メタバースにおける責任ある AI: なぜ優先されるべきなのか?

AI研究者は人類と未来を守るために、仮想世界で責任あるAIを開発しなければなりません。

人工知能のアプリケーションはあらゆる業界に影響を与えています。メタバースにおける責任ある AI は、メタバースの 7 つの技術レイヤーすべてを推進し、空間計算を強化し、クリエイターに足場を提供し、新しい複雑な形式のストーリーテリングを可能にします。近い将来、専門的な AI アプリケーションはさらに便利になり、私たちの経済と生活の質が向上するでしょう。一方、メタバースは、拡張現実と仮想現実 (AR/VR) を人工知能とブロックチェーンと組み合わせて、スケーラブルで正確な仮想世界を作成します。この記事では、メタバースにおける責任ある AI が優先されるべき理由を説明します。

メタバースに責任ある AI が必要なのはなぜですか?

メタバースにおける責任ある AI の必要性について議論する前に、メタバースが実際に何であるかを理解する必要があります。メタバースは、ユーザーが現実世界と同じように対話したり、ゲームをしたり、物事を体験したりできる仮想現実の世界です。現在の仮想現実と拡張現実の技術を使用することで、彼らはこの世界に没入し、目の前に投影されたビジョンに重ねられた物体や人々と対話することができます。

Meta(旧Facebook)は、メタバースにおける人工知能と責任あるAIの分野での取り組みで知られています。同社の AI 研究は、コンテンツ分析、自己教師あり音声処理、ロボットインタラクション、コンピュータービジョン、全身姿勢推定などの分野に重点を置いています。 AI が言語や仮想現実を強化すると、企業は顧客の信頼や人間性を失うリスクがあります。したがって、AI 研究者にとって、メタバースで責任ある AI を開発し、未来を守ることは非常に重要です。

メタバースの AI ユースケース

ここでは、メタバースにおける最も重要な AI の使用例をいくつか紹介します。

(1)すべてをまとめる

テクノロジー大手からファッションブランドまで、誰もが Metaverse を利用してビジネスを拡大したいと考えています。専門家は AI を使用して、企業の仮想世界におけるユーザー アクティビティによって毎秒生成される膨大な量のデータをリアルタイムでスキャンおよび処理し、他のユース ケースも実現できます。これにより、すべてをまとめることができます。

(2)仮想環境を作る

コンピューターのハードウェア、ソフトウェア、仮想現実技術を使用することで、スポーツトレーニング、シミュレーション、スマートフォン技術を備えた VR 技術などの環境を動的に複製できます。仮想現実は、インダストリー4.0、モノのインターネット、暗号化チップ、ホームシステムなどにも実装できます。人工知能アルゴリズムはこれを実現するのに役立ちます。

(3)自分のアバターを作る

メタバースの世界では、誰もがアバターでわかります。こうした環境では、人の本名だけでなく、できるだけ本人に似たアバターを持つことが必要かつ有用です。人工知能はここでも役立ち、写真を分析し、画像やポートレートに 3D アバターを再現できるモデルを提供します。

(4)自由な交流

人工知能を利用することで、仮想世界で自由にやりとりできるようになります。人工知能は英語のような自然言語を分解し、機械が読み取れる形式に変換することができます。次に分析が実行され、出力(または応答)が生成され、それが英語に変換されてユーザーに送信されます。

メタバースにおける AI を取り巻く課題

周知のとおり、メタバースはまったく新しい概念であり、多くの人々はまだその存在に気づいておらず、人工知能の実装には問題が発生する可能性があります。こうすると、次のような疑問が残ります。

  • AI 生成コンテンツの所有権 – AI によって生成された VR 世界の著作権は誰が所有し、誰がその恩恵を受けることができるのでしょうか?
  • ディープフェイクと顧客の本質 — 顧客が人間ではなく AI と対話していることをどのように認識しているか確認するにはどうすればよいでしょうか?重大な虚偽や不当表示をどのように防止しますか?
  • AI と ML の公正な使用 – 顧客は AI/ML の進歩をメタバース接続に合法的に適用できますか?たとえば、人工知能コードを使用してゲームを支配できるでしょうか?
  • AI モデルの準備のための情報提供の権利 – メタバース向けに AI を倫理的に準備するにはどうすればよいでしょうか?どのような同意メカニズムが関係していますか?
  • AI の傾向に対する責任 – 高度な人間や同様の AI コンピューティングが傾向を示した場合、考えられる対応策は何でしょうか?

つまり、AI がなければ、開発者は魅力的でリアルかつスケーラブルな仮想世界体験を作り出すことができません。これが、メタバースに責任ある AI が必要な理由です。

<<:  香港大学のチームがエンタングルメントエントロピーを測定する新しいアルゴリズムを開発、量子材料の実用化に一歩近づく

>>:  推奨システムにおけるTensorFlowの分散トレーニング最適化の実践

ブログ    
ブログ    

推薦する

分散ID生成スノーフレークアルゴリズム

一意の ID はデータの一意性を識別します。分散システムで一意の ID を生成する方法は多数あります...

...

BBAug: PyTorch 用のオブジェクト検出境界ボックスデータ拡張パッケージ

多くのニューラル ネットワーク モデルと同様に、オブジェクト検出モデルは大量のデータでトレーニングす...

...

...

2019 ディープラーニング フレームワーク対決: PyTorch がトップ AI カンファレンスを席巻し、NeurIPS 2019 で再び優勝!

最近、Reddit のホットな投稿が機械学習コミュニティで大きな議論を巻き起こしました。 NeurI...

...

Ant Group の大規模セマンティック知識管理における主要技術と実践

1. Ant Financial Knowledge Graph プラットフォームの紹介まず、ナレッ...

マスクを着用していても、AIはあなたが何を言っているか理解できる

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

二足歩行ロボット「キャシー」が機械学習を使って5kmのジョギングを完走

ロボット工学の世界では 4 年というのは長い期間ですが、特にオレゴン州立大学 (OSU) が開発した...

...

数日間GitHubのホットリストを独占した後、Colossal-AIが正式にリリースされました

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

Transformer 機械学習モデルとは何ですか?

翻訳者 | 李睿校正:孫淑娟近年、Transformer 機械学習モデルは、ディープラーニングとディ...

...

100万個のニューロンをリアルタイムでスキャンできるようになりました。脳細胞活動の画像化における新たなブレークスルーです。

数年前なら、コンピューターが 10,000 個のニューロンの活動を同時に記録していたらニュースになっ...