米メディア:OpenAI、自社技術の軍事利用を禁じる条項を削除

米メディア:OpenAI、自社技術の軍事利用を禁じる条項を削除

米国の調査報道サイト「ザ・インターセプト」が1月12日に報じたところによると、ChatGPTの親会社で米国の著名な人工知能企業であるOpenAIは最近、自社製品の利用規約をひっそりと改訂し、OpenAIの技術を軍事目的で使用することを禁止する条項を削除したという。

報道によると、今年1月10日以前には、OpenAIのウェブサイトで公開された利用規約に、同社のAIモデルを「兵器の研究開発」や「軍事・戦争」など「死傷者を出す可能性のある目的」で使用することは禁止されていると明記されていた。 「軍事」という言葉は、米国国防総省、米軍、CIA などを OpenAI のユーザー範囲から明確に除外します。

先週の改訂後、OpenAIの「一般ポリシー」には「自社のサービスを利用して自分や他人に危害を加えない」という条項があり、「AIによる兵器の開発や操作」は明確に禁止されているものの、重要な制限語である「軍事」はポリシーから消えた。

これに対し、OpenAIの広報担当者ニコ・フェリックス氏はThe Interceptorへの電子メールで、利用規約を調整する目的は、覚えやすく適用しやすい一連の一般原則を確立することだと述べた。「『他人に危害を加えない』などのルールは広範で理解しやすく、多くの状況に適用できます。武器も具体的に例に挙げています。」

しかしフェリックス氏は、「他者への危害の禁止」という文言に軍事的使用がすべて含まれるかどうかについては言及を控えた。同氏は電子メールで「軍によるものも含め、許可なく武器の開発や使用、他者への危害や財産の破壊、あるいはサービスやシステムのセキュリティの弱体化に当社の技術を使用することは認められない」とだけ述べた。

米国のサイバーセキュリティ企業トレイルズ・オブ・ビッツの機械学習および自律システムセキュリティ専門家、ハイディ・クラーフ氏は、OpenAIの新方針は法令遵守をより柔軟に行うことを意図している可能性があると考えている。「兵器の開発や軍事関連活動への参加は程度の差こそあれ合法であり、今回の調整がAIの安全性に与える影響は非常に大きい」

しかし、グラフ氏は、大規模言語モデルにおける「幻覚」や「偏見」の問題が広く存在し、全体的に精度が十分でないことから、これを軍事や戦争に適用すると民間人の犠牲者が増える可能性があると警告した。

一部の専門家は、OpenAIが軍事用途に対する姿勢を静かに軟化させているようだとも述べた。彼らはインターセプターに対し、OpenAIの主要投資家であるアメリカのテクノロジー大手マイクロソフトが米軍への主要サプライヤーの一つであると指摘した。

米国のAI研究組織「AI Now」のゼネラルマネージャーで、連邦取引委員会の元AI政策アナリストであるサラ・マイヤーズ・ウェスト氏は、新しい利用規約の文言は曖昧であり、OpenAIが新しい規約をどのように実装するのか疑問を投げかけていると率直に述べた。

米軍指導部は以前からAI技術に関心を示してきた。キャサリン・ヒックス米国防副長官は昨年11月、AI技術は「戦闘員を中心とした包括的イノベーション・アプローチの重要な要素」であると述べた。しかしヒックス氏は、現在のAI技術は十分に成熟しておらず、「私たちが求めるAIの倫理原則を満たしていない」とも認めた。

インターセプターのウェブサイトには、OpenAIが提供する製品はまだ武器の制御には使用できないが、米軍はコードの作成、武器調達命令の処理、諜報分析を支援するために同社の技術を適用し始めていると書かれている。「OpenAIのツールは直接人を殺すために使われたことはないが、そのような作業を支援するために使われてきた。」

参考リンク: https://news.china.com/socialgd/10000169/20240115/46082732_1.html

<<: 

>>:  史上最も完全な自動運転ポジションの紹介

ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

UiPath が前進中!企業が包括的な自動化を実現する可能性を探るのを支援する

[51CTO.com からのオリジナル記事] RPA は人間の働き方をシミュレートし、ルールベースの...

機械学習の基本概念30選(手描きイラスト)

01 空間表現深遠な機械学習理論を学ぶ前に、まず機械学習の最も基本的な概念のいくつかを紹介しましょ...

...

...

IBM LinkedIn が教えてくれる: 職場と AI はどれくらい離れているのか?

[51CTO.com からのオリジナル記事] 少し前に、LinkedIn と IBM が多数の専門...

ディープラーニングを理解する

1. 現在の状況:ディープラーニングは現在非常に注目されており、あらゆる種類のカンファレンスがそれと...

ロボット自動化を実装する5つの方法

今日、チャットボットは、顧客サービスの向上、業務の効率化、そしてより効果的な顧客との関わりを求める企...

原理から応用まで: ロジスティック回帰アルゴリズムの簡単な説明

ロジスティック回帰は、バイナリ分類タスクで最も一般的に使用される機械学習アルゴリズムの 1 つです。...

[詳細] 人工知能の生涯を10分で読む

AIは2016年以来最もホットなキーワードであり、それについてはさまざまな意見があります。バブルがは...

脅威検出システムにAIを統合するメリット

サイバー脅威は高度化、蔓延しているため、企業は常に警戒を怠ってはなりません。 2022年には、4億9...

...

自動運転の安全性の問題をどう解決するのか?まずは名前を変えてみましょう。

現在、新世代情報技術の急速な発展に伴い、自動運転をはじめとした新興産業がますます台頭しています。世界...

マッキンゼー:2024年にGenAIが人工知能のビジネス界を支配する

人工知能(AI)は2023年に世界的な革命を引き起こし、多くの企業がこの高度なテクノロジーを自ら習得...

10億のパラメータを持つAIモデルSE​​ERは、すべての人を平等に扱い、富裕層と世界に貢献します。

厳選されラベル付けされたデータ セットを使用して AI システムをトレーニングすると、オブジェクト認...