創造的な AI は人類の核を「揺るがし」、倫理についてより広範な議論を必要とする

過去 10 年間、AI は最も平凡で反復的なタスクを自動化することを目的としてきました。創造的な作業と思考は、依然として人間が担当していました。人間と機械の境界は明確でした。機械は計算できますが、アルゴリズムを書くのは人間です。あるいは、人間が撮った写真を AI が修正することもできます。この種の自動化は、課題よりも多くの機会をもたらしました。社会として、それを適切に利用できれば、人間関係、自己表現、創造性のためにより多くの時間を解放できるという約束がありました.私たちに意味を与えるもの、私たちの人間性の核となるもの。

そして最近、そして昨年はさらに、ジェネレーティブ AI が実を結びました。 Stable Diffusion、Dalle、Midjourney などはテキスト プロンプトに基づいてプロの画像を作成でき、GPT チャットは質問に答えてエッセイを書くことができます。機械がクリエイティブになりました！そして、それは人間と機械の境界を揺るがすでしょう。それは私たちの人間性の核心に疑問を抱かせるでしょう。機械が簡単にすべての絵を描き、エッセイを書くことができる世界で、私たちはどのように活動するのでしょうか?私たちは何を大切にし、何が私たちに意味を与えてくれるのでしょうか?そして、なぜわざわざ何かに力を入れるのでしょうか?

これは雇用を守ることではありません

私たちの中のアーティストにとって、皮肉なひねりが加えられています。ジェネレーティブ AI は彼らの生計を脅かし、追求する人生の意味に疑問を抱かせるだけでなく、機械は彼らの仕事をコピーすることによってそれを行います。オンラインに掲載されたアーティストの作品は、著作権の承認なしに破棄され、トレーニングを受けて、新しいバリエーションに複製されます。ある人からコピーした場合は盗作ですが、全員からコピーした場合は盗作と見なされる可能性がありますフェアユースまた、追跡不可能です。

大規模な抗議行動が始まったのも不思議ではありません。 Artists in Artstation は、CGI アートとイラストを紹介する Web サイトです。 プロフィール写真を変更しました「AIなし」に移行し、それがArtstationに方針を変えるまた、すべてのアイテムに「AI なし」のマークを付けて、AI のトレーニングに使用することが許可されていないことを示すことができます。これは正しい方向への変化であり、AI 企業は所有規則を遵守する必要があります。しかし、アートの自動化を完全に止めることはできませんし、そうすべきではありません。

技術革新による転職は避けられません。私たちはこれまで何度もそのサイクルを経験してきました。エレベーターのオペレーターは過去のものです。多くの旅行代理店は残っておらず、さらに多くの例があります。創造的な仕事にも優先順位があり、写真の発明は写実的な芸術家の数を激減させ、後にデジタルカメラは写真業界を変えました。

さらに、仕事を救うためにテクノロジーを止めようとするのは倫理的ではありません。それは、この自動化の成果を享受できる他の多くの人々の権利よりも、仕事が脅かされている少数の人々の権利を優先するでしょう.しかし、この脅威に対処する方法があります。

ジェネレーティブ AI に失われる仕事を置き換える方法があります

ピューリサーチで調査2017年に実施されたほとんどの専門家は、一部の仕事が時代遅れになるのと同じように、さらに多くの新しい仕事が生み出されると信じていました.過去の傾向に基づいて、世界経済フォーラム2020年に推定その自動化は、手放すよりも 1,200 万の多くの仕事を生み出すでしょう。

私はジェイソン・ヒッケルのように、資本が常に成長しようとする現在の経済システムの下では、自動化によって得られたすべてのコスト削減が生産に再投資され、人々は生産を続けていると考える傾向があります。しかし、その人々はより多くのものを際限なく生み出します。新しい仕事が生まれ、より多くの製品や材料が消費されますが、生活の質は向上しません。したがって、ジェイソンと他の進歩主義者は、成長を遅らせることで、これらのコスト削減を利用して、すべての人に普遍的なベーシックインカムを提供し、時間を解放できると考えています.人々が創造的な追求に使える時間。

世界経済フォーラムが考えているように、雇用が変化しても失われることのない短期的なものであろうと、Jason Hickel が望んでいるように仕事と消費が減った長期的なものであろうと、雇用喪失に取り組むためのロードマップがあります。しかし、創造的な機械の時代に人間の創造性を維持する方法について話し合う必要があります。

ジェネレーティブ AI の倫理

AI の倫理は、かつては創造に関するものでした公平なシステム、支持についてプライバシー権顔とオブジェクトの検出機能を備えたソフトウェアによって常に監視されています。その後、生成的機械学習が始まると、倫理は次のように拡張されました。 偽物の拡散防止ディープフェイクの世界で著作権.これらはすべて真実ですが、さらに大きな問題があります。創造的な機械学習の倫理は、人間性を人間に保つことでもあるはずです。

スペース オデッセイなどのディストピア サイエンス フィクションでは、脅威は常に、機械が自己意志を成長させ、人々に激しく反抗することです。現実はそのような結果にはなっていません。機械が絵を描いたりエッセイを書いたりすることで私たちを脅かすと誰が思ったでしょうか?

公平で公正で有意義な未来を形成したい場合に検討すべきいくつかの提案された政策を以下に示します。より短期的な政策もあれば、達成が難しい政策もあります。しかし、人間の創意工夫がそれらの機械を発明することができれば、それらを管理するための政策を発明することもできます.私たちの未来はそれにかかっているに違いありません。

クリエイティブ ライセンスの更新 - AI トレーニングで使用するため

写真、アート、またはコードなどのオリジナル作品には、それを使って何ができるかを定義するライセンスがあります。一部の作品は無料で提供され、その他はロイヤリティで提供されます。商用利用を含むあらゆる用途に使用できるものもあれば、私的使用や研究のみに使用できるものもあります。等々。

サードパーティの作業を使用して機械学習モデルをトレーニングすることは、新しいユース ケースです。したがって、ライセンスの新しいカテゴリにする必要があります。著作物は、ライセンスに応じて、機械学習トレーニング (無料またはロイヤリティ) で許可されるか、許可されないかのいずれかです。 Sloyd (著者は共同設立者) には、特に AI 用の 3D モデルとモデル パーツを作成するアーティストがいて、その報酬が支払われます。

トレーニング データが不足すると、新しい表現方法を考え出すクリエイターは、機械に模倣される前に、その新しい創造的手段の成果を楽しむ時間が増えます。または、これらのクリエイターは、AI をトレーニングするために自分の作品を公正な価格で販売し、新しい作品をすぐに現金化することを決定できます。

著作権で保護された著作権で保護された大衆向けの作品ですでに訓練されたモデルは、一般の人々に属するべきです

次に、同意なしに膨大な量の作成物ですでにトレーニングされたモデルがあります。 「船は出航しました」と元に戻すことはできません。 訴訟トレーニングで使用された過去の作業をどうするかについての議論は何年も続き、訴訟が解決するまでに、現在出回っている機械学習は何十億回も使用されます.

さらに、それらのマシンから生み出された価値をクリエーターに再分配する公正な方法はありません。富を再分配できない場合、次善の策は無料で一般に提供することです。 LAIONは、テキストから画像へのトレーニングに使用される画像へのリンクと一致する説明のデータセットであり、既に非営利団体です (ただし、著作権の制限に基づいて除外されていません)。安定拡散の作成者である Stability AI は、オープンソースの生成機械学習会社です。マシンの使用は無料で、アドオンから収益を得ています。同様に、訴訟から抜け出すための和解として、他の企業は機械学習ツールを無料で提供するか、その製品をオープン ソースとして実行する別の企業に分割する必要があります。

とてつもない話に聞こえるかもしれませんが、FTC はすでに検討を進めています。そのような政策大手テクノロジー企業を壊して競争を激化させる。同じポリシーを使用して、私たちの生涯で最大のテクノロジー シフトを管理することは、とてつもないことではありません。

クリエイティビティを下げるのではなく、後押しする価値あるAI

AI を設計およびトレーニングする企業や個人は、人々がより創造的になれるようにする方法を考える必要があります。技術レビューは、いくつかの例機械は創造性を高め、それを置き換えるものではありません。Photoshop へのテキストから画像へのプラグイン。 Blender の Stable Diffusion プラグイン、Office のテキストから画像へのウィジェット。

Sloyd では、AI による作成ではなく、AI 支援による作成について考えています。ほとんどの 3D アーティストは自分のゲームのキャラクターに取り組むのが好きですが、残りの自動化の助けを借りることができるため、環境とゲームの小道具の 3D モデルの自動化に重点を置いて開始しました。有償のコミュニティ クリエーターを使用してトレーニング データベースを作成します。そのデータベースは常に拡張されるため、創造的な人間の入力が常に存在します。ユーザーが出力をより適切に制御できるように、ユーザー入力でオブジェクトを直接操作する方法を提供しようとしています。この場合、提案は倫理的なガイドラインであり、ポリシーの提案ではありません。ただし、明確な倫理的ガイドラインがあれば、それをサポートするポリシーを提案できるようになります。

環境への影響を含む、トレーニングの実際のコストを考慮に入れる

私たちは、原材料の抽出と生産のコストに基づいて電気料金を支払っています。環境コストは考慮されていません。これは、暖房や照明、AI を実行するデータ センターなど、あらゆる用途に当てはまります。

データセンター約2%消費米国の総エネルギーの 8% に増加すると予想されており、その大部分は AI のエネルギー消費によって引き起こされます。 3ヶ月ごとに倍増.機械学習のトレーニングは多くのエネルギーを消費しますが、推論 (トレーニング済みのモデルを使用して出力を作成する) もリソースを大量に消費します。現在、推論が消費するエネルギー量に関するデータを見つけるのは難しく、それが問題の一部です。家電製品では、消費されるエネルギー量を把握しており、エネルギー定格も把握しています。ソフトウェアで同様のエネルギー定格を持たないのはなぜですか? (これは、私の Sloyd の同僚である Øyvnind Sørøy によって提案されました)。

測定を開始し、エネルギーの真のコストを支払わなければならない場合、多くの場合、別のタイプの自動化またはより効率的な AI によって、同じ目的をはるかに効率的に達成できることがわかります。これはより大きな環境革命の一部ですが、データセンターは消費の 8% になると予想されており、家庭やオフィスのソフトウェア消費に加えて、特にソフトウェアと AI を除外することはできません。

ジェネレーティブ AI の倫理とポリシーに関する議論はまだ始まったばかりです

創造的な機械が開くオプションは深遠ですが、その影響も同様です。私たちが望む未来、つまり人間が創造性を通じて意味を見出す未来を想像できれば、倫理的な生成機械学習の正しいガイドラインを設定し始めることができます。ここで提供されるアイデアは、将来のポリシーのベースラインになる可能性があります。また、より良いアイデアが生まれる可能性もあります。確かなことの 1 つは、影響の理解と、私たちが講じる対策に関する議論が始まったばかりであることです。