技術革新の方向性を予測することは困難な課題であることは明らかです。一流の科学者や技術者たちでさえ、画期的な技術の未来について誤った予測をすることがよくあります。アルバート・アインシュタインでさえも、核エネルギーの実現の直前にその実現可能性を疑いました。
現在、人工知能（AI）の潜在的なリスクについては専門家の間でも意見が分かれています。一部はAGIの終末が迫っていると考えており、他の者は大規模言語モデル（LLM）は既にピークの能力に達していると主張しています。しかし、これらの議論の中で、AIモデルの活用と収益化における企業の経済的インセンティブと社会的利益との不一致から生じるリスクを予測できるカテゴリーがあります。
これらのリスクを効果的に緩和し、AIの進歩を規制するためには、AIモデルが運用される社会経済的環境とその利益のために設計される環境を考慮することが不可欠です。経済的影響を検討せずに技術的能力に焦点を当てることは無知と潜在的な災害のレシピとなります。
AIの経済リスクに取り組むことは、独占、自己優先、あるいはビッグテックの支配という懸念に限定されるものではありません。それはそれ以上であり、急成長や市場支配を優先する企業が広範な社会的影響を考慮しない場合、その結果は深刻なものになる可能性があります。
AIの恩恵が少数者の手に集中するのではなく幅広く共有されることが同様に重要です。新興企業、スタートアップ、およびイノベーションが繁栄する多様なエコシステムを育むため、新しいAIツールへのアクセスを促進することが重要です。
たとえばOpenAIは、既に業界の主要なプレーヤーとして確立されています。年間売上高は数十億ドル、利用者は数百万人に上り、その影響力は否定できません。しかし、OpenAIのGPTストアや開発者ツールがその作成に貢献した者に価値を返すことが重要です。こうすることで、イノベーションエコシステムが繁栄し、分散化された状態を維持できます。
経済的インセンティブの基盤と技術が市場内でどのように収益化されているかを批判的に評価することで、経済的および技術的リスクをより良く理解できます。市場構造は、企業数に限らず、費用構造、経済的インセンティブ、政府規制、利用可能な資金調達を含む。
使用者の利益を向上させるために設計されたアルゴリズム技術が利益追求の目的に再プログラムされる方法を検討することは示唆に富んでいます。Amazon、Google、Facebookなどのプラットフォームは、アルゴリズムがユーザーの幸福よりも利益成長を優先するとき、批判を浴びてきました。
Amazonの場合、製品検索アルゴリズムは元々、ユーザーの体験を簡素化し、最適な製品を見つけるのに役立つことを意図していました。しかし、利益追求が時間とともに、ユーザーに表示される情報の質を低下させる結果となりました。たとえば、スポンサード製品の配置は、品質が低くてもより多くのクリックを受けることがよくあります。これはユーザーの価値と利益最大化との不一致がアルゴリズムに寄せる信頼を損ないます。
デジタルプラットフォームにおける経済的利潤の抽出、またはスーパーノーマルプロフィットは懸念材料です。これらの利潤は競争市場の実践ではなく、希少資源の制御によって得られます。たとえば、Amazonの場合、利用者の注意を管理しスポンサード製品を表示することで、プラットフォームが供給業者や利用者に対して利益を上げることができます。
持続可能な未来を確保するためには、経済的インセンティブと社会的利益を一致させることが不可欠です。短期的な利益のためにアルゴリズムが搾取されることを防ぐためには、監視や規制が必要です。透明性、公正な競争、価値の公正な分配を促進することで、AIの複雑さに対処し、その潜在能力を利益の最大化に役立てることができます。
よくある質問
The source of the article is from the blog shakirabrasil.info