ジェネラティブAI、言論の自由、公共の議論に関するシードファンディングプレゼンテーション

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ジェネラティブAI、言論の自由、公共の議論に関するシードファンディングプレゼンテーション

目次

  1. イントロダクション
  2. アルベルト畑
  3. プロジェクト:意見の要約へのAIの活用
  4. プロジェクト:AIサマライザーを用いた法的推論の可読性向上
  5. プロジェクト:AIによる法的論理のアクセシビリティの向上
  6. プロジェクト:ジェネラティブAIの言語生成の特徴分析
  7. プロジェクト:高プロファイルスピーチビデオの保護
  8. 結論
  9. FAQ

イントロダクション

本記事では、Columbia大学のKnight First Amendment InstituteとColumbia大学工学部の共同研究プロジェクトについて紹介します。これらのプロジェクトは、ジェネラティブAIの使い方と公共の議論への影響に焦点を当てています。AI技術の進歩は、情報の生成や改竄において新たな課題をもたらしています。この記事では、各プロジェクトの目標と具体的な取り組みについて詳しく説明し、ジェネラティブAIが公共の議論に与える影響を探求します。

アルベルト畑

アルベルト畑は、John S and James L Knight Foundationの元社長兼CEOであり、Miami HeraldとEl Noo Heraldの元発行人でもありました。アルベルト畑は、新聞業界での豊富な経験とリーダーシップにより、ジョン・ナイト財団の成長と成功に貢献しました。

アルベルト氏は、Knight First Amendment Instituteの設立とその活動への支援において重要な役割を果たしました。私たちは彼の継続的なサポートに感謝しており、今回のイベントも彼の名誉を称えたHelen Gurley Brown財団の助成金によって一部資金提供されています。

プロジェクト:意見の要約へのAIの活用

このプロジェクトでは、社会的に脆弱なグループの意見をバイアスのない要約として抽出することを目指しています。ソーシャルメディア上の情報を集約し、ポリシーメーカーや政治家などに異なるコミュニティの意見を理解しやすくすることで、より包括的な公的議論を促進します。特に、黒人の個人の意見に焦点を当て、彼らの意見の要約を生成するための戦略を開発することで、包括的な視点を持つための基盤を築きます。

🔍 問題点:ジェネラティブAIによる言語の理解力の向上の必要性

現在の大規模言語モデルは、アフリカ系アメリカ人の言語を十分に理解することができません。このプロジェクトでは、アフリカ系アメリカ人の言語理解を向上させる戦略を開発し、オンライン上でさまざまなグループの意見の要約を生成することを目指します。

📈 メリット

  • 社会的に脆弱なグループの意見をバイアスのない要約として抽出することが可能になる
  • ポリシーメーカーや政治家などに異なるコミュニティの意見を理解しやすくすることができる

⚠️ 欠点

  • 大規模言語モデルの言語理解能力の改善が必要である
  • アフリカ系アメリカ人の言語特性を正確に把握するには、さらなる研究と開発が必要となる

プロジェクト:AIサマライザーを用いた法的推論の可読性向上

このプロジェクトでは、AIパワーの法的要約を作成し、最高裁判所の判例の読みやすさを向上させることを目指しています。AIによる要約は人間による要約よりも信頼性が高く、読みやすさがあります。このプロジェクトでは、AIによる要約の影響を研究するため、社会メディア上の議論に要約を投入し、その効果を実証します。

🔍 問題点:読みやすさの向上とAIによる要約の効果の検証

AIによる要約が公共の議論にどのような影響を与えるのかを調査するために、社会メディア上の議論に要約をランダムに投入します。投入する要約は、判例の全文リンクを含むコメント、平易な英語の要約のコメント、AIによる要約のコメント、およびコメントなしの4つの条件で行われます。

📈 メリット

  • AIによる要約が公共の議論に影響を与え、関連する法的および政策上の問題に対してより包括的な議論を促進する可能性がある
  • AIコンテンツへのラベリングの効果を理解することで、AIが公共的な議論に与える影響を洞察することができる

⚠️ 欠点

  • AIによる要約のパフォーマンスと精度を向上させるために、さらなる開発と改善が必要となる
  • 投入された要約が公共の議論に与える具体的な影響を評価するための詳細な分析と研究が必要となる

プロジェクト:AIによる法的論理のアクセシビリティの向上

このプロジェクトでは、AIを用いて複雑な法的推論を理解しやすくすることを目指しています。具体的には、AIによる要約を使用して、最高裁判所の判決文の読みやすさを向上させます。AIによる要約は人間による要約よりも信頼性が高く、読みやすさがあります。このプロジェクトでは、AI要約をソーシャルメディアの議論に投入し、対話の動向と影響を研究します。

🔍 問題点:AIによる法的論理のアクセシビリティの向上とラベリングの影響の検証

AIによる要約が公共の議論にどのような影響を与えるのかを調査するため、ソーシャルメディアプラットフォーム(YouTubeやRedditなど)上で最高裁判所の判例の議論を追跡し、要約をランダムに投入します。投入する要約の条件は、オリジナルの判例にリンクするコメント、平易な英語の要約を含むコメント、AIによる要約のコメント、およびコメントなしの4つの条件で行われます。

📈 メリット

  • AIによる要約が公共の議論に影響を与え、関連する法的および政策上の問題に対してより包括的な議論を促進する可能性がある
  • AIコンテンツへのラベリングの効果を理解することで、AIが公共の議論に与える影響を洞察することができる

⚠️ 欠点

  • AIによる要約のパフォーマンスと精度を向上させるために、さらなる開発と改善が必要となる
  • 投入された要約が公共の議論に与える具体的な影響を評価するための詳細な分析と研究が必要となる

プロジェクト:ジェネラティブAIの言語生成の特徴分析

このプロジェクトでは、ジェネラティブAIの言語生成の特徴を分析するために、さまざまな機械学習ツールとシステムを活用します。目的は、生成されたテキストがAIによって生成されたものか、それとも人間によって生成されたものかを判断するだけでなく、バイアスや幻想についても判断することです。このプロジェクトでは、AIの開発者がジェネラティブAIを改善するためにこの情報を活用するだけでなく、一般の人々がAIの悪用を理解する際に役立つことを目指します。

🔍 問題点:AIによる言語生成の特徴の把握と分析の必要性

現在、存在する大規模言語モデルは、その生成物の特徴を把握し、判断することが難しいです。このプロジェクトでは、AIが生成する言語の特徴を詳細に分析し、言語生成がAIによるものであるか、人間によるものであるかを判断することで、言語生成のプロセスに関する理解を深めます。

📈 メリット

  • AIの開発者がジェネラティブAIの改善に活用することができる
  • 一般の人々がAIが生成したものか人間が生成したものかを判断することができる

⚠️ 欠点

  • 大規模言語モデルが生成する言語の特徴を正確に分析するためには、さらなる研究と開発が必要となる
  • AIが生成したテキストの特徴が公共の議論に与える具体的な影響を評価するための詳細な分析と研究が必要となる

プロジェクト:高プロファイルスピーチビデオの保護

このプロジェクトでは、ジェネラティブAIの不正利用による高プロファイルスピーチビデオの改ざんを防ぐ方法を研究します。特にアクセスが高いスピーチビデオは、社会的影響力が非常に大きいため、攻撃目標とされます。このプロジェクトでは、物理的なアプローチを用いて、スピーチイベントの現場に動的な署名を埋め込み、ビデオの正当性を検証する方法を開発します。

🔍 問題点:高プロファイルスピーチビデオの改ざんの防止方法

現在の技術は主にデジタルな手法に頼っており、ディープフェイクモデルによる不完全な改ざんの検出を試みています。しかし、ディープフェイクモデルの進化に伴い、これらの手法はますます困難になっています。このプロジェクトでは、物理的な手法を研究し、スピーチイベントの現場に埋め込まれる動的でわずかに感知可能な光パターンを作成します。これにより、すべてのビデオに署名が埋め込まれ、そのビデオの正当性を後で検証できるようにします。

📈 メリット

  • 高プロファイルスピーチビデオの改ざんを防ぐことができる
  • フィジカルアプローチにより、ビデオの改ざんや偽造を困難にすることができる

⚠️ 欠点

  • 物理的な手法の開発と実装には時間とリソースがかかる
  • 物理的な署名の有効性と安全性を検証するために詳細な研究とテストが必要となる

結論

本記事では、Columbia大学のKnight First Amendment InstituteとColumbia大学工学部の共同研究プロジェクトについて紹介しました。これらのプロジェクトは、ジェネラティブAIの利用方法と公共の議論への影響に焦点を当てています。各プロジェクトは異なるアプローチを取りながら、AI技術の改善と社会的インパクトへの関与を目指しています。これらの取り組みは、デジタル時代の言論の自由と民主主義の基盤を守る上で重要な役割を果たしています。

【リソース】

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