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🤖 @PerceptronNTWK:AI時代への信頼:データが燃料だが合意が欠如している時代!!
人工知能(AI)はかつてない速さで発展しており、生活の不可欠な一部となっています。しかし、その情報の背後には倫理的なジレンマがあります。すなわち、データはどのようにアクセスされ、利用され、保存されるのでしょうか?
1⃣ 合意の危機
🔸AIシステムは「学習」するために膨大なデータを必要とします。この燃料の多くは人間の活動、すなわち会話、テキスト、デジタル行動から得られます。
🔸 出所不明:データは、ユーザーがAIトレーニングを承認する承認書に署名していない公開プラットフォームから収集されることが多いです。
🔸 脆弱な境界線:「公開データ」と「利用可能なデータ」の混同は悪い前例を生み出しています。
🔸 疑問は残っています:サイバースペースで生成されたデータの本当の所有者は誰なのか?
2⃣ プライバシーおよび個人データリスク
🔸 知的財産の問題だけでなく、AIは機密情報の保護という課題にも直面しています。
🔸 それに伴う問題、匿名性の欠如、AIモデルへの個人情報の流出などがあります。
文化的背景:モデルは特定のデータを歪めたり誤用したりすることがあります。
コントロール喪失:ユーザーはデータを作成しながら、それを統治する発言権がありません。
3⃣ システム的問題
🔸 これは特定の個人や組織の責任ではなく、これまでのインターネットの仕組みの結果です。
🔸 従来型モデル:同意の収集ではなく、スケーリングと収益化に注力する。
🔸 倫理的限界:AIの爆発的な普及により、レガシーデータモデルは法的・社会的寛容の限界を超えています。
🔸 当事者の責任:マネージャーと開発者は問題の解決策を見つけなければなりません。革新は必要ですが責任も伴います。
4⃣ 前進の道:透明性へ向けて
🔸 持続可能なAIの未来は、より良いデータ手法に完全に依存しています。
🔸 Perceptronのようなネットワークは、以下のインフラを提供することでゲームの再定義を目指しています:
🔸 合意形成は前提条件です。
🔸 データの出所に関する透明性は保証されています。
🔸 データクリエイターとAI開発者の協力がコアスタンダードとなります。
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