2024 年のインクルージョン ブント会議で、機械学習の達人であるマイケル ジョーダン教授は、人工知能に対する深い洞察を再び共有しました。彼は、人工知能の現在の開発には 3 つの重要な欠陥があると鋭く指摘しました。それは、集団性、不確実性、およびインセンティブ メカニズムへの十分な配慮です。 Downcodes の編集者は、ジョーダン教授の素晴らしいスピーチを詳細に解釈し、人工知能を業界にうまく統合し、持続可能な開発を達成する方法について議論します。
「集団性、不確実性、インセンティブのメカニズムへの注目の欠如は、人工知能に関する現在の議論に欠けている 3 つの側面です。」9 月 5 日、2024 インクルージョン ブント会議の開幕メイン フォーラムで、米国機械学習学部長のマイケル ジョーダンは次のように述べています。 「3 つのアカデミーの学者」は、1 年を経て再び人工知能に関する最新の洞察をもたらしました。マイケル・ジョーダンは、人工知能を業界に実装するには、協力グループを形成する必要があり、人工知能の協力システムを構築するには、経済学の「インセンティブ」の観点を導入する必要があると考えています。
外灘会議のメインフォーラムで、マイケル・ジョーダンは再び人工知能の不確実性について語った。 「ChatGPT、今生成したものが正しいと確信していますか?」 彼は、現在の人工知能システムは実際に学習した知識を表現するのが難しく、それに比べて人間は優れた知識に直面していると指摘しました。不確実な時代、特にそれに対処するためにグループとして協力するとき。
したがって、マイケル・ジョーダンは、個々のデバイスが特定の知能を備えている必要があるだけでなく、コラボレーションを通じて人工知能がシステム全体のレベルで反映されるべきであると提案しました。同氏は、人間の知性を超インテリジェントなコンピューターに統合するだけでは十分ではなく、医療、交通、金融技術、ビジネスの分野に現代の情報技術を応用するには、集合的で分散型のインテリジェントシステムが必要であると指摘した。
マイケル・ジョーダンは、不確実性と集団性の関係をさらに探求しています。同氏は、人間は集団で協力すると不確実性にうまく対処できるが、現在のAIシステムに同様の集団協調能力を持たせる方法が依然として重要な未解決問題であると指摘した。彼は、現在の AI 研究にはミクロ経済的な視点が欠けていると考えています。
「インセンティブのメカニズム」は市場経済と集合知における重要な要素である「AI は膨大なデータを持っていますが、その中には価値を生み出すことができないものもあります。インセンティブのメカニズムを設計することによってのみ、AI エージェントが貢献し、協力するように仕向けることができます。」ユーザー、プラットフォーム、データ購入者が「データの販売」「データの購入」「サービスの提供」を通じて閉ループを形成する3層のデータ「市場（Three-Layer Data Markets）」モデル。データ購入者、つまり企業は「データとサービス」を組み合わせてユーザーにインセンティブの仕組みを確立することで、ユーザーに真の価値をもたらすことができると強調した。
この点で、マイケル・ジョーダンは、統計と経済学を組み合わせた新しい理論である統計契約理論を持ち出しました。契約理論では、エージェントが個人情報を所有し、プリンシパルはデータとサービスがインセンティブ メカニズムを通じて相互に促進される市場を形成し、需要と供給の利益のバランスを維持します。
たとえば、航空会社は「ビジネスクラス」と「エコノミークラス」に分かれており、プリンシパルとして、航空会社は代理店に個人情報の開示を要求することなく、代理店の支払い意思の違いに応じて異なる価格を提供することができます。過去 10 年間でデータ プライバシーの規制が世界的に強化される中、同氏はまた、「低コストのプラットフォームに高い要件を課すことで、不均一なプライバシー要件を通じてユーザーの利便性をさらに向上させることができる」とも示唆しました。
エンジニアリングの新興分野である人工知能は、大規模なシステムを通じて革新的な方法で人間を結びつけています。その発展は、前世紀半ばの化学工学や 19 世紀末の電気工学の隆盛に似ており、前者は化学、流体力学などの分野に基づいており、後者は電磁気学、光学に基づいています。およびその他のテクノロジー。人工知能システムは、過去 300 年間にわたる人間の推論概念、アルゴリズム概念、経済概念に基づいており、人類の福祉を目標とする必要があります。マイケル・ジョーダンは、「しかし、AIの台頭と発展は、無考えで素朴な時代遅れのビジョンに枠組みされて歪められている」と警告している。
マイケル ジョーダン教授は、機械学習の分野の先駆者であり、機械学習、確率、統計、およびグラフィック モデル間の関係を確立することにより、機械学習の数学的および計算的基礎を確立しました。彼は、IEEE ジョン・フォン・ノイマン・メダル、人工知能研究に関する国際共同会議優秀賞、および 2022 年第一回世界トップ科学者協会賞を受賞しています。
2024年包摂バンド会議は9月5日から7日まで上海黄浦世界博覧公園で開催され、1件のオープニングメインフォーラムと36件のオープンオピニオンフォーラムが開催された。このほど、かねてから世界の技術動向に注目してきた権威メディア「アジア科学技術日報」が「2024年下半期に最も期待される世界的なイノベーション・技術会議」4つを選出し、その中で外灘会議が選ばれた。
マイケル・ジョーダン教授の素晴らしい情報共有を通じて、私たちは人工知能の将来の発展の方向性をより明確に理解することができ、人工知能が直面する課題と機会も見えてきます。 将来的には、人工知能テクノロジーが人類にさらに貢献し、社会に利益をもたらすことが期待されています。