Google DeepMind の新しい研究により、人工知能と人間の判断に対する敵対的攻撃の二重の影響が明らかになりました。研究によると、トレーニング済みの AI モデルであっても、慎重に設計された干渉 (敵対的摂動) の影響を受けやすく、画像分類が不正確になる可能性があり、このエラーは人間の判断にも影響を与える可能性があります。これは、AI システムの安全性と信頼性についての懸念を引き起こし、AI ビジョン システムと人間の知覚メカニズムに関するさらなる研究の必要性を浮き彫りにしています。
この記事では次の点に焦点を当てています。
Google DeepMind の最新の研究では、敵対的攻撃は人工知能に対して有効であるだけでなく、人間の判断にも影響を与えることが示されています。ニューラル ネットワークは敵対的な摂動の影響を受けやすく、人間と AI の両方が画像を誤分類する原因となります。この研究結果は、より安全な人工知能システムを構築するには、人工知能の視覚システムの動作と人間の知覚の類似点と相違点をより深く理解する必要があることを示唆しています。
この調査は、より堅牢で安全な AI システムを構築することが緊急であることを浮き彫りにしています。今後の研究では、より信頼性の高い AI テクノロジーの開発に理論的基盤と技術サポートを提供するために、AI モデルの耐干渉能力を向上させる方法と、敵対的攻撃の下で人間と AI の認知的差異をより深く理解する方法に焦点を当てる必要があります。 。 この方法によってのみ、人工知能テクノロジーの安全かつ信頼性の高いアプリケーションを確保し、潜在的なリスクを回避することができます。