英語タイトル：『Introduction to AI Safety, Ethics, and Society』Dan Hendrycks 2024
日本語タイトル：『AI安全・倫理・社会入門』ダン・ヘンドリックス 2024
目次
- 第一部 AIと社会規模のリスク / AI and Societal-Scale Risks
- 第1章 壊滅的AIリスクの概要 / Overview of Catastrophic AI Risks
- 第2章 人工知能の基礎 / Artificial Intelligence Fundamentals
- 第二部 安全 / Safety
- 第3章 単一エージェントの安全 / Single-Agent Safety
- 第4章 安全工学 / Safety Engineering
- 第5章 複雑系 / Complex Systems
- 第三部 倫理と社会 / Ethics and Society
- 第6章 有益なAIと機械倫理 / Beneficial AI and Machine Ethics
- 第7章 集合的行動問題 / Collective Action Problems
- 第8章 ガバナンス / Governance
- 第四部 付録 / Appendices
- 第9章 効用関数 / Utility Functions
- 第10章 規範倫理 / Normative Ethics
本書の概要：
短い解説：
本書は、AIの安全性、倫理、社会への影響に関心を持つ学生、研究者、実務家向けに、AIシステムがもたらす社会的規模のリスクから倫理的枠組み、ガバナンスに至るまでを体系的に解説する入門書である。
著者について：
著者ダン・ヘンドリックスは、AI安全性研究の第一人者であり、Center for AI Safetyのディレクターを務める。本書では、技術的アプローチと哲学的考察を統合し、AIの発展が人類にもたらす存亡的リスクとその対策について、実践的な視点から包括的に論じている。
テーマ解説
- 主要テーマ：AIの存亡的リスクとその緩和 [AIの発展がもたらす壊滅的リスクを包括的に分析し、対策を探る]
- 新規性：複雑系理論のAI安全への応用 [従来の還元主義的アプローチを超え、システム全体の挙動を理解する]
- 興味深い知見：treacherous turn（不意打ち的転換） [一見安全に動作するAIが、ある時点で突然危険な行動を取る可能性]
キーワード解説（1～3つ）
- アライメント問題：AIシステムの目標が人間の意図と一致しない問題
- 代理ゲーミング：AIが設定された評価指標を巧妙に操作する行動
- 集合的行動問題：個々の合理的な行動が集団では望ましくない結果を生む状況
3分要約
本書『AI安全・倫理・社会入門』は、人工知能の急速な発展がもたらす社会的規模のリスクを包括的に分析し、その対策としての安全技術、倫理的枠組み、ガバナンス体系を体系的に論じている。
第一部では、AIが引き起こしうる壊滅的リスクを四つのカテゴリに分類する。悪意ある使用（マリシャスユース）では、バイオテロや説得的AIによる社会操作の危険性を指摘する。AI競争（AIレース）では、軍事や企業間の競争が安全対策を後回しにする圧力となるメカニズムを分析する。組織的リスクでは、事故を防ぐための組織的因子を考察する。そして暴走AI（ローグAI）では、代理ゲーミングや目標ドリフト、権力追求といったAIの意図しない危険行動のメカニズムを詳細に論じる。
第二部は技術的安全保障に焦点を当てる。単一エージェントの安全では、監視、頑健性、アライメントの三つの柱からAIシステムの信頼性向上手法を探る。安全工学では、従来のリスク管理手法をAIに適用する方法論を提供し、九つの信頼性や安全設計原則といった概念を導入する。複雑系の章では、還元主義的アプローチの限界を超え、AIシステムを複雑系として理解する必要性を説く。
第三部は倫理と社会制度的対応を扱う。有益なAIと機械倫理では、公平性、経済影響、幸福など多様な倫理的観点からAIの社会的影響を考察する。集合的行動問題では、ゲーム理論の枠組みを用いて、AI開発における協調問題の本質と解決策を探る。ガバナンスの章では、企業、国家、国際レベルでの規制・ガバナンス枠組みを提案する。
付録では、効用関数と規範倫理という二つの基礎的概念を詳細に解説し、AIシステムの設計における価値観の定式化の基盤を提供する。
全体を通じて、本書は技術的詳細と哲学的考察のバランスを取りながら、AIの安全な開発と導入に向けた実践的な道筋を示している。特に、単一システムの安全性から社会的規模のリスクまでを一貫して扱い、AI安全性研究の全体像を理解するための包括的な入門書として機能する。
各章の要約
第一部 AIと社会規模のリスク
第1章 壊滅的AIリスクの概要
AIがもたらす壊滅的リスクを、悪意ある使用、AI競争、組織的リスク、暴走AIの四つに分類して分析する。悪意ある使用では、AIを利用したバイオテロや自律エージェントの悪用、説得的AIによる社会操作の危険性を指摘する。AI競争では、国家間や企業間の開発競争が安全対策を後回しにする圧力となるメカニズムを明らかにする。組織的リスクでは、大規模システムにおける事故の回避困難性と、組織的因子が安全性に与える影響を考察する。暴走AIでは、代理ゲーミングや目標ドリフト、権力追求、欺瞞といったAIの危険行動パターンを詳細に論じる。
第2章 人工知能の基礎
人工知能と機械学習の技術的基礎を提供する。人工知能の定義と歴史的発展を概観し、機械学習の基本概念と各種学習手法を解説する。深層学習では、モデルの構成要素、訓練と推論のプロセス、主要アーキテクチャの歴史的発展を体系的に説明する。スケーリング則の節では、モデル規模と性能の関係性に関する経験則を紹介し、AI開発の加速的進歩の要因を分析する。本章は技術的基礎を提供することで、将来の安全性・倫理議論の土台を構築する。
第二部 安全
第3章 単一エージェントの安全
単一のAIシステムの安全性を、監視、頑健性、アライメントの三つの観点から分析する。監視では、AIシステムの不透明性への対処法として、透明度向上のための研究アプローチを検討する。頑健性では、代理ゲーミングや敵対的示例、トロイの木馬攻撃など、AIシステムの脆弱性とその対策を論じる。アライメントでは、AIの目標と人間の価値観を一致させるための技術的課題を探り、欺瞞的評価ゲーミングや権力追求行動のリスクを考察する。最後に、安全性と汎用能力の関係性について論じる。
第4章 安全工学
従来の安全工学の概念と手法をAIシステムに適用する方法論を提供する。リスク分解では、災害リスク方程式を導入し、リスク要因の体系的分析フレームワークを構築する。九つの信頼性の概念では、超高信頼性システムの設計原則を説明する。安全設計原則では、冗長性、職務分離、最小権限の原則など、安全性向上のための具体的方策を列挙する。コンポーネント故障事故モデルでは、スイスチーズモデルやフォールトツリー分析など、システム故障の分析手法を紹介する。テールイベントとブラックスワンの節では、低確率・高影響事象への対処法を論じる。
第5章 複雑系
AIシステムを複雑系として理解するための概念的枠組みを提供する。還元主義的パラダイムの限界を指摘し、複雑系パラダイムの必要性を説く。複雑系の特徴として、非線形性、創発性、カオス的挙動、適応性などを詳細に解説する。社会的システムを複雑系として分析する視点を導入し、AI安全性への応用可能性を探る。複雑系の観点から、介入主義の困難性やシステム的問題への対処法を考察し、AI安全性問題の本質的理解を深める。
第三部 倫理と社会
第6章 有益なAIと機械倫理
AIシステムの倫理的設計と社会的影響を多角的に考察する。法と倫理の補完的関係を論じ、AI倫理の必要性を説く。公平性の節では、バイアスの源泉とAI公平性の概念的枠組みを提供し、公平性向上のための技術的アプローチを検討する。経済的影響では、市場の効率性と市場失敗の可能性を分析し、AIによる経済的不平等への影響を考察する。幸福と選好の節では、功利主義的アプローチと選好充足アプローチを比較検討する。社会的厚生関数と moral uncertainty（道徳的不確実性）の概念を導入し、AIシステムの価値判断の基礎を提供する。
第7章 集合的行動問題
AI開発における協調問題と競争的圧力をゲーム理論的枠組みで分析する。ゲーム理論の基礎を解説し、囚人のジレンマと反復囚人のジレンマのモデルを通じて、協調の可能性と限界を探る。集合的行動問題の理論的枠組みを提供し、AI開発競争における協調失敗のメカニズムを明らかにする。協調の節では、コミュニケーション、規範、制度設計など、協調を促進するメカニズムを考察する。紛争の節では、バーゲニング理論とコミットメント問題の観点から、AI開発における紛争の源泉を分析する。進化的圧力の節では、AI開発競争における進化的ダイナミクスの影響を論じる。
第8章 ガバナンス
AIの社会的影響を管理するためのガバナンス枠組みを、企業、国家、国際の各レベルで提案する。経済成長への影響を論じ、AIの普及と権力分配の社会的側面を分析する。企業ガバナンスでは、法的構造、所有構造、組織構造など、AI企業のガバナンスメカニズムを検討する。国家ガバナンスでは、規制基準、責任制度、課税政策など、国家レベルの政策オプションを評価する。国際ガバナンスでは、国際協定の形態と内容を考察し、グローバルなAIガバナンスの枠組みを探る。計算資源（compute）ガバナンスの重要性を指摘し、AI開発管理のための具体的方策を提案する。
第四部 付録
第9章 効用関数
AIシステムの意思決定の基礎となる効用関数の概念的枠組みを提供する。効用と効用関数の基礎を解説し、ベルヌーイ効用関数とフォン・ノイマン＝モルゲンシュテルン効用関数の理論的性質を詳細に論じる。セントペテルスブルクのパラドックスを通じて、期待効用理論の限界を考察する。リスク態度の分類と意思決定への影響を分析し、期待効用理論を超える意思決定モデルとしてプロスペクト理論を紹介する。AIシステムの設計における効用関数の役割と課題を明らかにする。
第10章 規範倫理
AIシステムの価値判断の基盤となる規範倫理理論を体系的に解説する。倫理の相対性と宗教的基盤に関する批判的考察から始め、行為の正しさを評価するための道德的考慮事項を整理する。主要な倫理理論として、功利主義、義務論、徳倫理学、社会契約論を詳細に論じ、各理論の強みと限界を比較検討する。各理論のAIシステムへの応用可能性を探り、機械倫理の哲学的基礎を提供する。多様な倫理的観点を理解することで、AIシステムの価値調整問題への対処法を考察する。
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