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Introduction

  • 生成AI技術の進歩により、Wikipediaに似たテキストを自動生成することが可能になった。

  • しかし、生成AIが作成する百科事典は、Wikipediaと同じ価値を持つことはない。

  • Wikipediaは、ボランティアによる編集と議論を通じて信頼性の高い情報を提供している。

  • 生成AIは、ファクトチェックが不十分であり、誤情報を含む可能性がある。

  • LLM(大規模言語モデル)は、訓練データに依存しており、バイアスや不平等を増幅するリスクがある。

  • LLMの出力は、オリジナルの人間によるコンテンツに依存しており、モデル崩壊のリスクがある。

  • Wikipediaの価値は、公開かつ非営利のモデルに基づいており、アクセスや共有が自由である点にある。

生成AIの進歩 [1]

  • 生成AI技術は、人間の反応を予測して模倣する能力を持つ。

  • 大規模言語モデル(LLM)は、広範なデータセットで訓練されている。

  • LLMは、テキストを読み、要約し、生成する能力を持つ。

  • 生成AIは、Wikipediaに似たテキストを自動生成することが可能。

  • 生成AIの進歩により、百科事典の自動生成が現実のものとなっている。

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Wikipediaの価値 [1]

  • Wikipediaは、ボランティアによる編集と議論を通じて信頼性の高い情報を提供。

  • 公開かつ非営利のモデルに基づいており、アクセスや共有が自由。

  • Wikipediaは、300を超える言語版があり、インターネットで最大の公開コーパスの一つ。

  • Wikipediaのコンテンツは、信頼できる情報源に基づいている。

  • Wikipediaは、機械生成コンテンツがあふれるインターネットにおいて、さらに一層価値を持つ。

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生成AIの課題 [1]

  • 生成AIの出力は現在ファクトチェックされていない。

  • 誤情報を含む可能性があり、信頼性に欠ける。

  • 生成AIは、判例をでっち上げるなどの問題が報告されている。

  • 医療分野でも、生成AIの誤診断が問題となっている。

  • 生成AIの改善には時間がかかり、規制当局や大衆からの圧力が必要。

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LLMの限界

  • LLMは、訓練していない情報を使ってプロンプトに答えることができない。

  • 訓練データに依存しており、バイアスや不平等を増幅するリスクがある。

  • LLMの出力で訓練したLLMは性能が悪くなる「モデル崩壊」のリスクがある。

  • LLMの改善には、人間によるオリジナルのコンテンツが必要。

  • LLMは、あらゆる言語の情報に自由にアクセスできるようになるには時間がかかる。

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持続可能な知識の共有

  • 生成AI技術は、コンテンツを作成する人間のモチベーションに悪影響を与える可能性がある。

  • LLMは、知識を育て、生み出すよう人間の参加を増やし、支援することが重要。

  • LLMは、人間が知識を生み出すのを妨げたり、人間にとって代わるべきではない。

  • 人間の貢献を適切に評価することで、持続可能な知識の共有が可能。

  • Wikimedia財団は、人間が知識を共有するのを支援し続けることを使命としている。

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公平性と透明性

  • LLMは、情報の入手可能性を拡大し、知識の探求者に情報を届ける革新的な方法を提供できる。

  • 情報の偏りを固定化せず、知識格差を広げないようにすることが重要。

  • LLMは、不正確で極めて不公平な結果をもたらしかねない訓練データ中のバイアスを識別し、処理する必要がある。

  • LLMやそのインタフェースは、人間がモデルの出力のソースを把握し、出力を検証し、訂正するのを許可すべき。

  • 透明性が増すことで、有害なシステムの偏りを把握し、軽減する助けになる。

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