マイケル・カーンズ氏とジェネレーティブAI時代における責任あるAI - #662

Practical AIのこのポッドキャストエピソードでは、ペンシルベニア大学の教授であり、Amazonの学者でもあるマイケル・カーンズ氏を迎え、ジェネレーティブAI時代における責任あるAIについて議論しています。会話では、サービスカードメトリクス、プライバシー、幻覚、RLHF、LLM評価ベンチマークなど、さまざまな課題と解決策が取り上げられています。エピソードでは、差分プライバシーを利用して安全なデータ処理を行う安全な環境であるClean Rooms MLも紹介されています。この議論は、Kearns氏のAWSでの経験と彼の学術的な研究を結びつけ、責任あるAI開発の実用的な応用と理論的考察への洞察を提供しています。

• •エピソードは、ジェネレーティブAI時代における責任あるAIの課題に焦点を当てています。
• •プライバシーや評価ベンチマークなど、実用的な解決策と理論的考察を探求しています。
• •Clean Rooms MLは、差分プライバシーを使用した安全なデータ処理への安全なアプローチとして提示されています。