数据效率提升的社会与治理影响
计算机与社会
2020-01-16 v1 人工智能
摘要
许多研究者致力于提高机器学习的数据效率。如果他们成功了会发生什么？本文探讨了数据效率提升的社会经济影响。具体而言，我们考察了一种直觉，即数据效率将削弱保护数据丰富的在位 AI 企业的进入壁垒，使其面临来自数据匮乏企业的更多竞争。我们发现这一直觉仅部分正确：数据效率使创建 ML 应用更为容易，但大型 AI 企业可能从性能更高的 AI 系统中获益更多。此外，我们发现其对隐私、数据市场、鲁棒性和滥用的影响十分复杂。例如，尽管直观上滥用风险会随数据效率提升而增加——因为更多行为体获得了任何级别的能力——但净效应关键取决于防御措施的改进程度。对数据效率以及“AI 生产函数”的更多研究，将是理解 AI 产业发展及其社会影响的关键。
引用
@article{arxiv.2001.05068,
title = {Social and Governance Implications of Improved Data Efficiency},
author = {Aaron D. Tucker and Markus Anderljung and Allan Dafoe},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.05068},
year = {2020}
}
备注
7 pages, 2 figures, accepted to Artificial Intelligence Ethics and Society 2020