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オードリー・ロルボは、コンピュータサイエンス、経済学、データサイエンスを専攻する4年生で、コンピューティングにおける社会的責任と倫理（SERC）研究員です。写真：MIT

AIの安全性研究 - 重要な分野

オードリー・ロルボは現在、AIの安全性に関する研究を行っています。これは、ますます知能化する人工知能モデルが、信頼性を維持し、人類にとって有益であり続けることを保証する分野です。この分野は、エラー許容度やAIと人間の価値観の整合といった技術的な課題に焦点を当てるとともに、透明性や説明責任といった社会的課題にも取り組んでいます。専門家たちは、ますます強力になるAIの存在そのものがもたらすリスクについても懸念しています。

「AIが悪用されたり、人間の意図に反して動作したりしないようにすることは、特に汎用人工知能（AGI）に近づくにつれて、ますます重要になります」とロルボ氏は語った。

MITシュワルツマン・コンピューティング研究所のコンピューティングの社会的・倫理的責任（SERC）プログラムの研究員であるロルボ氏は、AIがどのようにAIの研究開発プロセスを自動化できるかに関心を寄せています。「AIを安全に開発するために、私たちはあらゆる努力をする必要があります」と彼女は強調し、リスクに対処するための適切なガバナンスの枠組みと戦略の必要性を訴えました。

ロルボ氏は、AI 安全エンジニアリング フェローシップなどの取り組みを通じて AI の安全性の技術的側面を理解することに尽力しており、これにより、人類に利益をもたらす形で AI 開発を導く方法を研究することができます。

「このプログラムのおかげで、AIの安全性に関する技術的な問題や課題をより深く理解することができ、より効果的なAIガバナンス戦略を提案できるようになりました」と彼女は語った。

ロルボ氏によると、AIの先駆者たちは技術の最先端を押し広げており、研究を妨げることなく人間の安全を優先する効果的な政策の実施が必要だという。

学際的アプローチの価値

ロルボはMITに入学した瞬間から、科学と人文科学を融合させたいと考えていました。しかし、訓練分野の多様性が彼女を特定の専攻に絞り込むことを困難にしました。

「生活の質を向上させる方法は数多くあり、MITはそれらを探求するための無数の道を提供しています。ジョシュア・アングリスト教授の計量経済学の授業は、経済研究の価値を理解する助けとなりました。また、データサイエンスとコンピューティングは、AIの成長する可能性に惹かれ、大変興味をそそられました。これらのツールは、私たちが最も差し迫った問題を解決し、深刻な課題を克服するために活用できるのです」とロルボ氏は語りました。

ロルボは都市計画と国際開発にも研究を広げました。専門分野を深く掘り下げていくうちに、多くのMITの学生、特にMIT AI Alignmentグループが、責任あるテクノロジーに関する彼女の考えに共感していることに気づきました。

「限界効果」という概念は、特定の分野への時間、資金、または労力の投資がもたらす追加的な影響を表します。ロルボ氏によると、このアプローチは、個人が自身のリソースをより効率的に投資する方法を決定するのに役立ちます。

ロルボ氏は、資源が限られている世界において、データに基づくアプローチは、最大の利益を生み出す可能性が高い分野に資源を配分するのに役立つと主張している。社会への影響を最大化したいのであれば、キャリア選択の限界的な影響について考えることが重要だ。

MITでの学生体験

ロルボは勉強に加えて、有意義な経験を積み、仲間の学生と交流するために課外活動にも積極的に参加しています。

「幸運なことに、勉強、研究、クラブ活動、そしてウェイトトレーニングや課外活動への参加といった個人的な興味をバランスよく取り入れることができます。MITには、常に興味深いクラブやイベントがたくさんあります」とロルボさんは語った。

これらの機会は彼女の視野を広げただけでなく、キャリアパスを微調整するのにも役立ちました。フランス語、英語、スペイン語、ポルトガル語に堪能なロルボは、MITの国際経験プログラムにも感謝しています。

MISTIプログラムを通じてチリのサンティアゴとパリでインターンシップを経験したロルボさんは、2023年度D-Labクラスの一員として、マダガスカル工科大学およびNGOタチラノと提携し、自身のチームが設計した蒸気凝縮システムの試験も行いました。これらの経験は、経済格差への取り組み方についてより深い理解を得るのに役立ちました。

ロルボ氏は卒業後、AIが安全かつ効果的に導入されるよう、AIの安全性とガバナンス戦略の研究を続けたいと語った。

「AIの成功と、人類がその変革の可能性を最大限活用するためには、良好なガバナンスが鍵となります。技術が進化し続ける中で、AIの発展を継続的に監視していく必要があります」とロルボ氏は主張した。

（MITニュースによると）