AIを介した調整、安全性、および学習システムに関する研究

このページでは、人工知能がどのように調整、発見、安全性、および学習システムを再形成するかを検討する概念的および分析的な研究をまとめています。この研究は、商業的および社会的領域における制度設計、取引コスト、情報の非対称性、およびAIを介した意思決定の意図しない結果に焦点を当てています。

研究の方向性

ここに提示された研究は、概念的かつ歴史的な性質のものです。その目的は、結果を評価するのではなくメカニズムを明確にすることであり、AIがアクセス、選択、相互作用をますます媒介する領域における分析をサポートすることです。この研究は、制度経済学、イノベーション管理、政治経済学に基づき、調整技術がいかに権力、インセンティブ、およびシステムの行動を形成するかを検討しています。

研究テーマ

• 市場の調整と交換インフラ: 取引コスト、仲介、プラットフォームの権力、および製品の発見と交換のための分散型の代替手段。
• AI、安全性、および子供中心のシステム: 子供が関与する環境で動作するAIシステムの設計上の考慮事項、保護、非対称的な脆弱性、および注意義務。
• AIと学習環境: 教育の文脈におけるAIを介したガイダンス、発見、およびフィードバックの制度的および教育学的な意味合い。
• 企業向けAIガバナンスと安全性、コストとROI: AI導入のための制度的枠組み、リスク管理プロトコル、および規制業界における計算コストと運用のROIの整合性。

リファレンス実装と応用コンテキスト

これらの論文で開発された概念の一部は、独立した使用のために提供されるプライベートなリファレンス実装を通じて表現されています。これらの実装は、計測も観察も行われません。ユーザーは、データ収集、監視、または実験なしに非公開でそれらと対話します。これらは実証的な発見を生み出すために使用されるものではなく、研究調査ではなく概念的な実装として理解されるべきです。

• Maimai Supply: 製品の発見と交換インフラへの分散型アプローチのリファレンス実装。
• Studio Clarté: 子供の安全と学習の文脈に関連するAIを介した環境を探索するリファレンス実装。