AI原則

憲法的プロンプトは、AIの行動が人間の価値観や倫理的ガイドラインに沿うようにする方法です。

好奇心駆動学習は、探索と内在的動機付けを重視し、より深い理解を促進します。

Deliberative Alignmentは、協働的な意思決定プロセスを通じてAIシステムが人間の価値観を反映することを保証します。

エンパワーメントとは、個人やグループが自分の人生をコントロールし、情報に基づいた意思決定を行えるようにするプロセスを指します。

グループ公平性は、AIシステムが異なる人口統計グループを公平に扱うことを保証します。

個人の公平性は、類似した個人が類似の扱いを受けることを保証します。

内発的動機付けは、外部の報酬ではなく、活動自体に動機付けられて行動することを指します。

機械倫理は、AIの行動や意思決定を導く道徳原則の研究です。

マージナリゼーション（疎外）とは、特定のグループや個人が社会の端に押しやられ、資源へのアクセスが制限されるプロセスを指します。

道徳的不確実性モデルは、AI技術を用いて対立する道徳的価値観の下で意思決定を行うことを扱います。

Occam's Razor is a problem-solving principle stating that the simplest explanation is usually the best.

不確実な結果にもかかわらず前向きな考え方を受け入れるマインドセットです。特に意思決定や問題解決の文脈で。

パラメータ透明性は、AIモデルのパラメータの明確さとアクセスしやすさを指します。

パレート効率性は、資源が誰も損なわずに誰かをより良くできない方法で配分される経済学の概念です。

パレート改善は、少なくとも一人の個人に利益をもたらし、誰も不利益を被らない変化が起こるときに発生します。

パレートの法則は、効果の80％が原因の20％から生じると述べており、ビジネスや経済学でよく適用されます。