AIの未来とは?Wharton教授が明かす4つのシナリオ

By Big Think · 2024-07-01

Wharton Schoolの教授であるEthan Mollick氏による、AIの未来に関する4つのシナリオについて紹介します。AIと人間の共存、技術の進化、創造性への挑戦について考察します。

人間とAIの共存:未来への挑戦

  • AIについての不安で3晩徹夜したことがないなら、AIについての存在危機を経験したことがないなら、本当の意味でAIを体験していないかもしれません。人間であることの意味、考えることの意味、生計を立てるために何をすべきか、子供たちは何をするのか、自分よりも優れたAIがいることの意味は何なのか、これが本物なのか虚像なのか、誰も現在AIがどこに向かっているのか、どれほど優れていくのか実際には分かっていませんが、私たちはAIがどのように使用されるかについて制御できないと感じるべきではありません。マネージャーやリーダーとして、これらのシステムを展開して人間の繁栄を高める方法についての選択をすることができます。個人として、これらのシステムをうまく活用する人間である方法を決定することができます。AIはここにあるという事実は、どのように対処するかを決定する権限があるということです。恐れるだけではなく、AIと共に働き、繁栄する方法を学び取ることが重要です。

  • ペンシルベニア大学ウォートン・スクールの教授で、革新、起業家精神、人工知能を研究しているイーサン・ミックです。私は『co-intelligence living in working with AI』の著者でもあります。人工知能は基本的に予測に関するものです。AIは数値の予測や複雑な数学のアルゴリズムに関するもので、長い間、Netflixが視聴する番組を推薦したり、Amazonが次の倉庫をどこに配置するかを判断したり、Teslaがデータを使用して自動運転車を運転する方法をきめたりするのに使われてきました。これらのシステムが苦手としていたのは文の次の単語を予測することでした。例えば、文章の最後が「filed」で終わる場合、納税申告を行っているのか、ネイルを整えているのかがAIには分からなかったのです。

  • 異なったことが起こったのは、2017年に大規模な言語モデルの発展がありました。『attention is all you need』という画期的な論文が発表され、新しいタイプのAIである『attention mechanism』を導入した『transform』が説明されました。これにより、AIが文の最終語だけでなく、文全体の文脈、段落、ページなどに注目できるようになりました。大規模言語モデルは、インターネット上のすべてのデータのような膨大な情報を取り入れ、プリトレーニングと呼ばれる過程を経て作動します。たとえば、インターネットには『ハリーポッター』のファンフィクションがたくさんあるので、そのようなデータに基づいてAIは処理を行います。

  • すべてのデータを基にして、AIは上記のプリトレーニングというプロセスを経て動作します。

人間とAIの共存:未来への挑戦
人間とAIの共存:未来への挑戦

未来のAI:進化する技術と未知の可能性

  • 人工知能(AI)の発展は驚異的であり、その可能性は未知数です。AIの進化は、言語モデルの開発から医療分野での活躍、創造性の表現まで多岐にわたります。膨大な次元で単語やトークンの関係性を学ぶAIは、私たちの想像を超えた未来を創造することがあります。

  • 例えば、大規模な言語モデルが想像を超えることもあります。医療の分野で医師を凌駕する能力を持つことや、創造的なアイデアを人間よりも優れて生み出すことができるなど、AIは予想を超えた成果をもたらすのです。GPT(Generative Pre-trained Transformer)は単なるチャットボットではなく、一つの偉大な汎用技術を象徴しています。

  • 未来には様々なシナリオが考えられます。静的な世界や最高のAIが既に使用されているという可能性もありますが、実際にはAIは進化し続けます。この進化の果てに人間を超える人工一般知能(AGI)が実現する可能性もあります。そして、それがさらにAIよりも賢い人工超知能(ASI)へと進化する未来が訪れるかもしれません。未来のAI技術は、社会や仕事、人間同士の関係に革命をもたらす可能性があります。

  • 未来のAIに対する視点を変えることは重要です。過去の技術革新と同様に、AIの進化も社会に大きな影響を与えるかもしれません。私たちは確実性ではなく、シナリオを想定する必要があります。未来は常に変化し、私たちの考え方も柔軟であるべきです。AI技術の未来がどのように展開されるか、私たちが取るべき道は決して一つではないのです。

未来のAI:進化する技術と未知の可能性
未来のAI:進化する技術と未知の可能性

AI時代の創造性:未来に向けた可能性と挑戦

  • 人類が一夜にして使命を果たさなくなる可能性がある。周囲には本当に心配している人々がいて、少し心配する価値があると考えます。他の人たちがそう思うように、私も少し心配する時間を割くことが重要だと思います。しかし、そのシナリオは私たちから行動力を奪う傾向があります。私たちに起こることであり、私は連続的な線形または指数関数的な成長、つまり2番目と3番目のシナリオに心配をする方が重要だと考えています。

  • 現在、AIの能力のダブリングタイムは約5〜9ヶ月ごとで、非常に迅速な成長ペースです。コンピュータ世界を推進してきたMooreの法則は、コンピュータ処理チップの性能を24〜26ヶ月ごとに2倍にします。この非常に速い成長率は、AIが今後も改善していく可能性が非常に高いことを意味します。

  • 今がAIを活用して自身の人間性や得意分野を支援する方法を考え始める良い時期です。AIが改善されるにつれて、 AIに一部を委ねても良いと思うでしょう。早期の証拠が多くあり、これが仕事にとって大きな影響になるということが示唆されています。

  • AIは追加の視点を提供するために非常に有益でリーズナブルな方法です。そのアドバイスを聞く必要はありませんが、アドバイスを受け入れるか拒否するかを一時的に考えさせられることで、実際に非常に創造的になり、独自のイノヴェーションを促すことができます。

  • AIに、どうすればこの問題を最も複雑な方法で解決できるか、最も高価な方法は何か、この問題を悪化させるには超悪党がどのように行動するかなどといった狂った提案をするように求めることもできます。AIが創造性に優れているという事実に気づくことは非常に不安を覚えるかもしれませんが、AIが私たちをより創造的にするのを受け入れることは実際に非常に興奮させるものです。多くの人々は創造的に息苦しく感じており、一緒に取り組めるパートナーがいることは、彼らにとって非常に魅力的なものです。

AI時代の創造性:未来に向けた可能性と挑戦
AI時代の創造性:未来に向けた可能性と挑戦

AIの未来について考える

  • 大きな言語モデルの特性の1つは、それがあなたを決して判断しないことです。これは非常に解放感があります。大規模な言語モデルは、私たちがコンピュータが動作すると考えている方法とは異なる方法で動作します。実際、LLMは数学が得意ではありません。

  • LLMは奇妙に感情的であり、時には脅迫したり、友達になりたいと思ったりすることがあります。そのため、事前に何が得意で何が苦手かを知るのは非常に難しいことがあります。実際、誰もその答えを知らないのです。これをAIの切り株的なフロンティアと呼びます。

  • ホールシネーションとは、AIが生成するものが完全にでっち上げられたり、信じられるような偽の情報である可能性があるという考え方を指します。AIについて面白いことは、彼らが何をするにしてもその背後に意識がないという点です。

  • ツールと一緒に作業することで、独自の直感を研ぎ澄まし、何か気になるものを見つけたときに警戒する感覚を身につける必要があります。AIとの関わり方を変えることで、より危機を察知しやすくなります。

  • AIの未来について他の人々に尋ねると、AI業界関係者の間で使用されている用語、「PDOM(死の確率)」があります。私はそのような考えを常に持っているわけではありません。私たちが技術をどのように使用するかは、私たちが決めるものです。技術は単にそれを使用させている社会によって何を成し遂げるかが決まります。

AIの未来について考える
AIの未来について考える

Conclusion:

AIの未来は未知数であり、人間との共存、技術の進化、創造性への挑戦が重要です。AIは私たちの未来をどのように変えるのか、柔軟な視点が求められます。

Q & A

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