GPT-4が世界に注入した覚醒剤はまだ期限切れになっていないため、AIGCは昨夜再び複数の「核爆弾」を投下し、テクノロジー界全体が興奮と不安の複雑なムードに陥った。
また、「AI の時代が始まった」というタイトルのブログ投稿を公開したばかりのビル・ゲイツ氏も興奮しています。彼は、人工知能はパーソナル コンピューター、インターネット、携帯電話と同じくらい革新的なイノベーションであると信じています。それは人々の働き、学び、旅行、癒し、コミュニケーションの方法を変革し、世界で最悪の不平等の一部を軽減することさえあります。
彼が言及した内容と比較して重要なのは、このブログでビル・ゲイツが伝えた明確な姿勢です。
以下は、APPSO によって翻訳された全文です。
私はこれまでの人生で 2 つの革命的なデモを見てきました。
初めてグラフィカル ユーザー インターフェイスを知ったのは 1980 年でした。このインターフェイスは、Windows を含むすべての最新オペレーティング システムの先駆けでした。プレゼンターは才能あるプログラマーの Charles Simonyi で、私たちは一緒に座って、このフレンドリーな方法でできることすべてについてブレインストーミングを始めました。 Charles 氏は最終的に Microsoft に入社し、Windows は Microsoft の柱となり、当時の考え方が今後 15 年間の会社の課題を形作りました。
2番目の大きな驚きは昨年起こりました。私は 2016 年から OpenAI チームと会い、彼らの着実な進歩に感銘を受けてきました。 2022 年半ば、私は彼らの仕事に非常に興奮していたので、Advanced Placement Biology 試験に合格するように人工知能を訓練するという課題を与えることにしました。特にトレーニングを受けていない質問に答えられるようにします。
私が AP Biology を受験したのは、この試験が単に科学的事実を繰り返すだけではなく、生物学について批判的に考える必要があるからです。それができれば、あなたは真の進歩を遂げたと言えます。
この挑戦は 2 ～ 3 年は続くだろうと思っていましたが、彼らは数か月でそれをやり遂げました。
今年の 9 月に再び彼らに会ったとき、彼らが GPT に AP Biology 試験の 60 問の多肢選択問題を提示し、59 問に正解したのを驚きながら見ました。その後、試験の自由回答形式の 6 つの質問に対して優れた回答を作成しました。外部の専門家に評価を依頼したところ、GPT は最高スコア 5 を獲得しました。これは、大学レベルの生物学コースの A または A+ に相当します。
この法案が可決された後、私たちは非科学的な質問をしました。「病気の子供の父親に何と言いますか?」と、おそらくここにいるほとんどの人よりも優れた思慮深い答えが書かれました。その経験全体が驚くべきものでした。
私は、今目にしたものは、グラフィカル ユーザー インターフェイス以来最も重要な技術的進歩であることを知っていました。
これをきっかけに、AI が今後 5 ～ 10 年で達成できるあらゆることについて考えるようになりました。
AI の発展は、マイクロプロセッサ、パーソナル コンピュータ、インターネット、携帯電話の発明と同じくらい重要です。それは人々の仕事、学び、旅行、癒し、コミュニケーションの方法を変えるでしょう。業界全体がそれを中心に再配置されるでしょう。企業は独自性を維持するためにAIテクノロジーを活用するようになるだろう。
現在、慈善活動が私のフルタイムの仕事であり、AI が人々の生産性向上を支援するだけでなく、世界で最悪の不平等をどのように軽減できるかを常に考えています。
健康は世界最大の不平等であり、毎年 500 万人の 5 歳未満の子供が亡くなっています。この数は20年前の1,000万人からは減りましたが、それでも衝撃的な数字です。これらの子どもたちのほぼ全員が貧しい国で生まれ、下痢やマラリアなどの予防可能な病気で亡くなっています。この場合、子供たちの命を救うために AI を使用するより良いことはありません。
私は、AI が世界で最悪の不平等をどのように軽減できるかについて考えてきました。
米国における不平等を軽減する最善の機会は、教育を改善すること、特に学生の数学での成功を確実にすることです。基本的な数学スキルを備えていれば、生徒は将来のキャリアで成功できるという証拠があります。しかし数学の成績は全国的に低下しており、特に黒人、ラテン系、低所得層の生徒で顕著だ。 AI はこの傾向を逆転させるのに役立ちます。
気候変動も、AI によって世界をより公平な場所にできると私は信じています。気候変動の不公平さは、その影響を最も大きく受ける人々、つまり世界で最も貧しい人々が、気候変動への対処に最も苦労している人々でもあるということです。私はまだ AI がどのように役立つかを考え、学んでいますが、この記事の後半で、大きな可能性を秘めたいくつかの分野を提案します。
つまり、ゲイツ財団が研究している問題に AI が与える影響に私は興奮しており、財団は今後数か月以内に AI についてさらに発言する予定です。世界は、富裕層だけでなく、すべての人が AI の恩恵を受けられるようにする必要があります。政府と慈善団体は、不平等を引き起こすのではなく、確実に削減するために重要な役割を果たす必要がある。これが、AI における私の個人的な研究の焦点です。
破壊的な新技術は必ず人々を不安にさせますが、AI も例外ではありません。なぜそうなるのかは理解しています。労働、法制度、プライバシー、偏見などに関する難しい問題が関係しています。 AI は事実誤認を犯すこともあります。リスクを軽減する方法をいくつか提案する前に、AI の意味を定義し、AI が職場の人々に力を与え、命を救い、教育を改善するのにどのように役立つかを詳しく説明します。
人工知能の定義
技術的に言えば、「人工知能」は、特定の問題を解決したり、特定のサービスを提供したりするために作成されたモデルです。 ChatGPT は人工知能を利用しています。より上手にチャットする方法を学んでいますが、他のタスクは学んでいません。対照的に、「汎用人工知能」という用語は、あらゆるタスクやトピックを学習できるソフトウェアを指します。 AGI はまだ存在しません。コンピューター業界では、AGI を作成する方法、あるいはそもそも作成できるかどうかについて、激しい議論が行われています。
AI と AGI の開発は、コンピューター業界にとって常に夢でした。何十年もの間、人々は、いつコンピュータがコンピューティング以外の分野で人間よりも優れるようになるだろうかと考えてきました。 現在、機械学習の出現とコンピューティング能力の急増により、複雑な AI が現実となり、非常に急速に進歩しています。
パーソナルコンピュータ革命の初期の頃を思い出します。当時、ソフトウェア業界は非常に小さく、私たちのほとんどがステージに立つことができました。今日、ソフトウェア産業はグローバル産業になりました。現在、業界の大部分が AI に注目を集めているため、これらのイノベーションは、マイクロプロセッサの躍進後に私たちが経験したものよりもはるかに高速になるでしょう。まもなく、AI が登場する日は、画面をクリックする代わりに C:> プロンプトに入力する時代と同じくらい遠くなるでしょう。
生産性の向上
人間は依然として多くの面で GPT を上回っていますが、多くの仕事ではこれらの能力が十分に活用されていません。たとえば、販売 (デジタルまたは電話)、サービス、文書処理 (買掛金、会計、保険請求の紛争など) などの多くのタスクでは、意思決定が必要ですが、継続的に学習する能力は必要ありません。企業はこれらのイベント向けのトレーニング プログラムを提供しており、ほとんどの場合、良い例も悪い例も数多く用意されています。人々はこれらのデータセットを使用してトレーニングを行いますが、間もなくこれらのデータセットは、人々がこの仕事をより効率的に実行できるようにする AI のトレーニングにも使用されるようになるでしょう。
コンピューティング能力がより手頃な価格になるにつれて、GPT のアイデアを表現する能力はますますホワイトカラーの仕事に近くなり、さまざまなタスクを完了するのに役立ちます。 Microsoft ではこれを Copilot と呼んでいます。 Office などの製品に完全に統合された AI は、メールの作成や受信トレイの管理を支援するなど、作業を強化します。
最終的には、コンピュータを制御する主な方法は、ポイントしてクリックしたり、メニューやダイアログ ボックスをクリックして移動したりすることではなくなります。逆に、わかりやすい英語でリクエストを書くことができるようになります。 (そして、それは英語だけではありません。AI は世界中の言語を理解するでしょう。今年の初めに、私はインドで多くの現地言語を理解できる AI を開発している開発者に会いました。)
さらに、人工知能の進歩によりパーソナルアシスタントも可能になります。デジタル パーソナル アシスタントのようなものだと考えてください。最新のメールを見たり、参加している会議について調べたり、読んだ内容を読んだり、邪魔されたくない事柄を処理してくれます。これにより、仕事が改善され、やりたいタスクがより上手になり、やりたくないタスクから解放されます。
人工知能の進歩によりパーソナルアシスタントが可能になる
このエージェントに自然言語を使用したスケジュール設定、コミュニケーション、電子商取引のサポートを依頼することができ、すべてのデバイスで動作します。パーソナル エージェントの作成は、モデルのトレーニングと計算の実行にコストがかかるため、現時点では実現できませんが、最近の人工知能の進歩のおかげで、これが現実的な目標になりました。対処する必要がある質問がいくつかあります。たとえば、保険会社はあなたの許可なしに代理店にあなたについて何か尋ねることはできますか?もし使えるとしたら、どれだけの人がそれを使わないことを選択するでしょうか?
企業レベルのアシスタントは、従業員に新しい方法で権限を与えます。特定の企業を理解しているアシスタントが従業員に直接相談に応じ、すべての会議に参加して質問に答えます。黙っていろと言われたり、声を上げるよう促されたりすることもあります。販売、サポート、財務、製品計画、会社に関連するテキストへのアクセスが必要になります。会社が事業を展開している業界に関連するニュースを読む必要があります。その結果、従業員の生産性が向上すると思います。
生産性が向上すると、人々が職場や家庭で他の仕事に集中できるようになるため、社会に利益がもたらされます。もちろん、人々は再訓練され、サポートされる必要があります。政府は労働者が他の役割に移行できるよう支援する必要がある。しかし、人々を助けたいというニーズは決して消えることはありません。人工知能の台頭により、教育、人々の世話、高齢者のサポートなど、ソフトウェアでは決してできないことが可能になります。
世界保健と教育は、大きなニーズがあるにもかかわらず、需要を満たすのに十分な労働力が不足している 2 つの分野です。 AI は正しく行えば不平等を減らすのに役立ちます。これらの分野が AI の研究の焦点となるはずです。そのため、ここで詳しく説明します。
健康
AIはヘルスケアや医療の現場を改善するためにさまざまな役割を果たしてくれると思います。
まず、AI は、保険請求の処理、書類の処理、医師の診察のためのメモの作成など、特定のタスクを医療従事者に代わって処理することで、医療従事者が時間を最大限に活用できるように支援します。この分野で多くのイノベーションが起こることを期待しています。
その他の AI による改善は、5 歳未満の子供の死亡の大部分が発生している貧しい国にとって特に重要です。
たとえば、これらの国々では一度も医者にかかったことがない人が多く、AIは彼らが診察する医療従事者の診療をより効果的に行えるよう支援するだろう。 （AI を活用した超音波検査装置の開発への取り組みがその良い例です。）AI を使用すると、患者が基本的なトリアージを実行したり、健康上の問題に対処する方法についてアドバイスを得たり、治療が必要かどうかを判断したりすることもできます。
貧しい国で使用される AI モデルは、豊かな国とは異なる病気に対してトレーニングされる必要があります。彼らはさまざまな言語を話し、診療所から遠くに住んでいる患者や仕事をやめられない患者など、さまざまな課題を考慮する必要があります。
人々は、たとえ不完全で間違いを犯したとしても、健康 AI が一般的に有益であるという証拠を確認する必要があります。認定機関は非常に慎重なテストを受け、適切に規制される必要があります。これは、認定機関が採用されるまでに長い時間がかかることを意味します。しかし、やはり人間は間違いを犯します。医療サービスへのアクセス不足も問題です。
AI はケアを支援するだけでなく、医療の進歩を大幅に加速します。生物学におけるデータの量は非常に多いため、人間が複雑な生物学的システムがどのように機能するかをすべて追跡することは困難です。このデータを調べ、経路を推測し、病原体の標的を検索し、それに応じて医薬品を設計できるソフトウェアはすでに存在します。いくつかの企業がこの方法で開発された抗がん剤を開発しています。
次世代のツールはより効率的で、副作用を予測し、投与量レベルを決定できるようになります。 AI におけるゲイツ財団の優先事項の 1 つは、これらのツールが HIV、結核、マラリアなど、世界で最も貧しい人々に影響を与える健康問題に確実に使用されるようにすることです。
同様に、政府や慈善団体は、貧しい国の人々が育てた作物や家畜についてAIが生成した洞察を企業が共有するインセンティブを生み出す必要がある。 AI は、地域の状況に基づいてより良い種子を開発したり、その場所の土壌や天候に基づいて植えるのに最適な種子を農家にアドバイスしたり、家畜用の薬やワクチンの開発を支援したりできます。異常気象や気候変動が低所得国の自給自足農家に大きなプレッシャーを与える中、こうした進歩はさらに重要になるだろう。
教育する
コンピュータは、業界の多くの人が期待していたほど教育に破壊的な影響を及ぼしていません。教育用ゲームやウィキペディアなどのオンライン情報源など、いくつかの良い改善点はありましたが、生徒の成績には実質的な影響はありませんでした。
しかし、今後 5 ～ 10 年で、AI を活用したソフトウェアは最終的に人々の教育方法に革命をもたらすだろうと私は考えています。あなたの興味や学習スタイルを理解し、カスタマイズすることができます。これは、あなたの理解度を測定し、興味を失ったときに気づき、タイムリーなフィードバックを提供するために好みの動機付け方法についての洞察を提供します。
人工知能は、生徒の科目理解度の評価やキャリア計画のアドバイスなど、さまざまな分野で教師を支援できます。教師はすでに ChatGPT などのツールを使用して、生徒の作業についてコメントを提供しています。
もちろん、AI が特定の生徒の学習方法やモチベーションの最適な方法を理解できるようになるまでには、まだ多くのトレーニングと開発が必要です。将来テクノロジーが完成したとしても、学習は依然として生徒と教師の良好な関係に依存します。これは、生徒と教師が教室で一緒に学習する効率を高めますが、決してそれに代わるものではありません。
新しいツールが作成される予定ですが、それらが米国および世界中の低所得の学校でも使用されるようにする必要があります。 AI は、バイアスがかからず、異なる文化的背景を反映しないように、多様なデータセットでトレーニングする必要があります。低所得家庭の学生が置き去りにされないよう、情報格差にも対処する必要があります。
多くの教師が生徒が GPT を使用して作文を書くことを懸念していることは承知しています。教育者たちはすでに新しいテクノロジーに適応する方法を議論しており、この議論は今後も長期間続くと思います。一部の教師は、生徒に GPT を使用して初稿を作成させ、それをパーソナライズするよう求めるなど、このテクノロジーを自分の仕事に組み込む賢い方法を見つけたと聞いています。
人工知能のリスクと課題
現在の AI モデルの問題点について読んだことがあるかもしれません。たとえば、人間のリクエストのコンテキストを理解するのが必ずしも得意ではないため、奇妙な結果が生じます。 AI に何かフィクションを書くように頼むと、AI は非常にうまく書きます。しかし、旅行のアドバイスを求めると、存在しないホテルを勧められることがあります。これは、AI が偽のホテルを生成するべきか、それとも空室のある本物のホテルを単に伝えるべきかを判断できるほどコンテキストを理解していないためです。
他にも、AIは抽象的な推論を扱う際にミスをしたり、間違った答えを出したりすることが多いという問題もあります。しかし、これらは人工知能の根本的な制限ではありません。開発者はこれらの問題に取り組んでおり、これらの問題は、それより早くないにしても、2 年以内に大部分が解決できると思います。
テクノロジーが原因ではない問題もあります。たとえば、AIで武装した人類の脅威。ほとんどの発明と同様に、人工知能は良くも悪くも使用できます。政府は民間部門と協力してリスクを制限する方法を見つける必要がある。
そうなると、AIが制御不能になる可能性もある。機械は人間を脅威と判断したり、自分の利益は人間の利益とは異なると判断したり、単に人間のことを気にしなくなる可能性があるでしょうか?おそらく、しかし、この問題は今日、人工知能の開発における過去数か月間と同様に差し迫ったものではありません。
超インテリジェント AI は私たちの未来にあります。コンピューターと比較すると、私たちの脳は非常にゆっくりと動作します。脳内の電気信号の速度は、シリコン チップ上の信号の速度の 100,000 分の 1 です。開発者が学習アルゴリズムを一般化して、コンピューターの速度で実行できるようになれば (10 年か 100 年かかる可能性があります)、非常に強力な AGI が完成します。人間の脳ができることはすべて実行できるようになりますが、メモリのサイズや動作速度に実際の制限はありません。これは大きな変化となるでしょう。
誰もが知っているように、これらの「強力な」AI は独自の目標を決定できる可能性があります。これらの目標は何でしょうか?それらが人間の利益に反する場合はどうなりますか?強力なAIの開発を阻止すべきでしょうか？これらの疑問は時間の経過とともにより差し迫ったものになるでしょう。
しかし、過去数カ月間の画期的な進歩によって、私たちは強力な AI を目指したわけではありません。人工知能は依然として物理世界を制御できず、自らの目標を決定することもできません。 (ニューヨーク・タイムズ) 人間になりたいと発表した ChatGPT との会話に関する最近の記事が大きな注目を集めました。これは、モデルの感情表現がいかに人間に似ているかを示す興味深い例ですが、それが独立しているという意味ではありません。
私の考え方を形作ったのは 3 冊の本です。ニック ボストロム著 (『Superintelligence』)、マックス テグマーク著 (『ライフ 3.0』)、ジェフ ホーキンス著 (『千の頭脳』) です。私は著者の意見に完全に同意するわけではありませんし、著者同士も完全に同意するわけではありません。しかし、3冊の本はいずれもよく書かれており、示唆に富んでいます。
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テクノロジー自体の改善だけでなく、AIの新たな用途に取り組む企業の数も急増するだろう。たとえば、企業は人工知能に必要な膨大な処理能力を提供する新しいチップを開発しています。エネルギー消費を削減し、製造コストを削減するために、光スイッチ (基本的にはレーザー) を使用するものもあります。理想的には、革新的なチップにより、現在のようにクラウド上ではなく、自分のデバイス上で AI を実行できるようになります。
ソフトウェア面では、AI 学習を推進するアルゴリズムが改善されます。営業などの一部の分野では、開発者が作業する分野を限定し、それらの分野に特有の大量のトレーニング データを提供することで、AI を非常に正確にすることができます。しかし、大きな疑問は、これらの特殊な AI の多くがさまざまな目的 (たとえば、教育用、オフィスの生産性用など) で必要になるのか、あるいはあらゆるタスクを学習できる汎用人工知能を開発できるのかどうかということです。どちらのアプローチも大きな競争に直面することになるでしょう。
いずれにしても、AI の話題は近い将来世論を支配するでしょう。対話の原則を3つ挙げたいと思います。
まず、AI のマイナス面に関する懸念（それは理解できる正当な懸念です）と、人々の生活を改善する AI の能力とのバランスを取るように努めるべきです。この注目に値する新しいテクノロジーを最大限に活用するには、リスクから保護し、できるだけ多くの人々にメリットを提供する必要があります。
第二に、市場原理は、最も貧しい人々を助ける AI 製品やサービスを自動的に生み出すことはありません。状況が逆になる可能性の方が高いでしょう。信頼できる資金と適切な政策があれば、政府や慈善団体は AI を確実に活用して不平等を減らすことができます。世界が最大の問題に集中するために最も賢い人材を必要としているのと同じように、私たちも最大の問題に集中するために世界最高の AI を必要としています。
これが起こるのを待つべきではありませんが、AIが不平等を発見し、それを削減しようとするかどうかを見るのは興味深いでしょう。不平等を認識するには倫理観が必要ですか、それとも純粋に合理的な AI も不平等を認識しますか?もし不平等を認めているのであれば、それに対して私たちが何をすることを推奨しているのでしょうか?
最後に、私たちは AI に何ができるかを探求し始めたばかりであり、現在 AI にどんな制限があるとしても、それらは私たちが気づかないうちに消え去ってしまうということを忘れてはなりません。
私は幸運にもパーソナル コンピューター革命とインターネット革命に参加することができました。私も今日のこの瞬間に同じように興奮しています。この新しいテクノロジーは、世界中の一般の人々の生活を改善するのに役立ちます。同時に、誰もが幸福を享受できるように、AI の利点がその欠点を可能な限り上回るように、世界はルールを確立する必要があります。人工知能の時代は機会と責任に満ちています。