目を丸くしないでください -- AI は単なる運命のテクノロジー流行ではありません

「この新しいテクノロジーはすべてを変えるでしょう！」という言葉を聞いたことがある人はやめてください。

これは、アナリストやテクノロジー企業幹部が、その時々の流行語を織り込んで際限なく繰り返すフレーズです。 そして 2023 年、その流行語は AI です。 チャットGPT 世界を席巻したマイクロソフト Edgeブラウザを再設計しました AI チャットボットを中心に、Google は自社の AI モデルを検索に深く統合することを急いでいます。

AI が単なる流行だと思っているとしても、私はあなたを責めません。 多くのテクノロジーが革命ではないのに、あらゆるテクノロジーが何らかの革命であると主張することに対する懐疑論 (そして率直に言って皮肉) は私も理解しています。 しかし、拡張現実では、 メタバース、そしてNFTは比較的目立たなくなり、AIは良くも悪くもどこにも行きません。

これは新しいことではありません

ここで明確にしておきたいのは、AI が日常生活に影響を与えるのは新しいことではありません。 テクノロジー企業はついにそれを自慢するようになりました。 何年もの間、舞台裏で使用するものに電力を供給してきました。

たとえば、Google 検索を利用したことのある人 (全員) は、たった 1 つのクエリで十数個の AI モデルが動作していることを経験したことがあります。 2020年には、 Googleがアップデートを導入 AI を活用してスペルを修正し、記事内の重要な箇所を特定し、YouTube ビデオからハイライトを生成しました。

それはGoogleだけではありません。 Netflix と Amazon は AI を使用して視聴やショッピングの推奨事項を生成します。 数十の AI サポート チャット プログラムが、Target から地域のインターネット プロバイダーまでの顧客サービスを強化します。 ナビゲーション Google マップなどのプログラムは AI を使用しています 通行止め、速度取り締まり、交通渋滞を特定します。

これらは、高レベルの例のほんの一部です。 以前は静的アルゴリズムで実行できていたほとんどのこと (「これ」なら「あれ」) が、現在では AI で実行できるようになり、ほとんどの場合、より良い結果が得られます。 チップの設計もAIが行っている それは今日のほとんどのエレクトロニクスに動力を供給しています (そして人間の設計者よりも優れた仕事をしています)。

Google や Microsoft などの企業は、数年間にわたって自社のサービスを支えてきた AI のカーテンを閉めているだけです。 それが、AI と、私たちが毎年目にする際限なく続くテクノロジーの流行との決定的な違いです。

時間が経てば経つほど良くなる

AI の持続力は、私たち全員がすでに AI を使用しているという事実にかかっていますが、ここには別の重要な要素があります。 AI はあなたからの投資を必要としません。 それには絶対に莫大な資金と権力が必要だが、その負担はエンドユーザーではなく、AI軍拡競争に巻き込まれている数十の企業に課せられる。

それは根本的な違いです。 メタバースの誇大広告では、次のような高価なヘッドセットを購入する必要があると言われています。 メタクエストプロ 参加するために、そしてNFTはコードのために冷たい現金を吐き出すことを望んでいます。 AI は、あなたがすでに実行しているタスクをより簡単かつ効率的にしたいかどうかを尋ねるだけです。 それはまったく違います。

AI には、この新興技術 (間もなく消滅する) のような成長の痛みもありません。 これには独自の問題があり、それについては次に詳しく説明しますが、生成 AI の基礎はすでにゴールデンタイムに対応できるレベルまで洗練されています。 実用的な用途があまりない、高価で中途半端なテクノロジーに悩まされる必要はありません。

それには約束も含まれています。 現在検索エンジンや Web ブラウザーに搭載されているような AI モデルは強化学習を使用します。 彼らは物事を間違うこともありますが、それらの間違いはすべて正のフィードバック ループに組み込まれ、時間の経過とともに AI が改善されます。 繰り返しになりますが、AI が魔法のように良くなると信じることに対する懐疑的な気持ちは理解していますが、私はテクノロジー企業の CEO がバズワードで世界を変えると言うよりも、その論理をはるかに信頼しています。

警告サイン

ねじ曲げないでください。 これは AI を全面的に支持するものではありません。 AI は多くの良い面をもたらしますが、同時にいくつかの厳しい現実ももたらします。

まず最も明白なことは、AI は多くの場合間違っているということです。 GoogleのBard AIの最初のデモは答えを示した それは最初の検索結果によって反証されました. Microsoft の ChatGPT を利用した Bing は、複雑で技術的な質問が AI を混乱させることが多く、その結果、検索エンジンの最初の結果がどの Web サイトからでもコピーアンドペーストされることになることが証明されています。

これだけでも十分おとなしいように思えますが、絶えず学習する機械は、オンラインですでに発生している問題を永続させ、それらの問題は正当ではないという理解を深めてしまう可能性があります。 例えば、 グラフィックスカード およびプロセッサ ブランド AMD が最近決算発表で発表しました チップの「出荷不足」だったことこのため、多くの報道機関が当初、同社が価格操作を行っていたと報じた。 そうではないのです。 この用語は単に AMD が小売業者に出荷している製品の数を指しており、需要が低いことを示しています。 AIはその文脈を理解できるでしょうか？ それとも、通常は信頼できる情報源がすでに誤って繰り返しているのと同じ誤解を抱えたまま実行されるのでしょうか?

これらの複雑なトピックをめぐる誤った情報の負のフィードバック ループや、AI がどのようにして否定的な固定観念を強化するかを学習するのかを理解するのは難しくありません。 研究 ジョンズ・ホプキンスのショーより AI モデルにはしばしば人種差別的および性差別的な偏見が存在し、研究では次のように述べられています。「固定観念、偏見、差別は、機械学習手法において広範囲に文書化されています。」

この種の偏見から保護するための安全策が講じられていますが、それでもこれらのガードレールを回避して、その下で AI が何を信じているかを明らかにすることができます。 こうした固定観念が永続するのを避けるため、例にはリンクしませんが、 スティーブン・ピアンタドシカリフォルニア大学バークレー校の認知コンピューター科学の教授兼研究者である彼は、 ほんの数か月前にChatGPT内で人種差別的、性差別的な反応があった - そしてそれらはどれも特に思いつきにくいものではなかった と。

確かに、AI をこれらの面で屈服させることができますが、まだそうなっていません。 一方、Google と Microsoft は、競合する AI を最初にデビューさせるための軍拡競争に巻き込まれており、それらはすべて、AI モデルに長年にわたって存在してきたものと同じ基盤を担っています。 たとえ保護があったとしても、これらのモデルが、当初から AI を通じて私たちが見てきたのと同じ腐った核に劣化するかどうかではなく、いつ起こるかが問題です。

私はこのバイアスが意図的であると言っているわけではありません。Microsoft と Google は可能な限りそのバイアスを取り除くよう取り組んでいると確信しています。 しかし、現在の AI の勢いは、こうした懸念を背景に追いやり、それがもたらす可能性のある影響を無視しています。 結局のところ、AI 革命は私たちに迫っており、別のテクノロジーの流行のようにすぐに忘れ去られることはありません。 私の唯一の願いは、終わりのない競争への欲求が責任の必要性を根こそぎにするほどではないことです。

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