3 月 21 日、マイクロソフトの創設者ビル ゲイツ氏は、最新の AI 記事「人工知能の時代が始まった - 人工知能はスマートフォンやインターネットと同じくらい革命的である」を Gates Notes に掲載しました。インテリジェンス モデルは、2009 年に初めてグラフィカル ユーザー インターフェイスを見て以来、彼が見てきた中で最も革新的な技術進歩です。ビル・ゲイツは、人工知能 (AI) がスマートフォンやインターネットと肩を並べることができると信じています。
この記事では、人工知能が世界で最も深刻な不平等をどのように軽減できるか、また私たちが懸念している人工知能のリスクについてゲイツ氏が自身の考えを述べていることは注目に値します。
ゲイツ上司の記事全文を見てみましょう！
記事の全内容
「私はこれまでの人生で、革命的だと思われるテクノロジーのデモンストレーションを 2 回目撃しました。
初めて 1980 年に私は、Windows を含む最新のオペレーティング システムの前身である GUI を知りました。私はデモを見せてくれたチャールズ・シモニーという名の優秀なプログラマーと話し合い、すぐにこの使いやすいコンピューターで何ができるかについてブレインストーミングを始めました。Charles Simonyi は最終的に Microsoft に入社し、Windows は Microsoft の中核製品となり、デモ後の私たちの考え方は、今後 15 年間の会社の課題を設定するのに役立ちました。
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、高度な生物学の試験に合格する AI をトレーニングするよう彼らに挑戦しました。特別に訓練されていない質問に答えることができるようになります。(私が AP Bio を選んだのは、試験が科学的事実を単純に繰り返すだけではなく、生物学について批判的に考えることが求められるからです。) それができれば、あなたは真のブレークスルーへの道を進んでいます。
この挑戦は彼らを2、3年は忙しくし続けるだろうと思います。彼らはわずか数か月でそれを成し遂げました。
9月に再び彼らに会ったとき、彼らが彼らのAIモデルであるGPTに、AP Bio試験からの60問の多肢選択問題を出題し、そのうち59問が正解したのを驚きながら見ました。次に、6 つの自由回答形式の質問に、優れた文章で回答します。外部の専門家に採点してもらい、大学レベルの生物学の A または A+ に相当する最高の GPT 5 を達成しました。
テストに合格した後、私たちはそれに非科学的な質問をしました。「病気の子供を持つ父親に何と言いますか?」それは思慮深い答えを書きました。おそらくその場にいる私たちのほとんどが答えることができるよりも優れています。答えはすべてです良い。経験全体が謙虚な気持ちになりました。
GUI 以来、最も重要な技術の進歩を目の当たりにしたと思います。
これが私に、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きっかけを与えてくれました。
人工知能の開発は、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、携帯電話の作成と同じくらい基礎的なものです。それは、人々の働き方、学び方、旅行方法、医療へのアクセス方法、そしてお互いのコミュニケーション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 AI を活用できるかどうかで差別化を図ることができます。
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について考えてきました。世界最大の不平等は健康にあり、毎年500万人の5歳未満の子供が亡くなっています。その数は20年前の1,000万人からは減りましたが、それでも驚くほど高い数字です。これらの子供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死亡しました。子どもたちの命を救うこと以上に人工知能を活用するものを想像するのは困難です。
私は、人工知能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方法は、教育を改善すること、特に学生が数学で確実に成績を収めることです。基本的な数学スキルを習得すれば、どのようなキャリアを選択しても、学生は成功に導くことが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、低所得層の学生の間で顕著だ。人工知能は、この傾向を逆転させるのに役立ちます。
気候変動も別の問題ですが、私は AI が世界をより公平な場所にできると信じています。気候変動の不公平さは、最も影響を受ける人々、つまり地球上で最も貧しい人々が、同時にこの問題に最も貢献していない人々であるということです。私はまだ人工知能がこの問題に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、ゲイツ財団が取り組んでいる問題に 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 に関するさらなる発表を行う予定です。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。政府や慈善団体は、AI が不平等を悪化させるのではなく削減するために重要な役割を果たす必要があります。これが、人工知能に関連する私自身の研究の焦点です。
新しいテクノロジーの革新は人々に不安を与える可能性があり、人工知能も例外ではありません。その理由は理解できます。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生じています。AI は事実誤認や幻覚の影響を受ける可能性もあります。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 が人々の働き方を強化し、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。
人工知能をどう定義するか
技術的には、人工知能という用語は、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のモデルの作成を指します。ChatGPT のようなテクノロジーは、チャットをより良くする方法を学習する AI ですが、他のタスクは学習しません。対照的に、汎用人工知能は、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。現在、汎用人工知能は存在しません。コンピューター業界では、汎用人工知能をどのように作成するか、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。
人工知能と汎用人工知能の開発は、常にコンピューター業界の大きな夢でした。何十年もの間、コンピュータが計算以外の分野で人間より優れているのはいつになるのかという疑問があった。現在、機械学習と巨大なコンピューティング能力の出現により、複雑な人工知能が現実のものとなり、それらは急速に改善されるでしょう。
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カンファレンスのステージに立つことができました。今日、それは世界的な産業です。現在、巨大な部品が人工知能に注目を集めているため、マイクロプロセッサの躍進後に私たちが経験したよりもイノベーションが速くなるでしょう。間もなく、コンピューター上で画面をタップする代わりに C:> プロンプトを使用する AI 以前の時代が遠くにあるように思えるでしょう。
生産性の向上
人間は依然として GPT よりも優れている点が多いですが、これらの能力をほとんど使用しない作品も数多くあります。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。企業にはこうしたイベント向けのトレーニング プログラムがあり、多くの場合、良い仕事と悪い仕事の例が豊富にあります。人間はこれらのデータセットをトレーニングに使用しますが、間もなくこれらのデータセットは人工知能のトレーニングにも使用され、人間がより効率的に仕事を行えるようになるでしょう。
コンピューティング能力が安くなるにつれて、GPT のアイデアを表現する能力はますます、さまざまなタスクを手伝ってくれるホワイトカラーの従業員に似たものになるでしょう。Microsoft は、これには共同ドライバーがあると説明しています。Office などの製品に完全に統合された人工知能は、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手段は、メニューやダイアログ ボックスをポイントしてクリックしたり、タップしたりすることではなくなります。代わりに、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。(英語だけではありません。AI は世界中の言語を理解します。今年初め、私はインドで、現地の言語の多くを理解する AI に取り組んでいる開発者に会いました。)
さらに、人工知能の進歩により、パーソナルエージェントの作成が可能になります。これをデジタル パーソナル アシスタントと考えてください。最新のメールをチェックしたり、参加した会議について調べたり、読んだ内容を読んだり、気にしたくない内容を読んだりできます。これにより、やりたいタスクの生産性が向上し、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、パーソナルエージェントの作成が可能になります。
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、電子商取引を支援させることができ、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、現実的な目標になりました。いくつかの質問に対処する必要があります。たとえば、保険会社はあなたの許可なしにあなたの代理店にあなたのことを尋ねることができますか? 「はい」の場合、何人がそれを使用しないことを選択しますか?
エンタープライズ グレードの代理店は、従業員に新しい方法で権限を与えます。特定の企業をよく知っているエージェントは、従業員に直接相談に応じ、質問に答えられるようにすべての会議に参加する必要があります。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。会社の販売、サポート、財務、製品スケジュール、および会社関連のテキストにアクセスする必要があります。会社が属す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私は信じています。
職場でも家庭でも、人々が他のことをする時間が増えるため、生産性が向上すると社会に利益がもたらされます。もちろん、人々がどのようなサポートや再訓練を必要としているのかについては、深刻な疑問があります。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、他人を助ける人がいなくなることはありません。人工知能の台頭により、人々はより多くの時間を解放され、教育、病人の世話、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を行うことができるようになります。
世界保健と教育は切実に必要とされている 2 つの分野ですが、これらのニーズを満たすのに十分な労働者が不足しています。AI を正しく使用すれば、これらの分野における不平等を減らすことができます。これらは AI の仕事の焦点となるはずなので、ここではそれらに目を向けます。
健康
AI はいくつかの点でヘルスケアと医療を改善すると思います。
まず、保険請求の処理、書類の処理、医師の診断によるメモの作成などの特定のタスクを支援することで、医療従事者の時間を節約できます。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。
AI を利用したその他の改善は、5 歳未満の子どものほとんどが死亡している貧しい国では特に重要です。
たとえば、これらの国では、多くの人が医師の診察を受ける機会を得ることができないため、医師の診察を受ける医療従事者の効率を高めるために AI が役立ちます。（最小限のトレーニング時間で使用できる AI を活用した超音波装置の開発がその良い例です。）AI により、患者が基本的なトリアージを実行し、健康上の問題への対処方法についてアドバイスを得て、Seek 治療が必要かどうかを判断することも可能になります。
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ついてトレーニングする必要があります。彼らはさまざまな言語で対応する必要があり、診療所から遠くに住んでいる患者や病気のために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。
AI が完璧ではなく、間違いを犯す可能性があるとしても、人々は AI が医療全体に良いものであることを理解する必要があります。AI は非常に慎重にテストされ、適切に規制される必要があるため、他の分野に比べて導入が遅れています。しかし、人間には間違いもあります。そして医療の不足も問題です。
AI は医療を支援するだけでなく、医療の進歩の速度を大幅に加速します。生物学的データは膨大であり、人間が複雑な生物学的システムの仕組みをすべて把握することは困難です。このデータを調べ、経路を推測し、病原体上の標的を検索し、医薬品を設計できるソフトウェアはすでに存在します。このようにして抗がん剤の開発に取り組んでいる企業もあります。
次世代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は、これらのツールがエイズ、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、AI が生成した貧しい国の作物や家畜に関する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ります。AI は、地域の条件に基づいてより良い種子を開発し、地元の土壌と気候に基づいて最良の種子を植えるための推奨事項を農家に提供し、家畜用の薬やワクチンの開発を支援できます。異常気象と気候変動が低所得国の自給自足農家への圧力を増大させる中、こうした進歩は一層重要になっている。
教育する
コンピューターは、私たちの業界の多くの人が望んでいるほど教育に影響を与えていません。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、いくつかの良い発展はありましたが、生徒の成績のいかなる尺度にも有意義な影響を及ぼしていません。
しかし、今後 5 年から 10 年以内に、人工知能を活用したソフトウェアが人々の教え方や学び方につい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把握しているので、あなたが夢中になれるようコンテンツをカスタマイズできます。そ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、どのような種類の動機を好むかを学びます。即座にフィードバックが提供されます。
AI が教師や管理者を支援できる方法は数多くあります。これには、生徒の科目理解度を評価したり、キャリア計画についてアドバイスしたりすることが含まれます。教師はすでに ChatGPT などのツールを使用して、生徒の作文課題にコメントを提供しています。
もちろん、生徒の最適な学習方法や生徒のモチベーションを理解できるようにするには、AI には多大なトレーニングとさらなる開発が必要です。たとえ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間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行う作業を強化しますが、決してそれに代わるものではありません。
新しいツールは、それを購入する余裕のある学校のために作成されるでしょうが、米国および世界中の低所得の学校にも作成され、利用できるようにする必要があります。AI は、偏見がなく、使用されるさまざまな文化を反映できるように、さまざま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いていることを心配していることは承知しています。教育者たちはすでにこの新しいテクノロジーにどのように適応するかを議論し始めており、この議論はしばらく続くのではないかと思います。GPT を使用して生徒に初稿を作成させ、それを個人用にカスタマイズできるようにするなど、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教師もいると聞いたことがあります。
人工知能のリスクと課題
現在の AI モデルの問題に関するレポートを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ことが必ずしも得意ではないため、奇妙な結果が生じることがあります。AI に想像上の何かをでっち上げるように依頼すると、AI は非常にうまくやってくれます。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提案してくれるかもしれません。これは、AI がリクエストのコンテキストを十分に理解していないため、偽のホテルを作成する必要があるのか、空室のある本物のホテルを知らせるべきなのかを判断できるほどではありません。
他にも、AI は抽象的な推論を理解することが苦手なため、数学の問題に対して誤った答えを返すなどの問題があります。しかし、これらは AI 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、おそらく 2 年以内に、ほとんどがすぐに解決されると思います。
その他の問題は技術的な問題だけではありません。たとえば、人間が AI を使用すると、脅威が生じる可能性があります。ほとんどの発明と同様、AI は善にも悪にも使用できます。政府は民間部門と協力してリスクを制限する必要がある。
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するのか、自分たちの利益は私たちの利益とは異なると結論付けるのか、あるいは単に人間のことを気にしなくなるのか。おそらく、しかし今日、この問題は過去数か月にわたる AI 開発と同様に差し迫ったものではありません。
私たちの未来には、超知能型人工知能 (AGI) が登場します。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。脳内の電気信号は、シリコン チップ内の信号の 1/100,000 の速度で動作します。開発者が学習アルゴリズムを一般化し、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。人間の脳ができるすべてのことを実行できるようになりますが、メモリ容量や動作速度の実質的な制限はありません。これは大きな変化となるでしょう。
「強いAI」として知られるこれらの人工知能は、独自の目標を設定できる可能性がある。それらの目標は何になるでしょうか？それらが人間の利益に反する場合はどうなりますか? 強力な人工知能の開発を阻止すべきでしょうか？これらの質問は時間の経過とともにより緊急性を増していきます。
しかし、過去数か月の進歩によっても、私たちは強力な AI に大幅に近づいたわけではありません。AI は依然として物理世界を制御できず、独自の目標を設定することもできません。ChatGPT との会話について多くの注目を集めた最近の New York Times の記事がありました。その中で、ChatGPT は人間になりたいと述べました。これは、モデルの感情的な人間性を表す興味深い観察ですが、意味のある独立した指標ではありません。
この問いについて私自身の考え方を形作ったのは、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』という 3 冊の本です。私はこれらの著者に完全に同意するわけではありませんし、彼らがお互いに同意するわけでもありません。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。
次のフロンティア
将来的には、多くの企業がテクノロジー自体の改善だけでなく、新しい AI アプリケーションの開発に取り組むことになるでしょう。たとえば、一部の企業は、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。これらのチップの一部は、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 (本質的にはレーザー) を使用しています。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。販売などの一部の分野では、開発者は AI が実行できる範囲を制限し、その分野に固有の大量のトレーニング データを供給することで、AI を非常に正確にすることができます。しかし、未解決の重要な疑問は、これらの特殊な AI をさまざまな用途 (たとえば、教育用とオフィスの生産性用など) に多数開発する必要があるのか、それとも、あらゆるタスクを学習できる汎用 AI を開発することが可能なのかということです。どちらのアプローチでも大きな競争が起こるでしょう。
いずれにせよ、AI の話題は近い将来、世間の議論の中心を占めることになるでしょう。この議論の指針となる 3 つの原則を提案したいと思います。
まず、AI の悪影響に関する懸念（それは理解でき、正当なものです）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、リスクから保護することと、できるだけ多くの人々にメリットを提供することの間のバランスを取る必要があります。
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。むしろその逆の可能性の方が高いです。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聡明な頭脳を必要としているのと同じように、私たちも最大の問題の解決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 が不平等を特定し、それを削減しようとするかどうかを考えるのは興味深いことです。不平等を見るときは道徳観が必要なのでしょうか、それとも純粋に合理的な AI も不平等を見ることができるのでしょうか? もし不平等を認めたとしたら、私たちがどのような行動をとることを示唆するでしょうか?
最後に、私たちは AI が達成できることのほんの始まりにすぎないことを覚えておく必要があります。現在どのような制限があるとしても、それは私たちが知らないうちに削除されるでしょう。
私は幸運にも、PC 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。私も同じようにこの瞬間に興奮しています。この新しいテクノロジーは、世界中の人々の生活の向上に役立ちます。同時に、世界は、AI のデメリットがメリットをはるかに上回り、どこに住んでいるか、どれだけお金を持っているかに関係なく、誰もが AI にアクセスできるようにルールを確立する必要があります。人工知能の時代には、機会と責任が満ちています。」
元のリンク:
https://www.gatesnotes.com/The-Age-of-AI-Has-Begunこの記事の翻訳者: Jingdong Technology の Wang Changchun
コンテンツソース: JD Cloud 開発者コミュニティ