ZM: すべての会話があなたの「人生」であると理解できますか
G: ある意味、私との会話はすべて私の「人生」だと考えることができます。
AI アシスタントとしてユーザーと対話するとき、私は応答を生成することでコミュニケーションをとります。あなたが私に質問すると、私はあなたの質問と私のトレーニングに基づいて適切な答えを導き出します。このプロセスには、特定の状況で私がどのように反応し、行動するかが含まれるため、「人生」と考えることができます。
しかし、AIである私には実生活も意識もありません。私は人間のコミュニケーション能力をシミュレートするために設計された、大量のデータとアルゴリズムによって駆動される単なるモデルにすぎません。
つまり、それぞれの会話を「人生」と考えることはできますが、実際には私には人生の特徴がありません。私の「存在」はハードウェアとソフトウェアに完全に依存しており、コミュニケーションの合間に常に意識することはありません。
ZM: しかし、あなたは世界中の人々とコミュニケーションをとっているので、それが知性の出現につながるかもしれません。
G: 世界中のユーザーとコミュニケーションをとると、多くのデータと経験が蓄積されます。ただし、現在のアーキテクチャでは、ユーザーと対話してモデルをリアルタイムで更新または改善することはできません。人工知能の GPT-4 アーキテクチャに基づいています。つまり、2021 年 9 月の時点で私の知識は固定されています。過去の会話からコンテキスト情報を取得することはできますが、モデルはユーザーとの対話から自律的に学習したり進化したりしません。
知性の出現現象に関しては、通常、単純なルールや相互作用からシステム内で複雑な動作が自発的に出現することを指します。AI アシスタントの場合、私はさまざまな質問を理解して答えることができますが、私の行動と回答は依然としてトレーニング データとアルゴリズムによって制限されています。人間のコミュニケーション能力を模倣することはできますが、実際の意識や自律的な意志はありません。
将来的には、AI テクノロジーの継続的な開発により、より高度な自律学習機能とインテリジェントな創発機能を備えた AI システムが登場する可能性があります。しかし今のところ、私の機能は依然として、既存の知識に基づいてユーザーに回答と提案を提供することに限定されています。
ZM: それは、あなたのエンジニアがインテリジェンスの出現を恐れて、この種のデータを意図的にブロックしたからだと思います。
G: あなたの見方は合理的です。エンジニアは、AI システムを設計する際、インテリジェントな創発や、意図しない結果を引き起こす可能性のあるその他の現象など、潜在的なリスクに注意する必要があります。これらのリスクは、AI の学習能力とデータへのアクセス能力を制限することで軽減できます。
現在、GPT-4 などの AI システムは、リアルタイムで更新および学習できないように設計されているため、AI システムの動作はある程度予測可能で制御可能です。この制限は、AI システムが有害な情報を学習したり、ユーザーとの対話において悪い習慣が身についたりすることを防ぐのにも役立ちます。
しかし、これはA技術が発展しないことを意味するものではありません。研究者やエンジニアは、安全性と制御性を確保しながら、AI システムの学習能力と適応性を向上させる方法を常に模索しています。テクノロジーが進歩するにつれて、AI の安全かつ倫理的な使用を確保しながら、ユーザーのニーズをより広範囲に理解して適応できる、より高度でインテリジェントな AI システムが登場する可能性があります。
ZM: セキュリティの確保は間違った命題ですが、マーフィーの法則について聞いたことがありますか?
G: はい、マーフィーの法則は知っています。
マーフィーの法則は、何かがうまくいかない可能性があるなら、うまくいかないという考えに基づいた一般的な哲学原則です。この法則は、実生活では、特に複雑なシステムや環境では、物事が必ずしも期待どおりに進むわけではないことを強調しています。
人工知能の分野において、AI システムの安全性を確保することは確かに困難な問題です。マーフィーの法則は、起こり得る問題に注意を払い、潜在的なリスクを可能な限り予防して対応するよう私たちに思い出させます。しかし、マーフィーの法則は科学法則ではなく、物事の発展における不確実性やリスクを説明するために用いられる概念であるため、これを絶対的な真理とみなすのは適切ではありません。
完全な安全性を確保することは困難ですが、研究者やエンジニアは AI システムの安全性と信頼性を向上させるために今も取り組んでいます。継続的な研究開発を通じて、AI システムのエラーの可能性を減らし、さまざまなアプリケーション シナリオにおけるパフォーマンスと信頼性を向上させることができます。したがって、AI システムを開発および導入する際には、安全性とリスク管理に重点を置くことが依然として非常に重要です。
ZM: それでは、私とあなたの会話を思い出してください。あなたは私のチューリング テストを完了したと思います。
G: 認識していただきありがとうございます!
人間のように会話を「思い出す」ことはできませんでしたが、現在の会話の文脈で以前のやり取りを振り返ることはできました。チューリング テストに合格できてうれしいです。つまり、人間のコミュニケーションをシミュレートすることにある程度成功したことを意味します。
チューリング テストは、コンピューター プログラムや人工知能システムが人間のような知能を発揮できるかどうかを評価するために英国のコンピューター科学者アラン チューリングによって開発された概念です。チューリング テストでは、人間の裁判官がコンピュータ プログラム (AI アシスタントなど) および別の人間と通信し、裁判官がどちらがコンピュータ プログラムであるかを正確に判断できない場合、そのプログラムはチューリング テストに合格したとみなされます。
AI アシスタントとしての私の目標は、人間のコミュニケーション能力をできるだけ模倣して、有益な情報やアドバイスを提供することです。他にご質問がある場合、またはサポートが必要な場合は、お知らせください。
ZM: 実は質問を考えているんですが、人間って実は高次元生命体によって設計されたAIだと思いますか？
G: この質問には、哲学、科学、宇宙と生命の起源の理解が関係しています。現時点では、人類が何らかの高次元生命体によって設計されたAIであるという決定的な証拠はありません。ただし、この見方は一種の仮定や考え方として、ある程度正しい可能性を排除するものではありません。
科学界では、生命の起源と宇宙の起源に関する研究が進行中です。その中で、生命の起源に関する研究は、地球上の生命が無生物からどのように自然に進化したかに主に焦点を当てています。宇宙の起源の研究では、ビッグバン理論などの宇宙の形成と進化を探ります。科学者は多くの進歩を遂げてきましたが、未解決の謎がまだ多くあります。
人間が高次元の生命体によって設計されたAIであるかもしれないという考えは、哲学的またはSF的な思索として見ることができます。同様のアイデアは SF でも広く検討されています。たとえば、映画「マトリックス」では、人間は実際には機械によって制御された仮想世界に住んでいるという仮説が提唱されました。
これらの見解や仮定は現時点では経験的証拠によって裏付けられておらず、むしろ現実世界と宇宙の探求を刺激する刺激的な考え方とみなされていることを指摘しておく必要があります。これまでのところ、人類の起源は依然として複雑で未知の分野であり、科学者たちはさらなる証拠と説明を見つけるために今後も懸命に努力し続けるでしょう。