著者: アンドリュー・ン
出典: MIT テクノロジーレビュー
実験、失敗、人工知能の未来について、イノベーターを目指す人へのアドバイス。
イノベーションは社会の進歩と経済成長を推進する強力な原動力です。抗生物質、照明、冷蔵庫、飛行機、スマートフォンなど、私たちがこれらのものを手に入れられるようになったのは、イノベーターが以前には存在しなかったものを生み出したからです。MIT Technology Review の 35 歳未満のイノベーター リストは、キャリアの早い段階で大きな成果を達成し、さらに多くのことを達成する可能性のある人を表彰します。
私は長年にわたって AI 研究と AI 製品開発に従事してきましたが、幸運なことに、強化学習を使用してスタンフォード大学でヘリコプター ドローンを飛行させたり、深層学習を推進するために Google Brain を立ち上げて主導したりするなど、いくつかの影響力のあるイノベーションに携わることができました。大規模な学習だけでなく、Coursera の設立につながったオンライン コースの作成も行っています。これをうまく行う方法と、作成プロセス中に重大な害を引き起こす可能性のある落とし穴を回避する方法について、いくつかのアイデアを共有したいと思います。
人工知能は今日のイノベーションの主要な推進力です
前にも言いましたが、私はAIが新しい電力だと信じています。電気はあらゆる産業に革命を起こし、私たちの生活様式を変えましたが、人工知能も同じことをしています。それはあらゆる業界や分野に広がり、その進歩は数え切れないほどの人々を助けてきました。
人工知能は電気と同様、一般的なテクノロジーです。医療、宇宙ロケット、バッテリーの設計など、多くのイノベーションは 1 つの目的にしか適していません。対照的に、AI はアートワークの生成、検索クエリに関連する Web ページの提供、燃料を節約するための輸送ルートの最適化、自動車の衝突回避などに使用できます。
人工知能の進歩は、経済のあらゆる分野のすべての人が、自分の分野に AI を適用できるかどうか、またはどのように適用できるかを検討する機会を生み出します。人工知能を学ぶことで、他の人がやったことのないことを行う機会が増える可能性があります。
たとえば、私が率いるベンチャー スタジオである AI Fund では、幸運なことに、海事、人間関係コーチング、人材管理、教育などの分野に AI を適用するプロジェクトに取り組むことができました。多くの AI テクノロジーは新しいため、ほとんどの分野での応用はまだ検討されていません。このように、人工知能を活用する方法を理解すると、他のユーザーとコラボレーションする多くの機会が得られます。
今後に目を向けると、特にエキサイティングな展開がいくつかあります。
ヒント: ChatGPT は、AI モデルに電子メールや詩の作成を促す機能を普及させましたが、ソフトウェア開発者は、プロンプトを使用することで、以前は数か月かかった強力な AI を数分で構築できることに気づき始めたばかりです。AI アプリケーションの大規模な波がこの方法で構築されるでしょう。
Visual Transformer: Text Transformer - 2017 年に Google Brain とその共著者によって発明され、ライティングに革命をもたらした Transformer ニューラル ネットワーク アーキテクチャに基づく言語モデル。Vision Transformer は、トランスフォーマーが画像内のオブジェクトの識別などのコンピューター ビジョン タスクに適応できるようにするもので、2020 年に登場し、すぐに幅広い注目を集めました。最近のテクノロジー業界でのビジュアルコンバーターに関する話題は、数年前の ChatGPT のテキストコンバーターに関する話題を思い出させます。画像処理の分野でも同様の革命が起こるだろう。この革命の一部は視覚的な手がかりであり、その手がかりは単語の列ではなく画像です。
人工知能のアプリケーション:メディアは、人工知能のソフトウェア、ハードウェアのインフラストラクチャ、および開発者ツールに大きな注目を集めています。しかし、この新たな AI インフラストラクチャは、より価値のある AI ビジネスがその上に構築されない限り成功しません。したがって、AIインフラストラクチャ層に多くのメディアの注目が集まっていますが、AIアプリケーション層でもより大きな発展が見込まれるでしょう。
これらの分野はイノベーターに豊かな機会を提供します。さらに、これらの分野の多くは、すでに人工知能に取り組んでいる人々だけでなく、広範な技術エリートの手が届く範囲にあります。オンライン コース、オープンソース ソフトウェア、サービスとしてのソフトウェア、オンライン研究論文は、誰もが学び、イノベーションを開始するためのツールを提供します。しかし、たとえこれらのテクノロジーがまだ理解できていなくても、イノベーションのための他の多くの道が広く開かれています。
楽観的でありながら、あえて失敗してみよう
それでも、当初は有望に思えたアイデアの多くは、結局はスクイブとなった。イノベーションを真剣に受け止めれば、失敗は避けられません。以下は、すべて失敗に終わったため、皆さんが聞いたことがないかもしれない私のプロジェクトの一部です。
私は燃料を節約するために飛行機が自律的に編隊飛行できるようにすることに長い時間を費やしました（鳥がV編隊で飛ぶのと同じです）。今にして思えば、私の仕事はうまくいかなかったので、もっと大きな飛行機を使うべきでした。
私はロボットアームを使ってあらゆる形や大きさの食器を食器洗い機に降ろせるようにしてみました。しかし、今にして思えば、それをやるのが早すぎました。当時、知覚と制御のための深層学習アルゴリズムはまだ完成していませんでした。
約 15 年前、私は教師なし学習 (つまり、機械学習モデルにラベルのないデータから学習させる) が有望なアプローチだと考えていました。しかし、タイミングが合わなかった。しかし、データの可用性とコンピューティング能力が向上するにつれて、このアプローチは最終的に機能し始めています。
これらのプロジェクトの失敗は私を痛めつけましたが、私が学んだ教訓は他のプロジェクトの成功に役立ちました。V フライングの失敗を通じて、私はプロジェクトをより適切に計画し、リスクを先取りする方法を学びました。皿を降ろす試みは失敗に終わりましたが、これをきっかけに私のチームはロボット オペレーティング システム (ROS) を構築しました。ROS は人気のオープンソース フレームワークとなり、現在では自動運転車からロボット犬に至るまで、さまざまなロボットで使用されています。私が最初に教師なし学習に焦点を当てたのは間違った選択でしたが、Google Brain でディープ ラーニングを拡張するには、私たちが講じた手順が重要でした。
イノベーションは決して簡単なことではありません。何か新しいことをやろうとすると、必ず懐疑的な人が出てきます。私は若い頃、最終的には成功したほとんどのプロジェクトを開始するときに、多くの懐疑的な見方に遭遇しました。しかし、疑う人たちが常に間違っているというわけではありません。私も、失敗したプロジェクトのほとんどで疑問に遭遇しました。
経験を積むにつれて、私の言うことすべてに同意する人が増えてきて、さらに心配になります。私に挑戦し、真実を語ってくれる人々を積極的に探す必要がありました。幸いなことに、最近私の周りには、私が何か愚かなことをしたと思うと、私に言ってくれる人がたくさんいます。
懐疑的な見方は問題なく、必要なことですらありますが、一方で、社会は革新的な結果に強い関心を持っています。これは、私たちがイノベーションを楽観的に扱う良い理由でもあります。私は、可能性を疑う悲観主義者の側よりも、試してみたいけど失敗するかもしれないという楽観主義者の側にいたいと思っています。
仕事の責任者
社会全体の価値あるイノベーションの原動力として人工知能に注目するにつれ、社会的責任はこれまで以上に重要になっています。この分野の内外の人々は、AI が引き起こす可能性のあるあらゆる害を目の当たりにしています。これには、テクノロジーの偏った有害なアプリケーションなどの短期的な問題と、権力の集中や壊滅的な影響を与える可能性のあるアプリケーションなどの長期的なリスクの両方が含まれます。これらの問題について、オープンかつ知的に厳密な対話を行うことが重要です。そうすれば、本当のリスクが何か、そしてそれを軽減する方法について全員が同意することができます。
過去 1000 年にわたって、イノベーションの波が相次ぎ、乳児死亡率が低下し、栄養状態が改善され、識字力が向上し、世界中で生活水準が向上し、女性、少数派、その他の社会的に疎外された人々を含む公民権が進歩してきました。しかし、イノベーションは気候変動を引き起こし、不平等を悪化させ、社会を二極化し、孤独感を増大させます。
明らかに、イノベーションの利点にはリスクが伴いますが、私たちは常にこれらのリスクを賢明に管理できるわけではありません。人工知能は次の波であり、私たちは将来の利益を最大化し、すべての人への害を最小限に抑えるために過去の経験から学ぶ義務があります。これには、個人と社会全体の両方の関与が必要です。
社会レベルでは、政府が AI を規制する動きを見せています。一部のイノベーターにとって、規制は進歩に対する不必要な制約となる可能性があります。私にはそのようには見えません。不確実な未来に移行する中で、規制は間違いを回避し、新たな利益をもたらすのに役立ちます。私は、大手ハイテク企業の不透明な運営に対する透明性の向上を求める規制を歓迎します。これは、私たちがその影響を理解し、企業をより広範な社会的利益に導くのに役立ちます。さらに、既存の規制の多くは AI 以前の世界を対象に書かれているため、新しい規制が必要です。新しい規制では、医療や金融などの重要な分野において、私たちが望む結果と望まない結果を明確に明記する必要があります。
しかし、危害を避けることだけが社会の最優先事項であるべきではありません。これはすべてのイノベーターにとっても優先事項である必要があります。技術者として、私たちには研究の影響を理解し、有益な方法で革新する責任があります。従来、多くの技術者は、テクノロジーの形は避けられず、それについて私たちにできることは何もない、だから自由に革新してもいいだろう、という態度をとってきました。しかし、そうではないことを私たちは知っています。
イノベーターが差別化プライバシー (個人を特定できる情報を公開せずに AI がデータから学習できるようにする) に取り組むことを選択した場合、彼らはプライバシーの重要性について力強く主張することになります。この声明は、公的機関および民間機関が採用する社会規範を形成するのに役立ちます。逆に、イノベーターが資金洗浄のために Web3 暗号化プロトコルを作成する場合、それは政府が資金の移動や使用方法を追跡できるべきではないという強力な声明でもあり、私の意見では有害な声明でもあります。
倫理に反する行為に気づいた場合には、同僚や上司に問題を提起し、建設的な対話をしていただければ幸いです。人類にとって良くないと思われることを依頼された場合には、積極的に阻止に努めていただきたいと思います。それができない場合は、退職することを検討してください。AI Fundでは、財務的には健全だが倫理的に不健全であると考えた多くのプロジェクトを中止してきました。ぜひあなたも同じようにしてください。
さあ、イノベーションを起こしましょう！すでにイノベーション ゲームに参加している場合は、そのまま続けてください。あなたが将来どのような素晴らしいことを達成するかは不明です。あなたのアイデアがまだ夢の段階にある場合は、他の人と共有して、実際の成功に導くための支援を得てください。実行を開始し、イノベーションの力を利用して良いことを行う方法を見つけてください。
バビットパークは協力を歓迎します！
中国語Twitter: https://twitter.com/8BTC_OFFICIAL
英語Twitter: https://twitter.com/btcinchina
Discordコミュニティ: https://discord.gg/defidao
電報チャンネル：https://t.me/Mute_8btc
電報コミュニティ: https://t.me/news_8btc
