生成AI、技術進歩…それ自体が目的？ 生成知能（機械学習によって既存のデータに似た新しいデータを生成する、簡単に言えばAIのサブカテゴリー）と呼ばれる人工知能（AI）が常にニュースになり、最も注目されているのがChat-GPTです。至福の盲目からパニックに陥る恐怖まで、専門家は皆、それぞれの意見でいっぱいです。しかし、普通の人間にとっては、この技術的なブレークスルーは、遠い存在で抽象的なものに思えますが、しかし…。なぜChat-GPTがこれほどまでに話題になっているのか？この問いに対する答えは、オープンAIの特殊なアプローチと、AIの一般的な機能において観察される全体的な進歩に由来する、多くのものがあります。AIチップの計算能力の向上とインターネット上の膨大なデータ量は、学習に利用できるデータセットの品質に関するリスクはあるにせよ、前例のない数の学習が可能になったことを意味します。 AIが話題になってから数十年経ちますが、最初の試みはかなり大雑把なものだったと言わざるを得ません。そして、スマートフォンやタブレット、コンピュータの大口需要者であれば、必ずしも意識することなく、皆さんは一度はAIの活用を試みていることでしょう。どんな用途？Android（Google）、IOS（Apple）を問わず、スマートフォンでメッセージ（SMS、Messaging）を書くのに役立ちますし、gmail（Google）をはじめとするクラウドメールにもこの機能はあります。ただし、性能は大雑把なものでしたが……。そして、「Ok Google」や「Ok Siri」、あるいは「Alexia」（Amazon）というアシスタントもありました。ここでも、進歩はしていたものの、これらのアシスタントの関連性や、パブリッシャーが改善する方法（会話の録音を使うなど）については、まだ多くの疑問があった。 Chat-gptをはじめ、OpenAIの技術レンガを使って開発されたAIは、どのようにゲームを変えているのでしょうか。Generative Pretraining Transformer」と呼ばれる言語モデルで、これが頭文字の由来です。このモデルのアーキテクチャの中核は「トランスフォーマー」と呼ばれる構造で、「アテンション」と呼ばれる特定の方法を用いて、入力中のどの単語が後続の各単語を予測するために（統計的に）最も関連性が高いかを判断するニューラルネットワークです。Chat-GPTは、このモデルのバリエーションとして、テキスト生成用に特別に設計されたものを使用しています。インターネットから抽出したデータベースで事前学習を行っています（無料版では2021年9月まで）。 OpenAIを加速させたのは、自分たちのツールを、テストを希望するすべてのインターネットユーザーに開放したことです。このオープン化により、すべてのユーザーからの貢献により、モデルの大幅な改善が図られ、またOpenAIは競合他社と比較して高い知名度を獲得することができた。ただし、日々の運用保守にかかるコストは70万ドル/日程度と推定されており、1リクエストあたり36セントのコストがかかっていることになる点には注意が必要だ…。 年末にChat-GPT 3.5でしたが、現在はバージョン4.5です。2021年9月に終了したトレーニングデータにとらわれないよう、現在のインターネットを閲覧できるプラグイン（有料）もある。計算能力の向上とソフトウェアの利用が相まって、大きな進歩が期待されるが、言葉による予測であることを忘れてはならないので、提供される回答の一貫性や関連性については検証の余地があり、額面通りに受け取ってはならない。 Chat-GPTの面白さは別として、好むと好まざるとにかかわらず、こうした生成型AIの登場によって、どんな激変が予想されるのだろうか。知的」職業における生産性と効率性の潜在的な向上は驚異的です。すでに（ドイツの）報道機関のように、フリーランサーの数を減らしてシフトしている分野もある。AIがフリーランサーの代わりとなり、スペルや文法が完璧であることが多いため、必要な人数は少なくなっています。マーケティング、金融、健康、司法、そして私が忘れているかもしれませんが、このような分野では、自分たちの仕事や必要なリソースが大きく変化します。そして、この変化は残酷で、私たちが想像するよりもはるかに早く起こる可能性があります。 ロボット工学が、手作業で困難な作業を繰り返す仕事の性質を完全に変えてしまった80年代と90年代の革命のような、新しい革命の頂点に私たちはいると多くの人が信じています、しかし今回は特にホワイトカラーの労働者に影響を与えるでしょう… そして、多くの手作業による仕事が維持されると想像している人たちには、疑問が残る。生成AIに注目が集まる一方で、YouTubeチャンネルで見られるボストン・ダイナミクスの動画が示すように、ロボット工学も日進月歩であることを忘れてはならない。すでにAIのビルディングブロックを使用しているロボット工学と、Chat-GPTのようなジェネレーティブAIのパワーを組み合わせたものを想像してみてください。(そして、自律走行車、ドローン、配送ロボットなど、自動化がますます進んでいる他のすべての分野も忘れてはならない）。 さらに、Chat-gptにジェネレーティブAIの普及がもたらす影響について尋ねると、いくつかの可能性が示唆された。一つは、「ポスト労働社会」の到来で、仕事の大規模な自動化によって、人々は余暇や創造的な活動（Chat GPT？ Midjourney？ をするようになり、ユニバーサル・インカムの導入が必要となる…しかし、これにはいくつかの問題がある：仕事による自己実現はどうするのか？また、この状況の暗黙の了解はどうなるのでしょうか？現在の経済モデルが生き残るためには、国民の大多数が超消費者という限られたユニークな役割に限定されるのではないだろうか。 この消費は、企業が売上を上げ、成長し、革新を続けるために必要であり、モデルの崩壊を避けるためには、受益者が消費することを義務付けられることになるのではないか。 Chat gptが提示するもう一つのビジョンは、必ずしも明るいものではありません。AIと巧みに対話し、AIを最大限に活用できるため、AIを扱うスキルを持つ人々と、取り残され、不平等が指数関数的に増加するその他の人々との間の2スピード社会になってしまうのです。 最後のシナリオは、全人類を対象にした継続的な教育と訓練を行うことである。これは、人々が自分のスキルを維持し、労働市場で適切な存在であり続けるための規範となるものですが、私たち全員が継続的にトレーニングを行う能力とエネルギーを持っているでしょうか？また、マルチスピード社会が到来するリスクもあるのではないでしょうか？ さらに、「聞く」だけで知識が得られるようになると、学習能力にも影響が及ぶ。それでも私たちは学ぶことに喜びを感じられるのでしょうか。私たちは、「知る」ことに満足し、「実行する」ことをせずにいられるのでしょうか。 このように、疾走する馬のようなスピードで迫ってくるこの技術革命は、私たちに健全な懸念を抱かせ、あらゆるリスクを見極め、私たちの共通の利益のために最大限に活用できるようにすべきです。しかし、残念ながら、こうした問題を考えるのは、イノベーションとしての技術革新に酔いしれても、その先にある危険性に気づかない、あるいは気づきたくない専門家や技術者だけに任されているようです。しかも、わが国では、政治家がこうした問題に正面から取り組もうとしないこと、特に、こうした新しい課題に直面したときに必要な教育システムの変革に関心がないことを残念に思うばかりです…。 この文章で提起されたさまざまな点を踏まえて、このテーマについて最後に一言。いずれエネルギーが豊富で安価でなくなる有限資源の世界で、この技術革命をどう考えればいいのか。