AIは黄金時代を迎えているのか、それとも冬を迎えようとしているのか?

人工知能開発の世界的なブームは今も急速に進んでおり、止まる気配はありません。現在、数十カ国が経済成長における人工知能の重要性を認識しており、人工知能に関する国家投資や戦略が増加しています。

しかし、人工知能に関してはさまざまな声があります。彼らは、現在、人工知能技術の乱用に関する問題があり、長期的には人工知能が脅威となると考えています。

これら二つの声は互いに競合しています。では、AIは黄金時代を迎えているのか、それとも厳しい冬を迎えようとしているのか。この疑問に答えるために、Leifeng.comは関連する海外メディアの記事を引用し、原文の意味を変えずにまとめました。

[[282763]]

最近、スタンフォード大学は米国政府に対し、今後10年間で国内の人工知能システムに1200億ドルを投資するよう要請した。さらに、フランスの報告書によると、政府と投資家の支援により、2019年には約38%の新しい人工知能企業が追加されたことが示されています。それだけでなく、米国エネルギー省も人工知能を使って科学的発見を加速させる大規模な取り組みを計画しており、さらに100億ドルの投資が必要だ。

人工知能をめぐる国家投資や戦略の増加により、「AIは黄金時代を迎えている」という見方が強まり、人工知能の変革的影響は電気のそれに匹敵すると考える人さえいる。しかし、黄金時代理論はガートナーからもさらなる支持を受けています。ガートナーは「人工知能のハイプサイクル」を発表し、多くのAI技術が革新の段階にあることを示しており、AIの火にさらに油を注いでいる。

実際、AI技術に関するニュース報道は増加しており、一般の関心も高まっています。

しかし、世間の関心は高いものの、誰もが熱心なわけではない。人工知能については、現在の技術の乱用と潜在的な長期的脅威に関する懸念の両方に関して、否定的なフィードバックが増えています。たとえば、アウトバックのステーキハウス数軒は最近、消費者の反発により、レストランに AI 顔認識を導入する計画を断念せざるを得なくなりました。ディストピア的な監視システムの潜在的なリスクを懸念して、この技術を全面的に禁止した都市もある。

AI によって作成されたディープフェイク動画や、新しい自然言語生成機能の悪用など、その他の脅威もあります。この情報の悪用は「フェイクニュース」の発生を悪化させ、民主主義の規範や制度をさらに損なう可能性があります。

これにより、米国上院は、ディープフェイク技術の使用とそれが国家安全保障を危険にさらす可能性がある状況に関する年次報告書の公表を国土安全保障省に義務付ける法案を可決した。 AI アルゴリズムのトレーニングに使用されるデータセットに内在するバイアスや、これらのバイアスを排除できるかどうかについての懸念についても議論が続いています。

では、これらの問題は根本的なものなのでしょうか、それとも機械の進歩における単なるノイズなのでしょうか。ブルッキングス研究所の AI 規制に関する記事では、後者を示唆しています。この論文は、過去の技術革新に関する懸念を引用していたが、それは根拠のないものであることが判明した。たとえば、蒸気機関車の登場により、牛が草を食べなくなったり、鶏が卵を産まなくなったり、馬が絶滅したり、干し草やオート麦の農家が破産したりして経済破綻が起こるのではないかと人々は恐れていた。電信による「火花」を介した情報伝達は悪魔の仕業ではないかと心配する者もいた。

それは技術的な牧歌なのか、それとも技術的な冬なのか?

AI の冬は、1970 年代半ば、1980 年代後半、1990 年代に発生しました。当時は、約束と期待が現実をはるかに上回り、人々は AI とそれがもたらす結果に失望しました。たとえば、私たちは自動運転車に関する多くのビジョンを見たり聞いたりしてきましたが、現実にはほとんどの人にとって、それが実現するのは20年以上先のことです。

2016年には、2020年までに1,000万台の自動運転車が路上を走るようになるだろうという予測がありました。しかし、これは起こりません。フォードのCEO、ジム・ハケット氏は今春、人々が自動運転車の到来を過大評価していたことを控えめに認めた。これらのプロジェクトを取り巻く誇大宣伝と、世界中でその開発に350億ドルが投資されているにもかかわらず。

実際、開発が遅れたのは予想外の複雑さによるものであり、こうした約束が果たされなかったり破られたりしたことも AI の冬につながりました。たとえば、これまで治療不可能だった自閉症や統合失調症などの脳障害を、埋め込まれた脳コンピューターインターフェースを通じて治療できるという期待は魅力的に聞こえますが、これが実現するのは非常に遠い将来かもしれません。プロジェクトが失敗すると、人々は興味を失い、宣伝、研究、投資は消えてしまいます。

これが現在のジレンマです。一方では、AIはほぼ毎日のように進歩しており、麻痺した人の筆記を支援するAIのトレーニングから、新たな山火事を素早く発見したり、郵便サービスをより効率的にしたりするなど、有望な応用例が生まれています。しかし、スタンフォード大学のデビッド・チェリトン教授は最近、35年前に初めて人工知能に出会って以来、人工知能は将来有望な技術であったと語った。しかし、有望ではあるものの、「楽観的すぎる」とも言える。

ガートナーの新しい調査は、この過度の楽観主義をさらに裏付けています。調査によると、少なくとも企業においては、AI の導入は期待に遅れをとっています。現在、最大の課題は、熟練したスタッフの不足、利用可能なデータの品質、そして AI の真の利点と用途の理解です。さらに、ガートナーが指摘するより重要な制限は、人工知能を適用するためのビジョンと想像力の欠如です。

今回は違うでしょうか？

PwC の推定によると、2030 年までに AI は世界経済に年間どのくらい貢献することになるのか、それが 16 兆ドル近い問題です。 AI の黄金時代が先導し、同様の目標が達成されるのでしょうか? それとも、今後数年間でテクノロジーが壁にぶつかり、新たな冬を迎えることになるのでしょうか?

AIの冬に関する一つの見方は、これまでのすべての進歩は「狭義のAI」、つまりアルゴリズムがただ1つのことだけを行う能力から生まれたというものである。たとえば、コンピューター ビジョン アルゴリズムは視覚情報を理解するのに非常に優れていますが、この機能を他のタスクに適用することはできません。

強力な人工知能、別名人工汎用知能 (AGI) はまだ存在していません。 AGI マシンは人間が実行できるあらゆるタスクを実行できます。しかし、調査によると、AGI は 2060 年まで登場しないとされており、それまでは限定的な AI アルゴリズムで十分だということです。

最終的には、限定的な AI の使用例は尽きるでしょう。新たな AI の冬が来るかもしれないが、それがいつになるかはまだ議論の余地がある。現在、資金が増加するにつれて、AI関連技術の数もハイプサイクルを上昇しています。そして私たちは、人工知能の真夏の黄金の太陽の光を浴びています。