「人間の境界を超えたもの：スーパーインテリジェンスの台頭」

「美とファッションの領域を超越せよ：スーパーインテリジェンスの隆盛」

 

テクノロジーが急速に進化する世界で、科学者、テック愛好家、一般の人々を惹きつける話題があります。

それは、人工知能の台頭です。

新しい時代に立ち会っている今、大きな問いが浮かび上がります。

• 最大のLLMベンチマーキングスイート：MEGAVERSE
• 3Dアーティストのヌルハン・イスマイルは、Adobe After EffectsとBlenderを使用して、イソメトリックな革新を「NVIDIA Studio」にもたらす
• 「2分以内で最初のカスタムGPTを構築しましょう」

AIの未来はどのようなものなのでしょうか？

一緒に発見していきましょう！

 

AI革命

 

AIはすでに長い道のりを歩んできました。シンプルなルールベースのアルゴリズムから、問題の解決や意思決定において人間の認知を模倣したディープラーニングモデルへと進化しています。

  

AI技術は、人間の特性を模倣する能力に基づいて3つの主なグループに分類されます。

 

1. 弱い人工知能（ANI）または特定の能力を持つAI

 

ANIは、特定のアプリケーションやタスクに特化した弱いAIまたは狭いAIとして知られています。ANIは単一のタスクを実行するように設計されており、変数、制約、シナリオの範囲内で人間の行動を模倣しようとします。

Siriの音声や言語処理、自動運転車の視覚認識能力など、ANIの例は広く見られます。

 

2. 強い人工知能（AGI）または人間と同等のAI

 

AGIは強いAIまたはディープAIとしても知られ、人間と同様に複雑な問題に対処するために知識を理解し、学び、利用する機能を持つ機械の能力を指します。AGIは「心の理論（theory of mind）」の枠組みで動作し、他の知的存在の感情、信念、思考プロセスを認知することができます。

AGIはまだ理論上の概念ですが、主要なテック企業から大きな関心を集めています。例えば、マイクロソフトはOpenAIを通じて10億ドルをAGIに投資しました。現在、私たちは既にChatGPT-4という、幅広い問題に取り組み、高度な認知スキルを示す能力を持つAGIの初期形態を持っています。

 

3. 超人工知能（ASI）または人間の知能を超えるAI

 

ASIは、あらゆるタスクで人間を上回る知能を持つAIの形態を表します。ASIは人間の感情や経験を理解するだけでなく、独自の感情、信念、欲望を持つことが想定されています。

ASIは現在は理論上の概念ですが、予測される意思決定能力や問題解決能力は、人間の能力をはるかに上回るとされています。

この超知能に深く入り込む前に、少し懐かしんでみましょう。

 

AIの未来は過去にどのように見えたか？

 

AIの概念は、実際の用語よりも前から恐怖と魅力の間を行き来してきました。真のAIは人間の形を模倣しなければならないという主流の信念がありましたが、AIは実際にはかなり長い間運用されていました。

チェスなどのゲームで人間のスキルを超えるといった顕著な成果は、ただの一部に過ぎませんでした。1980年代から、AIはさまざまな産業で重要な役割を果たしてきました。

  

1990年代には、確率とベイズの手法による機械学習の変革が起こりました。これらの進展は、大量のデータセットをナビゲートする能力を含む、今日最も普及しているAIアプリケーションの基盤を築きました。

この能力は、生のテキストの意味解析を行うことにも拡張され、Webユーザーは簡単なクエリを入力することで数十億のウェブページの中から目的の情報を容易に見つけることができるようになりました。

 

スーパーインテリジェンスへの探求

 

スーパーインテリジェンスは、単なる高速での数字処理にとどまりません。それは、推論力や創造力、自己改善など、知能のあらゆる側面の総合的な向上を意味します。

人間の能力を超えたレベルで、機械がイノベーションし、思考し、学習する世界を想像してみてください。まだそのような世界ではありませんが、私たちの技術が進化するにつれて、このシナリオは私たちが考えている以上に近づいているかもしれません。

OpenAIのGPT-4など、機械学習や量子コンピューティングなどの領域での最近の進歩は、AIにおける急速な進歩を示しています。スーパーインテリジェンスの出現はますます可能性が高まっています。

そして、これが私たちにつながります…

 

スーパーインテリジェンスの可能性と危険性

 

スーパーインテリジェンスの利点は無限です。AIベースの病気予測から財務や気候変動まで、仮想のスーパーインテリジェンスは人間社会を向上させることができます。ただし、現在のAIレベルは既に大きな影響を与えているため、スーパーインテリジェンスはこれらのシナリオをさらに悪化させる可能性すらあります。

 

1. 職場の変革

 

AIが低スキルの仕事にしか影響を与えないという古い考えを忘れましょう。DALL-EやMid-Journeyなどの生成的AIの進歩により、創造的な職業さえも影響を受けています。

これらのAIシステムは、芸術や文学、ビデオを瞬時に生成することができます。基本的なニュース記事を執筆する点で、人間のジャーナリストを追い抜くほどの速さです。

この変化は、かつて自動化から安全だと考えられていた分野を含め、仕事の将来について大きな疑問を投げかけています。

 

2. 知的財産の迷路の航行

 

AIの台頭は、知的財産の世界で大きな騒ぎを引き起こしています。AIが曲やロゴを作成した場合、それを誰が所有するのでしょうか？

• プログラマー？
• AI自体？
• トレーニングデータを提供したクリエイター？

この問題は、既存のコンテンツで訓練されたAIシステムが本物そっくりのフェイクコンテンツを作り出す能力を持つようになったことでますます複雑になっています。このジレンマは、Getty ImagesがStability AIを写真の使用で訴えるような法的論争にまで発展しています。

 

3. 情報の誤情報チャレンジ

 

AIのリアルなフェイクコンテンツの安価で迅速な生成能力は、二律背反の剣です。この技術はオンライン上の誤情報の拡散を大幅に増幅する可能性があり、フェイクコンテンツがより洗練されるにつれて懸念も高まっています。

 

4. 意思決定におけるAI

 

政府や企業は、社会福祉や法執行における意思決定にAIをますます依存しています。これらのシステムは人々の生活に大きな影響を与えるリスクスコアを割り当てます。

ただし、注意が必要です。チェックのないAIは、既存の社会的偏見を複製し、さらに悪化させる場合があります。

不公平な結果を防ぐために、人間がAIの意思決定をガイドする必要があります。

 

AI時代に備える

 

偉大な力には偉大な責任が伴います。AIの急速な進化が続く中、私たちは追いつかなければなりません。政策立案者、業界の専門家、および開発者は、AIに対する規則と規制について協力する必要があります。

これらの知的システムが人間の価値観と倫理に合致していることを確認することが重要です。適切なチェックとバランスがないと、チェックのないAIは機械が人間を支配するディストピア的な結果につながる可能性があります。意思決定者は、この進化する技術と同調する政策を作るための時間に迫られています。

さらに、AIの公正な使用と分配は喫緊の課題です。スーパーインテリジェントAIは、それを制御する者に莫大な権力を与える可能性があり、富や影響力の不均衡を引き起こす可能性があります。AIの有益で公正な使用を確保することは、社会が直面しなければならない課題です。

これが私たちが話すべきである…

 

シンギュラリティ理論

 

シンギュラリティ理論は、John von Neumannによって1958年に初めて作られました。この概念を知らない人のために説明すると、それはAIが自己認識を発達させるか、人間の制御を超越するほどの高度な能力を持つ段階に進化するときに生じるとされています。

  

このシナリオでは、AIは人間の理解や制御を超えた指数関数的な速度で自己改善することになります。

しかし、この概念は非常に議論の余地があります。

この理論に反対する批評家たちは、AIの潜在的な能力を過大評価する一方で人間の知性を過小評価していると主張しています。そして、もしこの出来事が起こるとしても、そのタイミングは科学者や技術者の間で激しい議論の的となっています。

ですから、まだパニックすることはありません！

 

楽観的な未来への進路

 

AIの発展の軌跡は期待されています。バランスの取れたアプローチを採用することで、AIの進歩の利点を生かしながら、その課題に効果的に取り組むことができます。

歴史上重要な時期に立っている今、私たちはこの超知能の夜明けを興奮、注意、責任をもって迎える必要があります。

では、私たちはどうやってこれから起こる出来事に備えるのでしょうか？

答えは意識を高め、絶えず自己教育をすることです。AIの優れた自動化能力により、定型的なタスクの自動化だけでなく、人間はより複雑で創造的な仕事に取り組むことができます。

たとえば、医療の場合、AIが医療画像を解釈する能力は命を救うことができます。同様に、交通の分野でも、テスラなどの自動運転車の人気に見られるように、AIの役割が増えています。

将来の発展では、より高度な自動車技術が約束されています。さらに、AIは物流やサプライチェーンの最適化にも貢献し、効率を高め、コストを削減しています。

[Josep Ferrer](https://www.linkedin.com/in/josep-ferrer-sanchez)はバルセロナ出身のアナリティクスエンジニアです。彼は物理工学を専攻し、現在は人間の移動に応用されたデータサイエンスの分野で働いています。彼はデータサイエンスとテクノロジーに焦点を当てたパートタイムのコンテンツクリエイターです。彼にはLinkedIn、Twitter、またはVoAGIから連絡することができます。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!