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近年、AI技術は特に自然言語処理分野で著しい進歩を遂げています。2022年に公開されたOpenAIの「ChatGPT」は、人間と区別がつかないほど自然な言語生成を実現し、新たなビジネスシーンでの活用が加速しています。
高性能AIの開発には「巨額の資金」「大量の電力」「膨大な計算資源」が必要です。米国の巨大IT企業が主導権を握っており、OpenAIのGPT-3開発には約5,000万ドル以上のコストが投入されました。
甘利博士は、AIの知性を天文学者ケプラーと物理学者ニュートンにたとえ、現代のAIが持つ能力には限界があると指摘しています。AIはデータから法則を見つけ出すことはできても、独創的な理論を構築する力はないと述べています。
甘利博士は、今後5〜10年で「賢い機械」の登場を予測する一方で、独創的な発想の創造には20年以上かかると明言しています。AIは既知のデータ解析に依存しており、人間特有の洞察力を再現できていないのです。
AIは説得力のある誤情報を生成することがあるため、情報の透明性と検証機構が求められます。
解決策:
AI開発の高コストが一部企業の独占を促進し、社会的リスクを招く恐れがあります。
解決策:
AIへの過度な依存は人間の思考力を衰えさせるリスクを生みます。
解決策:
甘利博士は翻訳や文章校閲にChatGPTを活用し、生産性向上に貢献していますが、リスクにも注意を払っています。
大手企業はそれぞれの大規模言語モデルを開発し、商用利用を通じて顧客対応やマーケティングの効率化を図っていますが、社会的責任の面でも議論が進んでいます。
甘利博士の見解は、AIが持つ限界を明確に示しています。私たちはAIを単なるツールとして扱い、人間の探求心や創造力を失わないことが重要です。