AIのリスクは報酬に値するか？

私がfikushonなコンテンツに遭遇したAIに関するものを反省してみると、90%以上が反実際的なものであると推定します。皮肉にも、大規模な言語モデルはインターネットのコンテンツでトレーニングされているため、社会の問題的な側面にのみバイアスされているのではなく、自分自身にもバイアスされているのです。自己憎悪のAIという概念はユーモラスで、《銀河ヒッチハイクガイド》のマービンを思い出させます。しかし、これは私たちがAIを社会に統合するにつれて考慮しなければならない多くの現実の1つです。

MITの教授マックス・テグマークは、彼の本《Life 3.0: Being Human in the Age of AI》の中で、AIが社会に有益であることを保つ方法についての彼の視点を説明しています。彼はこう書いています。「機械学習が遺伝子、疾患、治療反応の関係を明らかにするのに役立つ場合、個別化医療を革命的に変え、家畜を健康にし、より丈夫な作物を可能にする。また、ロボットは、先進的なAIを使用せずに、人間よりも正確で信頼性の高い外科医になる可能性があります。」

AIが個々、社会、グローバルシステムに影響を与えることは間違いありませんが、この影響には不確実性が伴います。AIは、医療診断、自動運転、金融決定などの繊細な作業を任せられることになります。信頼のリスクを負うことで、自動化、生産性の向上、ワークフローの高速化、今日予測できないユーザーインターフェイスなどのリターンを期待しています。

これは、Thomson Reuters Instituteが最近発表した2024 Generative AI in Professional Services reportに示されているように見られます。このレポートは、1,128人の回答者がGenerative AI技術に精通していることを条件として実施された世界的な調査に基づいています。調査結果は、専門的な環境でGenerative AIを採用することについて、慎重な楽観主義が共通のテーマであることを示しています。実際、41%の回答者は、効率性と生産性の向上を期待しているため、興奮していると回答しました。

これは、専門家が新しい効率性を創出する自動化に対する健康的な需要を示しています。

どの職場や業界も、後れを取られたくないので、ビジネスでAIを活用する競争が続く限り、従業員や専門家はさまざまな方法で新しいテクノロジーに触れることになり、仕事の将来を強化することになります。

一方で、AIを信頼することで負う潜在的なリスクにも非常に敏感です。テグマークは《Life 3.0》の中でこうも書いています。「つまり、AGI（人工一般知能）における本当のリスクは、悪意ではなく、能力です。超知能のAIは、その目標を達成するのに非常に優れています。如果その目標が私たちの目標と一致していない場合、問題があります。」

新しいテクノロジーと同様に、AIは新しい方法で事を成すものであり、変化は、期待する結果を知らない場合、常に課題となります。このようなリスクのいくつかは、AIを人類嫌悪的であると描写するフィクションでは、高度にドラマティックに描かれています。シリコンバレーでは、《ターミネーター》映画シリーズの「スカイネット」について、AIについての懸念をユーモラスに言及することがあります。しかし、AIの潜在的なリスクの現実は、ハリウッドが描くものよりもはるかにありふれています。つまり、初期のAIのパフォーマンスは単に不正確でバグが多いかもしれません。結局、AIはソフトウェアであり、従来のソフトウェアと同じ欠点を共有しています。

研究者として、私は常にAIアルゴリズムのバイアスを軽減する必要に直面しています。データの慎重なキュレーション、アルゴリズムの透明性、または堅牢なテストプロトコルを通じてです。私たちが人間としてAIの危険性（私たちが創造するコンテンツによって証明される）に非常に敏感であるという事実は、私に安心感を与えます。多くの関係者が、倫理的で責任あるAIに注目しています。この注目は、ユーザー、政策立案者、ビジネスなど、さまざまな関係者から来ています。彼らはすべて、AIシステムから透明性と説明責任を要求しています。

技術はプライベートセクターで急速に進化し、政府は遅れを取るのが一般的です。また、資本主義の結果として、AIが数百万人の労働者を置き換え、労働力に残るために新しいスキルを学ぶことを強いることも現実です。

McKinsey Global Instituteの2023年の研究レポート《Generative AI and the future of work in America》によると、「2030年までに、米国経済で現在働かれている時間の30%までの活動が自動化される可能性があります。Generative AIによって加速されるこの傾向ですが、我々は、Generative AIが、STEM、クリエイティブ、ビジネス、法務の専門家の仕事のやり方を向上させるのではなく、多くの仕事を完全に排除するのではなく、仕事のやり方を強化する可能性が高いと考えています。自動化の最大の影響は、他の職種に及ぶ可能性があります。オフィスサポート、カスタマーサービス、フードサービス雇用は続々と減少する可能性があります。」

これは、政府がこれらの労働者を支援する役割を果たさない世界を想像するのが難しいと言います。したがって、公共部門は今から解決策を準備し始めることが重要です。解決策の例としては、危険にさらされている労働者をスキルアップさせ、基本的な収入を提供することが挙げられます。また、私は、企業が新しい仕事を作成する役割を果たすことを期待しています。私たちが今日予測できない仕事です。

基本的な収入は、私にとって常に魅力的な概念で、「働いて生きるのではなく、生きるために働く」というフレーズを思い出させます。多くの人々は生きるために働いています。私をポリアニッシュと呼んでも構いませんが、もしもこの仕事が自動化可能ならば、人類は仕事が任意の時代に入ることができるのではないかと思います。これは今日私たちにとって完全に異質な概念ですが、それが不可能であることを意味するわけではありません。実際、AIのような非凡なテクノロジーからは、非凡なこと以外を期待するべきではありません。