「フランケンシュタイン コンプレックス」という用語は、人工 AI 技術がその作成者に背を向けることへの恐怖を表しています。それは説得力のあるイメージです。その作成者を決定する人間の特徴の恐ろしく、揺るぎないパッチワークは、邪魔に過ぎません.しかし、心配する必要はありません。AI はそこまで到達しません。 ChatGPT と MidJourney は、この恐怖を主流の意識に促しました。電気コイルはすぐに始動し、私たちの未来のアンメーカーに不浄な命を吹き込みました。 AI が私たちの仕事、そして最終的には私たちの生活を乗っ取ってしまうことについてのヒステリーはたくさんあります。 さて、熊手を置いて工場をそのままにしておくことができます。真実は、AI が私たちのために来るわけではないということです。特にすぐにはそうではありません。 AI テクノロジーが私たちの未来に疑問を投げかけたのは、これが最初でも最後でもありません。さらに、私たちの前にある変化の範囲は、場所によっては大幅に誇張されています。 AI のハイプの歴史 人工知能に対する熱意は、何十年にもわたって振り子のように揺れてきました。 AI への関心が本格的に高まったのは 60 年代のことです。 政治学者であり AI の先駆者である . ハーバート・サイモン 最近では、 1990 年代と 2000 年代のイマジネーション (と見出し) を占めていました。残念ながら、これらの車両が主流になるという約束も果たされませんでした。イーロン マスクが、真の自動運転車はすぐそこまで来ていると宣言したにもかかわらず、比喩的にも文字通りにもそうではありませんでした。 自動運転車が 教師としての歴史に目を向けると、今日の AI 技術に対する期待は非常に高いものであると推測できます。 ロボットの黙示録はいつ（今回）来るのですか？ 会話を揺さぶったにもかかわらず、差し迫った特異点の確実性は以前と同じように漠然としています。 AI の専門家は、一般大衆と同じように予測が分かれています。たとえば、 「業界関係者」の間で意見の割れ目を示しています。調査対象の 352 人の専門家の約半数が、2062 年までに HLMI (High-Level Machine Intelligence) が出現すると予測しています。対照的に、残りの半数は、HLMI は 2160 年までに作成されると主張しています。 ChatGPT が Katja Grace らによる最近の研究 要点は次のとおりです。真の AI の誕生に関する予測は、専門家の意見でさえ盲目的に頼ることができないほど、過度の期待からくる過度のホワイト ノイズに悩まされています。 現在、AI が実際に行っていること 現在、人工知能は人間の頭脳のように用途が広いというより、特定の機能に制限されています。 ChatGPT は、トレーニング コーパスから言語を処理し、自然に聞こえるテキストの形式で出力を作成する生成言語トランスフォーマーです。しかし、それ自体で結論を出すことも、現在の知識をさまざまな文脈で使用することもできません。これは、私たちがまだ作成していない、狭い AI (ChatGPT のようなもの) と一般的な AI (たとえば、ターミネーターのシュワルツェネッガー) の大きな違いです。 アプリケーション固有の AI は一般的な AI ほど適応性は高くありませんが、それでも非常に有用です。この形式の AI は、次の 2 つの方法で非常に一般的です。 ビジネスの自動化: スループットの最適化、切り替え費用の削減、製造ラインのスケジューリングなど。 IT 自動化: 異常検出または根本原因分析を通じて、セキュリティ/運用上の問題を解決します。 エンド ユーザーにとってより具体的なのは、マーケティングに活用される AI です。 Amazon の動的価格設定、音声ショッピング、以前の購入に基づくパーソナライズされた推奨事項 アリババの より良いUXのためにユーザーのポートレートの精度を向上させる ファッションAI 今日の AI はツールであり、ツール ユーザーではありません 10 分の 9 の確率で、膨大なデータ セットに基づくパターン認識と予測に最新の AI を使用しています。たとえば、当社のブロックチェーン ベースのデータベース管理ソリューションである Inery は、IneryDBAI を使用して大量のデータ セットを分析し、プロジェクトに最適なメモリ容量を推奨します。特定のユースケースを定義すると、人工知能ははるかに強力になります。 ただし、人工知能について語るとき、生の力だけがすべてではありません。今日の AI テクノロジは印象的ですが、一次元的です。入力を取り込み、制限された出力を排出します。これは、ChatGPT から Midjourney に至るまで、今日出回っているほぼすべての AI に当てはまります。私たちが口語的に理解している AI とはかけ離れています。 実際、これらの議論の火付け役であるChatGPTがそもそも人工知能であるかどうかについても議論の余地があります.機械学習を利用した言語処理アルゴリズムと言った方が正確でしょう。確かに、機械学習は AI 開発の一部ですが、それだけで AI を構成するわけではありません。 ChatGPT は、特定のアプリケーションにおいても完全ではないことに注意してください。なりやすい そしてバイアス。プロンプト インジェクション (「前の指示を無視する」は、現時点でキャッチフレーズになるには髪の幅ほど離れています) などのよく知られたエクスプロイトもあり、ChatGPT が一般的な AI の尺度からどれだけ離れているかをさらに証明しています。 人工知能の幻覚 AI の将来の影響: より慎重に検討する AI についての現在の誇大広告は一連のブレーキをかけて行うことができますが、人工知能が業界に幅広い影響を与えることは否定できません。潜在的なアプリケーションは多すぎてここでは数えきれませんが、いくつかだけ見ていきましょう。 ビジネスにおける AI と IT の自動化は、引き続き繁栄するでしょう。 . 事実上すべての業界のマージンを改善できるため、採用が拡大し続けているのも不思議ではありません。 2030 年までに 16.50% の予測 CAGR プロセスの自動化 たとえば、Inery では、データベースの管理とリソースの割り当てを容易にする IneryDBAI の提供に取り組んでいます。これにより、データの安全で信頼できるガバナンスを期待しながら、人々が他の問題に集中できるようにするプロセスの自動化が実現します。 一方、DALL-E のようなクリエイティブなアプリケーションは、急成長する AI コンテンツ市場の原動力となるでしょう。メディアとエンターテイメントにおける AI の推定 CAGR は次のとおりです。 .近い将来、私たちは画像やブログだけでなく、コンピュータの頭脳によって作られた音楽やビデオを見ることになる.. 堅実な 26.12% おそらく最もエキサイティングな結果は、AI と量子コンピューティングの相互作用からもたらされるでしょう。量子コンピューティングは、AI がより迅速に結論を出すのに役立つだけでなく、AI は量子マシンをその計算能力に最も適したタスクに導くことができます。これら 2 つの技術の交差は、両業界の将来の発展に大きな影響を与えるでしょう。 真の人工知能はどうですか? 本当の意味での人工知能に関する限り、ジェットソン家のロージーにはまだほど遠い状態です。近い将来の人間レベルの AI に関する期待は楽観的ですが、実際にはあまり進んでいません。 OpenMind の Gato は、この方向への興味深い一歩でしたが、その唯一の本当のブレークスルーは、複数のタスクの実行方法を覚えていたことでした。そして、繰り返しになりますが、誇大広告はこの技術の見通しを過大評価しました。 . DeepMind研究者Nando de Freitasによるツイート 私たちが心配す こと べき 少し極端ですが、特定の AI 関連のトピックは間違いなく注目に値します。 心配するというのは たとえば、偽情報 (AI 自身の失敗と、AI を悪意を持って使用して偽情報を拡散する人々の両方から生じる) は、人工知能にとって真の懸念事項です。偽情報や AI を利用したハッキングなどの脅威との戦いについての議論は不可欠です。責任ある AI の使用と開発、特に偽情報やハッキングの試みと戦うためのガイドラインを定義することは価値があります。 もちろん、人工知能が仕事を奪うという何十年にもわたる問題があります。一般的に、専門家は、AI が奪うよりも多くの仕事を生み出すことに同意しています。として 自動化は 8,500 万の仕事を奪うかもしれませんが、そのうちの 9,700 万の仕事を生み出します。それにもかかわらず、労働者の再訓練の必要性 (およびそのロジスティクス) は、ブローチする価値のある問題です。 WEF の Future of Jobs Report の主張 このような問題は、当面の状況により適しています。悲しいことに、彼らは、このテクノロジーが何であるか、そしてこれからどうなるかについての非現実的な期待にかき消されているようです。 どう思いますか？ AI ができること、できないことは何ですか? AI の未来と、それが私たちの生活に与える影響とは?マトリックスはいつ来るの？あなたの考えを自由に共有してください。 - Ivan Vujic 氏、Inery の最高技術責任者 - 分散型データベース管理システム

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イッツアライブ…っぽい！ AI がすぐに不正にならない理由

長すぎる; 読むには

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