雇用の安定に対する AI の脅威はどれほど現実的ですか? AI 教授アレハンドロピアドモルフィスへのインタビュー

「弁護士よりもプログラマーの方が自動化が容易だと判明したら、かなり腹立たしいでしょう。」 -アレハンドロ・ピアド・モルフィス教授。 ChatGPT、Microsoft Bing、Google Bard、Stable Diffusion などの大規模言語生成 AI モデルの採用の増加は、これらのモデルの利点を否定することはできませんが、根拠のないではないが誇張された悲惨な恐怖を引き起こしています。これらの AI モデルが世界中の何百万人もの労働者の雇用の安全を危険にさらす可能性について、一般の人々が訴えました。 前述したように、人間の仕事に対する AI の脅威は誇張され悲惨なものではありますが、根拠がないわけではありません。 AI は、反復的なタスクを実行し、大量の情報を処理し、人間のような意思決定を模倣できるため、創造性、生産性、効率性を高めるための非常に優れたツールとなります。 「AI は私たちの仕事を奪ってしまうのでしょうか?」という質問に答えるには、という名前の専門家に協力を求めました 、キューバのハバナ大学のAI教授。教授は私にとって指導者であり、教師であり、友人であり、そして最も重要なことに、インスピレーションを与えてくれます。 アレハンドロ・ピアド・モルフィス教授 これにどのようにアプローチしたいか 質問には「Q」という文字が先頭に付けられ、回答には「A」という文字が先頭に付けられます。質問に関しては、モルフィス教授は哲学にも親和性があるため、技術的および哲学的な質問もカバーしたいと考えています。 理解を助けるために、理解するのが複雑な特定の概念へのリンクを提供することに注意することも重要です。 始めましょう！ Q: まず、あなた自身のこと、専門的な資格などについて少し教えていただけますか? 私の名前はアレハンドロ ピアドです。キューバのハバナ大学の数学およびコンピューター サイエンス学部でコンピューター サイエンスを専攻しました。私は 2016 年に同じ大学でコンピューター サイエンスの修士号を取得し、ダブルの博士号を取得しました。アリカンテ大学でコンピューターサイエンスの博士号を取得し、博士号を取得しました。 2021年にハバナ大学で数学の博士号を取得。 A: 私の博士号自然言語からの知識発見、特に医学文書からの実体と関係の抽出に焦点を当てていました。 大学院以来、私はハバナ大学で教鞭をとっており、プログラミング、コンパイラー、アルゴリズム設計の主な講師を務めていますが、機械学習やその他の科目についても時折講師を務めています。 2022 年から私はそこの常勤教授であり、キューバ初の新しいデータ サイエンス キャリアの創設者の 1 人でもあり、そのキャリアのためのプログラミングとコンピューティング システムのカリキュラム全体を書きました。 NLP の研究を続け、現在は、LLM と記号システムを組み合わせた、知識発見への神経記号的アプローチに焦点を当てています。 Q: AI システムに取り組んでどれくらいですか? 私は学部生の頃、ゲーム用の AI を使って遊んだり、コンピューター ビジョンとメタヒューリスティックを使った学生プロジェクトをいくつか行いました。卒業後、私はコンピューター グラフィックスの修士課程に進みましたが、サイド プロジェクトとして NLP、特に Twitter での感情分析について研究しました。 A: 修士課程を修了した後、博士課程に進むことを考え始めました。そして機械学習に全力を注ぎました。 私が AI を真剣に考え始めてから約 10 年と言うことになります。このことに関連した私の最も古い論文は 2012 年頃です。 Q：それはとても印象的ですね！ AI がクールになるずっと前に、あなたは AI を使って仕事をしていましたね。 AI の現在の主流の導入と、その結果として生じる失業の脅威に貢献した、AI における最も重要な技術的進歩は何だと思いますか? そうですね、常にクールでした、ただ学界の外ではそうではありませんでした。二つの交差点だと思います 開発: 以前のアーキテクチャのスケーラビリティの問題の多くを解決した Transformer などの人工ニューラル ネットワーク アーキテクチャの発見と、これらの特定のアーキテクチャを大規模に超効率的に実行できるハードウェアの発明です。 A: 直交 Q：魅力的ですね！教育者および AI 研究者としてのあなたの専門的な意見として、どの業界が AI に取って代わられるリスクがあると思いますか? 完全に置き換わる業界があるかどうかはわかりませんが、大きな変化が起こることは間違いありません。もちろん、長期的には誰も何も言えません。しかし、短期および中期 (5 ～ 10 年) では、言語モデルで私たちが見ていることから、自然言語の浅いフィルタリングと処理を前提とした仕事をしている人は、何らかの計算をする必要があるだろうと私は考えています。 A: これには、電子メールを読み、要約し、レポートを作成することを仕事とする人を含む、あらゆる種類の管理上の役割が含まれます。メモを取ることとタスクのスケジュールを設定すること以上のことをしないあらゆる種類の秘書。テンプレート化されたコンテンツを扱うコピーライター。 基本的に、実際の人間の創造性のレベルを下回るコンテンツ作成タスクは、人間にお金を払うよりも自動化したほうが安価になります。 オウム。したがって、それらは消えます。近い将来、ChatGPT を使用する 1 人のコピーライターが、同じ品質で 3 倍から 10 倍多くのコンテンツを作成できるようになるでしょう。 確率論的 それは、モデルが目標とする最終的な品質を提供してくれるからではなく、モデルが品質の 90% を提供し、その後、実際の人間の創造性が一番上に来て、最後の 10% を追加するからです。教育も大きく変わらなければなりません。ご希望であれば、それについて詳しくお話します。 Q: とても素敵な角度ですね。あなたは教育者で、「」というタイトルの作品から、 大学教育を見直す 「あなたは教育機関がいかに変化を嫌うか明らかに知っています。AI 後の世界で生き残るために正式な教育に頼ることができると思いますか?」 そうですね、学術界も適応するでしょう。それは西洋文明の中で最も長く存続する施設です。それは私たちの主流のすべての宗教よりも古く、文明のあらゆる大きな変化を生き延びてきました。時代とともに変化していくので、大きく変化していきます。 A: Q: AI と離職の倫理的影響を考慮することは社会にとってどの程度重要ですか? すべてのテクノロジーには潜在的な問題があり、テクノロジーが進歩するほど、それらを考慮することがより緊急になります。 AI は、私たちのあらゆる経済関係を破壊する可能性を秘めた非常に強力なテクノロジーです。 A: これは産業革命レベルのものであり、大きな影響を与えるため、懸念も同じレベルである必要があります。 これまでの破壊的テクノロジーと異なる点の 1 つは、新しいテクノロジーはほとんどの場合、認知スキルを必要としない仕事を自動化することであり、これは農業、製造業、鉱業などで発生しました。 しかし今回は、多くのブルーカラーの仕事がそのまま残されたまま、ホワイトカラーの仕事が大量に置き換えられる瀬戸際にある。そのため、オフィスで働くことに慣れている多くの人は、AI が自分の仕事と同じように (あるいはわずかに優れていて)、はるかに安価にできることに気づき、スキルを大幅にアップグレードするか、AI に切り替える必要があるでしょう。スキルの低い仕事に。 他にも倫理的な考慮事項があり、AI テクノロジーが誤った情報、フェイクニュース、社会的混乱などに悪用される可能性がたくさんあります。大量の人間のようなチャットボットが Twitter を乗っ取る準備ができているとは思いません。それはすでに起こり始めています。 偏見の問題もあります。これらのシステムがますます普及するにつれ、害は少数派に集中する可能性があるため、誰もが同じ程度に AI の恩恵を享受できるわけではなく、一部の少数派はそうでない人々よりもマイナス面をより強く受けるでしょう。少数派から。 Q: つまり、これまでの自動化とは異なり、AI は認知的タスクを伴う仕事も破壊する可能性があるため、注意を払う必要があるということですね。 そうですね、特にそういう仕事ですね。少なくとも短期的には、ブルーカラーの仕事よりも多くのホワイトカラーの仕事が自動化されることになる。これは新しいことであり、社会はそのような雇用の中断に対処しなければならないことに慣れていません。 A: 彼らは大学に通い、多かれ少なかれ自分たちの仕事は安全である、あるいは少なくともタクシー運転手やピザボーイ、庭師よりは安全だと確信していた人たちです、あなたもおっしゃっていました。 Q: これは理にかなっています。もう少しホームに近いところを打ってみましょう。 AI の能力の向上は、最終的にはソフトウェア エンジニア/開発者の雇用全体の減少につながると思いますか? 非常に長期的には、ソフトウェア エンジニアリングや開発を含め、すべての仕事が予測不可能な形で進化するでしょう。 AI とテクノロジーの進歩により、これらの職業は消滅したように見えるまで変化するでしょう。 A: ただし、さまざまな業界でソフトウェアの需要が増加しているため、短期から中期的にはソフトウェア エンジニアが減少する可能性は低いです。熟練した専門家に対するニーズの高まりは、ソフトウェアを構築できる訓練を受けた現在の人材の数をはるかに上回っています。 AI 革命は、コンパイラー、統合開発環境、クラウド コンピューティング、コンテナー、コード補完、IntelliSense など、コンピューター サイエンスにおけるこれまでの技術的進歩と同様のパターンをたどります。 これらの革新により、高度にフォーマルな背景を持たない人でもプログラミングがよりアクセスしやすくなり、開発者の機会が広がりました。 今後 20 年間で、ソフトウェア開発の分野に参入する人が爆発的に増加すると予想されます。テクノロジーのトレンドの進化に伴い、仕事の役割は多少変化する可能性がありますが、プログラミングとコードの書き方の学習に興味を持つ人材は今後も増加すると考えられます。 Q: これは信じられないことですが、GitHub の Co-Pilot や GPT ファミリーのモデルなどの生成 AI モデルのリリースにより、ソフトウェア開発者が AI に職を奪われる可能性について (駄洒落をお許しください) という噂が流れています。これについてどう思いますか? 数字を見てください。私が目にしているのはソフトウェア開発者向けの求人広告だけです。トレンドは依然として上昇中です。 A: Q: 元 OpenAI エンジニアのジェフ・クルーン氏は最近、AI 安全討論カンファレンスで予測を行い、2030 年までに AI が「経済的に価値のある作業の 50%」を処理できるようになる可能性は 30% あると述べました。 、これは開発者の労働市場全体にとって何を意味しますか? まず、50% のジョブを自動化する 30% の確率がどのようなものかについて、どのように考えればよいのかわかりません。職を失う確率は 15% ですか? A: Q: 数字のせいでシーンが混乱するのは確かだと思います。しかし、重要な点は次のとおりです。ソフトウェア開発者には仕事の安全性を心配する理由がたくさんあり、現在多くの時間を費やしているタスクの多くは自動化されています。それが起こるペースは加速するだろう。 はい、でも問題は、開発者がほとんどの時間を費やしているタスクの多くは非常に価値が低く、デバッグ、テストの作成、面倒なコードの最適化などのタスクが自動化されていれば、はるかに良いことになるということです。これらすべてを自動化すると、コードを書くことではなかったソフトウェア開発の本当に重要な部分により多くの時間が費やされるようになります。 A: Q：その部分についてもう少し詳しくお話しいただけますか？ 高レベルのアーキテクチャ設計、ユーザー エクスペリエンス、人間とコンピューターの相互作用、そしてそれはソフトウェア自体に関するものです。ソフトウェア エンジニアリングは、実際にはソフトウェアと人間、つまりソフトウェアを作成する人とソフトウェアを使用する人の関係に関するものです。したがって、ソフトウェアのスキルは話の半分にすぎません。ユーザーと同僚を理解することが残りの半分です。 A: Q: これは、会計士の中心的な仕事が財務諸表を作成することではなく、財務情報を伝達することであるのと似ており、興味深いですね。 AI の能力は 10 ～ 20 年以内に向上すると考えるのが妥当です。 AIの導入の可能性によってもたらされる潜在的な雇用の喪失/喪失に対処するために、社会と種として私たちはどの程度準備ができていますか?これは私たちの人間としての目的意識にどのような影響を与えるのでしょうか? 言うのは非常に難しいですが、もちろん、私たちは少なくともマイクロプロセッサ革命やインターネット革命と同じくらい大きな産業革命の真っ只中におり、1980 年がどのようになるかを 1960 年には誰も想像できませんでした。 A: 定義上、社会は変化に対する準備ができていません。それがシステムというものであり、現状を維持しようとするものです。しかし、人間は社会的に最も適応力のある種なので、なんとかなると思います。多くの人が苦しむことになるでしょうし、それは間違いなく私たちが取り組まなければならないことですが、私の考えでは終末的なことは何も起こらないと思います。 Q: AI のディストピア的な可能性については多くの議論がなされてきました。なぜ終末的なことは何も起こらないと言えるのですか？ 終末のシナリオに関して、本当に説得力のある議論はまだ見つかっていません。議論の多くは、「これがどのように発展するかわからないので、おそらく私たち全員を殺すだろう」のような推論を前提としているようですが、これは古典的な論理的誤りです。つまり、基本的に知識の欠如から推論を行っていることになります。 A: Q：それは本当です。しかし AIの調整の問題 もっともらしいように思えます。 少なくとも終末的なシナリオを回避するには十分に解決できると思います。最も深刻な調整の問題では、強力なバージョンの それはもっともらしいとは思えません。 A: 直交性理論 Q：魅力的ですね！オートメーションの話に戻りますが、AI を活用して人間の仕事を置き換えるのではなく強化するにはどうすればよいでしょうか?また、この種のコラボレーションの機が熟しているのはどの業界でしょうか? それは当然だと思います。単純な認知作業 (文書の要約や関連参考文献の検索など) がますます自動化されるにつれて、私たち人間は仕事の最も創造的な部分に取り組むようになるでしょう。一部の仕事には最初からそのような機能がほとんどなく、おそらくそれらは完全またはほぼ完全に自動化されるため、そこに課題があると感じています。 A: しかし、ほとんどのナレッジワークには創造的な側面、つまり実際に何か新しいことを行う部分があります。 どの分野でその機が熟しているのかについては、あまり話すことはできませんが、少なくとも教育においては、長年必要とされてきた革命が必ず起こると思います。 私たち教授はもはや情報の門番である必要はありません。同じエッセイを何度も採点することにほとんどの時間を費やす代わりに、各生徒に可能な限り個人的なフィードバックを提供することに集中できるようになりました。 Q: AI が教育システムに革命を起こす可能性のある方法は何ですか?おそらく、生徒に最適に適応した教授法がさらに増えるでしょう。 簡単な方法がいくつかありますが、それほど簡単ではない方法もあります。 1 つ目は、知識へのアクセスを増やすことです。今では、学びたいことのほとんどすべてが、少なくとも最初はインターネット上で関連情報を見つけることができますが、情報は多くの情報源に分かれており、詳細レベルが異なったり、矛盾した内容があったり、言語スタイルが異なったりすることがよくあります。 A: 最初の比較的簡単なアプリケーションは、あるトピックに関するこの大量の情報源を取り上げ、要約された主な要点の高レベルの概要と、より深く掘り下げるためのリンクなどを提供するものです。私たちはそれにかなり近づいています (幻覚を除けば)重大な問題です）。 もう 1 つの方法は、教育者を単純な単純作業から解放して、学習体験の作成に集中する時間を増やすことです。しかし、私が信じている最も重要なことは、個別化された学習の可能性です。 AI アシスタントを配置して、「ロケットの作り方を学びたい」と伝えると、AI アシスタントが、特にあなたがすでに知っていることを基にして、非常に詳細な計画を作成してくれるでしょう。まずこのビデオを見て、次にこの短いコースを受講し、次にこの本のこの章を読んでください。そして、非常に具体的なことを学ぶために 3 か月間ガイドします。 Q：これは本当に期待できますね！あなたは人間が適応するという確かな根拠を示しています。バイアスについて話されましたが、大規模な AI 導入は少数派に影響を与えると言うのは公平でしょうか? 「はい」の場合、どのようにこれに対処できますか? はい、間違いなく、機械学習は定義上、多数派を対象にトレーニングされるため、何らかの理由でユースケースが多数派に適合しない人々が常に最も害を及ぼします。 A: 特に、人間の行動を予測したり人間と対話したりするためにモデルをトレーニングするときは常に、データ内で最もよく表現されている部分母集団に対してより効果的に機能する傾向があります。 何ができるでしょうか？まずはこれらの問題に対する意識を高め、モデルのバイアスを徹底的にテストしてください。データの収集方法には細心の注意を払い、安易な方法で Web を巡回したりせず、高品質で多様性に富んだ優れたデータ ソースを見つけるよう努めてください。 しかし何よりも、多様な視点を持つ多様な人々をチームに含めることが大切です。目に見えない問題は解決できません。 Q: 考えさせられます。前述の AI ツールへのアクセスが経済的に余裕のある人に限定される可能性はありますか? オープンソース コミュニティによって、誰もがツールを利用できるようになることを期待しています。無料のオペレーティング システム、無料のオフィス スイート、無料のゲーム エンジン、無料のコード エディターなどにアクセスできることが、世界の貧しい地域の創造的な子供たちにどのような影響を与えるかを私たちはすでに見てきました。 A: 商用ツールと同等の優れたオープンソース開発ツールがあるのと同じように、商用ツールと同等の優れたオープンソース AI ツールが登場すると私は信じています。 Q: これは本当に実現可能だと思います。 AI 後の世界で労働力としての準備を整えるために、生徒たちにどのようなアドバイスをしますか? すでにコンピューター サイエンスを学習している場合の基本的なアドバイスは、ツールだけではなく基礎に焦点を当てることです。ツールは変わりますが、基本は長期間にわたって重要であり続けます。他のことを勉強している場合は、AI がどのように生産性を向上させることができるかを学び、AI の限界について多くのことを学びましょう。あなた自身の作品をより良いものにするためにそれを使ってください。 A: Q: 当然のことですが、ファンダメンタルズは時の試練に耐えることができます。モルフィス教授、お時間をいただきまして誠にありがとうございました。締めの言葉はありますか？ AI 革命が到来しています。私たちは皆、このテクノロジーを使ってすべての人の生活を改善し、改善することを学ぶことで、その一部になることができます。 A: でも公開されています ここ