この記事では、GQがゴンザガ大学のAIおよび機械学習の教授であるグラハム・モアヘッド氏に、AI時代の人間の雇用、AGIコンペティション、機会、課題についてのインタビューから得られたYouTubeビデオの洞察をキュレーションしています。 (あらすじ:OpenAIの新しいエンジニアエージェントCodex!) AI書き込み可能機能、バグの修正、テストの実行: 最初に使用するユーザーは3種類に制限されています)(背景補足:ポッドキャストエッセンス:AIとボットが暗号通貨ブームをカバーし、次の時代のマイクロ起業家精神は最強です)人工知能(AI)の波は、大規模言語モデルの驚くべき能力から将来の社会構造への深い影響まで、前例のない速度で世界を席巻しています。 ゴンザガ大学のAIおよび機械学習の教授であるGraham Morehead氏は、GQとの最近のインタビューで、AIの種類、その歴史、Grogの台頭などの現在のホットトピック、AIが雇用市場に与える影響、汎用人工知能(AGI)の競争、AIの将来の見通しと倫理的課題などの主要なトピックについて詳細な分析を行いました。 AIとキープレーヤーの現状 モアヘッド教授は、AIは大きく2つのタイプに分けられることを最初に明らかにしました:最初のタイプのAIは人間の直感に似ており、大量の情報を迅速に処理し、ニューラルネットワークなどの感情認識やパターン認識で迅速に応答できます。 2番目のタイプのAIは、体系的な論理演算を行い、問題を段階的に解決する傾向があります。 モーヘッド教授は、2017年に発表されたGoogleの論文「Attention is All You Need」とそのBERTモデルが、その後の開発の重要な基盤を築いたと述べました。 しかし、大衆の熱狂に火をつけたのはOpenAIのChatGPTでした。 その後、メタ(旧Facebook)のラマモデルや、フランスのミストラルの同名モデル、中国のディープシークが次々と登場し、鹿を追いかけるシチュエーションが形成されました。 この熾烈な「AI軍拡競争」は、テクノロジーの反復的な更新を加速させるだけでなく、AIアプリケーションの商業的参入と市場浸透がさらに加速することを示しています。 AIが雇用市場と社会に与える広範な影響:課題と変革の共存 AIが人間の仕事を大規模に置き換えてしまうのではないかという懸念について、モーヘッド教授は「AIは確かに多くの仕事に取って代わるだろう」と率直に述べました。しかし、彼はまた、現金自動預け払い機(ATM)の例を引用し、ATMの人気が銀行の窓口係の数の純減につながったのではなく、新しい仕事の需要とサービスモデルの変化につながったと指摘しました。 彼は、AIの普及により、私たちは仕事の本質を再考することを余儀なくされ、反復的または時間のかかるタスクをAIに任せるなど、個人が自分の仕事を支援するためにAIを使用する方法を積極的に学ぶことを奨励し、それによって個人の生産性と創造性が向上することを強調しました。 今後は、多数のAIエージェントの業務を管理・調整する「マネージャー」といった新たな専門職が大量に出現することが予想されます。 AIの社会的影響は、雇用をはるかに超えて広がっていることを考える価値があります。 モアヘッド教授は、AIは主にインターネットのデータから学習するため、ウェブ上に存在する偏見や差別的なレトリック、さらには誤情報(「地球平面」など)までもがAIによって複製され、増幅される可能性があると警告しています。 彼は、AIが生成したコンテンツについて常に批判的に考え、「注意深く見る」ことをユーザーに思い出させます。 また、AIの発展によってもたらされる膨大なエネルギー消費も無視できない課題です。 たとえば、米国テネシー州メンフィスにある大規模なAIコンピューティングセンターであるColossusは、ピーク時に約50メガワットの電力を消費し、冷却には大量の水を必要とします。 モアヘッド教授は、今後10年間で世界中のAIトレーニングセンターの数が急増し続けると、AI産業の電力需要だけで先進国の総電力消費量に追いつく可能性があり、世界のエネルギー供給と環境の持続可能性が厳しく試されることになると予測しています。 さらに、AIが生成したコンテンツはますます現実的になりつつあり、効果的な監視とトレーサビリティのメカニズムがなければ、AIが生成した大量の偽情報は、歴史的な信憑性と社会的信頼を著しく損なう可能性があります。 一般的な人工知能の競争と倫理的課題 (AGI) AI開発の究極の目標の中で、汎用人工知能(AGI)は間違いなく最も想像上のマイルストーンです。 モアヘッド教授は、ほとんどのAIはまだ「特化型AI」であり、特定のタスクにのみ優れていると説明しました。 汎用人工知能とは、人間と同等またはそれ以上の幅広い認知能力を持ち、新しく複雑な環境を理解し、学習し、適応できるAIを指します。 彼は、1956年のダートマス会議の先駆者たちは、AGIがわずか20年で実現すると楽観的に予想していたにもかかわらず、現実は予想よりもはるかに困難であることが証明されたと述べています。 しかし、いったんAGIが誕生すると、人間をはるかに超える知能を持つ「人工知能」(ASI)がそれに続くかもしれません。 モアヘッド教授は、ASIを、タイムトラベルや反重力の謎解きなど、人類が数万年にわたって達成してきた科学のブレークスルーを非常に短い時間で解決できる「仮想のアインシュタイン」に例えました。 この将来性に重要な汎用人工知能の競争では、米国と中国が間違いなくリードしています。 モアヘッド教授は、両国が一流のAI研究開発能力を持っており、中国はAI研究者の数とSTEM分野の卒業生の規模で優位に立っていると述べました。 しかし、両国間ではAIの展開概念に違いがあり、中国のAIアプリケーションは「社会ガバナンスと監視システム」にある程度役立っているのに対し、米国はAIを使用して個人に力を与え、創造性と生産性を向上させることに重点を置いています。 彼は、このレースでは「2位はない」と率直に述べ、ASIの習得を主導する国や団体は計り知れない戦略的優位性を得ることになり、AGIの研究開発は複雑な地政学的な考慮事項と潜在的なリスクに満ちています。 AGI/ASIの潜在的な実現に伴い、関連する倫理的ジレンマがますます明らかになっています。 AIが権利を持つべきかどうか尋ねられたとき、モアヘッド教授は、AIが現在意識、感情、または自己意志を持っていないという判断に基づいて否定的な答えを出しました。 SF作品で「スカイネット」AIが制御不能になるという共通の脅威については、これは「人間の選択」であり、国際社会が協力して、AIの開発が常に人類にとって制御可能で有益な軌道に乗ることを確保するための規範を策定すべきだと考えています。 特にAIの兵器化のようなセンシティブな分野では、最終的な意思決定プロセスに責任ある人間が関与するようにすることが重要です。 AIの未来:機会とリスク 今後10年を見据えて、モーヘッド教授はAIの可能性について慎重ながらも楽観的です。 彼は、AIが多くの分野、特に生物医学とヘルスケアに革命を起こすと予想しています。 彼は、Google DeepMindによって開発されたAlphaFoldモデルを例として挙げ、ほぼすべての既知のタンパク質の3D構造を成功裏に予測し、新薬開発と疾患の理解のプロセスを大幅に加速し、癌、アルツハイマー病、その他の頑固な病気に画期的な治療法をもたらし、さらには全体的な代謝の健康を改善し、人間の寿命を延ばすことが期待されています。 メンタルヘルスの分野でのAIの応用も現れ始めています...
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AIはすでに意識を持っているのか？人工知能学の教授が詳しく解説：天網は映画のプロットではない、AIが仕事を奪うリスクと機会、AGIの幻想..
この記事では、GQがゴンザガ大学のAIおよび機械学習の教授であるグラハム・モアヘッド氏に、AI時代の人間の雇用、AGIコンペティション、機会、課題についてのインタビューから得られたYouTubeビデオの洞察をキュレーションしています。 (あらすじ:OpenAIの新しいエンジニアエージェントCodex!) AI書き込み可能機能、バグの修正、テストの実行: 最初に使用するユーザーは3種類に制限されています)(背景補足:ポッドキャストエッセンス:AIとボットが暗号通貨ブームをカバーし、次の時代のマイクロ起業家精神は最強です)人工知能(AI)の波は、大規模言語モデルの驚くべき能力から将来の社会構造への深い影響まで、前例のない速度で世界を席巻しています。 ゴンザガ大学のAIおよび機械学習の教授であるGraham Morehead氏は、GQとの最近のインタビューで、AIの種類、その歴史、Grogの台頭などの現在のホットトピック、AIが雇用市場に与える影響、汎用人工知能(AGI)の競争、AIの将来の見通しと倫理的課題などの主要なトピックについて詳細な分析を行いました。 AIとキープレーヤーの現状 モアヘッド教授は、AIは大きく2つのタイプに分けられることを最初に明らかにしました:最初のタイプのAIは人間の直感に似ており、大量の情報を迅速に処理し、ニューラルネットワークなどの感情認識やパターン認識で迅速に応答できます。 2番目のタイプのAIは、体系的な論理演算を行い、問題を段階的に解決する傾向があります。 モーヘッド教授は、2017年に発表されたGoogleの論文「Attention is All You Need」とそのBERTモデルが、その後の開発の重要な基盤を築いたと述べました。 しかし、大衆の熱狂に火をつけたのはOpenAIのChatGPTでした。 その後、メタ(旧Facebook)のラマモデルや、フランスのミストラルの同名モデル、中国のディープシークが次々と登場し、鹿を追いかけるシチュエーションが形成されました。 この熾烈な「AI軍拡競争」は、テクノロジーの反復的な更新を加速させるだけでなく、AIアプリケーションの商業的参入と市場浸透がさらに加速することを示しています。 AIが雇用市場と社会に与える広範な影響:課題と変革の共存 AIが人間の仕事を大規模に置き換えてしまうのではないかという懸念について、モーヘッド教授は「AIは確かに多くの仕事に取って代わるだろう」と率直に述べました。しかし、彼はまた、現金自動預け払い機(ATM)の例を引用し、ATMの人気が銀行の窓口係の数の純減につながったのではなく、新しい仕事の需要とサービスモデルの変化につながったと指摘しました。 彼は、AIの普及により、私たちは仕事の本質を再考することを余儀なくされ、反復的または時間のかかるタスクをAIに任せるなど、個人が自分の仕事を支援するためにAIを使用する方法を積極的に学ぶことを奨励し、それによって個人の生産性と創造性が向上することを強調しました。 今後は、多数のAIエージェントの業務を管理・調整する「マネージャー」といった新たな専門職が大量に出現することが予想されます。 AIの社会的影響は、雇用をはるかに超えて広がっていることを考える価値があります。 モアヘッド教授は、AIは主にインターネットのデータから学習するため、ウェブ上に存在する偏見や差別的なレトリック、さらには誤情報(「地球平面」など)までもがAIによって複製され、増幅される可能性があると警告しています。 彼は、AIが生成したコンテンツについて常に批判的に考え、「注意深く見る」ことをユーザーに思い出させます。 また、AIの発展によってもたらされる膨大なエネルギー消費も無視できない課題です。 たとえば、米国テネシー州メンフィスにある大規模なAIコンピューティングセンターであるColossusは、ピーク時に約50メガワットの電力を消費し、冷却には大量の水を必要とします。 モアヘッド教授は、今後10年間で世界中のAIトレーニングセンターの数が急増し続けると、AI産業の電力需要だけで先進国の総電力消費量に追いつく可能性があり、世界のエネルギー供給と環境の持続可能性が厳しく試されることになると予測しています。 さらに、AIが生成したコンテンツはますます現実的になりつつあり、効果的な監視とトレーサビリティのメカニズムがなければ、AIが生成した大量の偽情報は、歴史的な信憑性と社会的信頼を著しく損なう可能性があります。 一般的な人工知能の競争と倫理的課題 (AGI) AI開発の究極の目標の中で、汎用人工知能(AGI)は間違いなく最も想像上のマイルストーンです。 モアヘッド教授は、ほとんどのAIはまだ「特化型AI」であり、特定のタスクにのみ優れていると説明しました。 汎用人工知能とは、人間と同等またはそれ以上の幅広い認知能力を持ち、新しく複雑な環境を理解し、学習し、適応できるAIを指します。 彼は、1956年のダートマス会議の先駆者たちは、AGIがわずか20年で実現すると楽観的に予想していたにもかかわらず、現実は予想よりもはるかに困難であることが証明されたと述べています。 しかし、いったんAGIが誕生すると、人間をはるかに超える知能を持つ「人工知能」(ASI)がそれに続くかもしれません。 モアヘッド教授は、ASIを、タイムトラベルや反重力の謎解きなど、人類が数万年にわたって達成してきた科学のブレークスルーを非常に短い時間で解決できる「仮想のアインシュタイン」に例えました。 この将来性に重要な汎用人工知能の競争では、米国と中国が間違いなくリードしています。 モアヘッド教授は、両国が一流のAI研究開発能力を持っており、中国はAI研究者の数とSTEM分野の卒業生の規模で優位に立っていると述べました。 しかし、両国間ではAIの展開概念に違いがあり、中国のAIアプリケーションは「社会ガバナンスと監視システム」にある程度役立っているのに対し、米国はAIを使用して個人に力を与え、創造性と生産性を向上させることに重点を置いています。 彼は、このレースでは「2位はない」と率直に述べ、ASIの習得を主導する国や団体は計り知れない戦略的優位性を得ることになり、AGIの研究開発は複雑な地政学的な考慮事項と潜在的なリスクに満ちています。 AGI/ASIの潜在的な実現に伴い、関連する倫理的ジレンマがますます明らかになっています。 AIが権利を持つべきかどうか尋ねられたとき、モアヘッド教授は、AIが現在意識、感情、または自己意志を持っていないという判断に基づいて否定的な答えを出しました。 SF作品で「スカイネット」AIが制御不能になるという共通の脅威については、これは「人間の選択」であり、国際社会が協力して、AIの開発が常に人類にとって制御可能で有益な軌道に乗ることを確保するための規範を策定すべきだと考えています。 特にAIの兵器化のようなセンシティブな分野では、最終的な意思決定プロセスに責任ある人間が関与するようにすることが重要です。 AIの未来:機会とリスク 今後10年を見据えて、モーヘッド教授はAIの可能性について慎重ながらも楽観的です。 彼は、AIが多くの分野、特に生物医学とヘルスケアに革命を起こすと予想しています。 彼は、Google DeepMindによって開発されたAlphaFoldモデルを例として挙げ、ほぼすべての既知のタンパク質の3D構造を成功裏に予測し、新薬開発と疾患の理解のプロセスを大幅に加速し、癌、アルツハイマー病、その他の頑固な病気に画期的な治療法をもたらし、さらには全体的な代謝の健康を改善し、人間の寿命を延ばすことが期待されています。 メンタルヘルスの分野でのAIの応用も現れ始めています...