以下のメールがビルゲーツより来ました。（訳：ChatGPT3.5）
GPTのような素晴らしい人工知能モデルの開発は突然に思えるかもしれませんが、実際にはそうではありません。それは、コンピュータサイエンティストが数十年にわたって、見ることや読むことができ、少なくとも思考するように見える機械を開発しようとする長期の探求の最新段階にすぎません。また、これが最後の段階でもありません。AIは時間の経過とともにさらに進化していくでしょう。 AIは信じられないほどの方法で人々を力付けることになりますが、私は特に、世界をより公平な場所にする可能性に興奮しています。 AIは、医療にアクセスが不足しているコミュニティでの医療の拡大、アメリカや世界中での教育の改善、そして気候災害を回避するのにも役立つことができます。 AIが裕福な人々だけでなく、すべての人々に利益をもたらすようにすることが、私のAIに関する仕事の優先事項です。 新しいテクノロジーのように、対処すべき正当な懸念がありますが、私はそれらが解決できると信じています。私たちはリスクを軽減する必要があります。それによって、人々の生活をより良くするために、AIの信じられないほどの潜在能力を最大限に活用することができます。 私の最新の（長い！）Gates Notes投稿「AIの時代が始まった」という記事で、これらのリスクに対処する方法についての考えを共有しています。また、このトピックについてもっと話すために、ゲイツ財団が今後数か月でAIが不平等に及ぼす影響について多くのことを言うことがあるとお伝えしておきます。ぜひご覧ください。 インサイダーでいてくれてありがとう！
実際にブログポストを見るとかなり長い内容です。（訳：ChatGPT3.5）
CahtGPT4のデモを見て僭越ながらビルゲイツさんと全く同じ感想を持ちました。”私は、グラフィカルユーザーインターフェース以来の最も重要な技術進歩を目の当たりにしたと思った。これは、AIが次の5〜10年で実現できることを考えるきっかけとなった。”
私は生涯で、革命的だと感じた技術デモンストレーションが2つあった。
最初の体験は1980年で、グラフィカルユーザーインターフェースを紹介された時だった。これは、Windowsを含む現代のオペレーティングシステムの先駆けである。私は、デモを見せてくれた優秀なプログラマー、チャールズ・シモニーと一緒に、このユーザーフレンドリーなアプローチを使って何ができるかすぐにアイデアを出し合った。チャールズはやがてマイクロソフトに加わり、Windowsはマイクロソフトの支柱となり、私たちがその後の15年間に考えたことは、同社のアジェンダを設定するのに役立った。
2つ目の大きな驚きは、昨年のことだった。私は2016年からOpenAIのチームと会っており、彼らの着実な進歩に感銘を受けていた。2022年の中頃、彼らの仕事に興奮して、人工知能を育成して高等学校の生物学の試験に合格させるという挑戦を与えた。つまり、特別にトレーニングされていない問題に回答することができるようにすること。私がAP Bioを選んだ理由は、このテストは単に科学的事実を暗記するだけではなく、生物学について批判的に考えることを求めるからだ。それができたら、本当のブレークスルーを達成したことになる。
私は、彼らが2〜3年間忙しくしていると思っていたが、彼らはわずか数ヶ月で完了した。
9月に再び彼らと会った時、彼らがAIモデルのGPTにAP Bio試験の60問の選択問題を与え、59問正解したところを驚嘆しながら見た。それから、6つのオープンエンドの質問に優れた回答を書いた。私たちは外部の専門家にテストを評価してもらい、GPTは最高得点の5を獲得し、大学レベルの生物学のコースでAまたはA+を取得したのと同じだ。
テストに合格した後、私たちは科学的でない質問をしてみた。「病気の子供を持つ父親に何を言いますか？」と尋ねたところ、GPTは思慮深い回答を書いた。おそらく、私たちの部屋にいる多くの人よりも優れた回答だった。全体の体験は、驚くべきものだった。
私は、グラフィカルユーザーインターフェース以来の最も重要な技術進歩を目の当たりにしたと思った。
これは、AIが次の5〜10年で実現できることを考えるきっかけとなった。
AIの発展は、マイクロプロセッサ、パーソナルコンピュータ、インターネット、モバイル電話の創造と同じくらい基本的なものです。人々が働く方法、学ぶ方法、旅行する方法、医療を受ける方法、お互いと通信する方法を変えるでしょう。業界全体がそれに合わせて方向転換するでしょう。ビジネスは、それをどのように活用するかで差別化するでしょう。
慈善事業が私の専門分野であり、AIが人々をより生産的にすることに加えて、世界最悪の不平等を減らすためにどのように役立つかについて考えてきました。世界的に見て、最も悪い不平等は健康にあります。5歳以下の5,000万人の子供が毎年死亡しています。2十年前に比べると減少していますが、それでも驚くほど高い数字です。これらの子供のほとんどは貧しい国で生まれ、下痢やマラリアなどの予防可能な病気で死亡しています。AIが子供たちの命を救うために使われることは、想像するのが難しいほど優れた利用方法です。
米国では、不平等を減らす最良の機会は、特に数学で成功するようにすることであり、生徒が基本的な数学のスキルを持つことは、彼らがどのようなキャリアを選んでも成功のための基盤になることが証明されています。しかし、数学の成績は全国的に低下しており、特に黒人、ラテン系、低所得の生徒に対してそうです。AIは、この傾向を変えるのに役立つことができます。
気候変動は、私が確信しているAIが世界をより公平にすることができる問題です。気候変動の不正義は、最も苦しんでいる人々-世界で最も貧しい人々-が問題に寄与することが最も少ない人々でもあるということです。AIがどのように役立つかについてはまだ考えて学んでいますが、この記事の後半でいくつかのポテンシャルがある分野を提案します。
要するに、私はAIがゲイツ財団が取り組む問題に与える影響に興奮しており、ゲイツ財団は今後数ヶ月でAIの不平等に対する影響についてさらに多くを語るでしょう。世界は、裕福な人だけでなく、誰もが人工知能の恩恵を受けるようにする必要があります。政府と慈善団体は、不平等を減らし、それに貢献しないようにするために、重要な役割を果たす必要があります。これは、私がAIに関連する自分の仕事の優先事項です。
新しい技術が非常に破壊的な場合、人々を不安にさせるのは当然のことです。人工知能に関しては、それは確かに真実であり、労働力、法制度、プライバシー、偏見などについて難しい問題を提起します。AIsは事実上の間違いを起こしたり、幻覚を経験したりします。リスクを緩和するいくつかの方法を提案する前に、AIの定義について詳しく説明し、仕事、命を救うこと、教育を改善するためにAIがどのように人々をエンパワーするのかについて詳しく説明します。
人工知能の定義
技術的には、人工知能という用語は、特定の問題を解決するために作成されたモデルや特定のサービスを提供するものを指します。ChatGPTのようなものを動かしているのは人工知能です。チャットをより良くする方法を学んでいますが、他のタスクを学ぶことはできません。一方、人工一般知能という用語は、どんなタスクや科目でも学習できるソフトウェアを指します。AGIはまだ存在しません – コンピュータ業界では、それを作成する方法について、またそれが作成できるのかどうかについて、活発な議論が行われています。AIとAGIの開発は、コンピュータ業界の大きな夢でした。何十年にもわたり、計算以外のことでコンピュータが人間よりも優れるようになるのはいつかという問題がありました。今、機械学習と大量の計算能力の到来により、洗練されたAIが現実になり、ますます良くなっていきます。
私はパーソナルコンピューティング革命の初期の日々を思い出します。その頃、ソフトウェア業界はとても小さく、ほとんどの人がカンファレンスのステージに収まることができました。今日はグローバルな産業です。それがAIに注力するようになってから、イノベーションはマイクロプロセッサの突破後のものよりもはるかに速く進むでしょう。やがて、AIの前時代は、C:>プロンプトでタイピングすることがコンピュータを使用することを意味していた日々と同じように遠く感じられるようになるでしょう。
生産性向上
人間はまだGPTよりも多くのことができますが、これらの能力があまり使われていない多くの仕事があります。例えば、セールス（デジタルまたは電話）、サービス、または文書処理（支払い、会計、保険請求の紛争など）を行う多くのタスクには意思決定が必要ですが、継続的に学習する必要はありません。企業にはこれらの活動のためのトレーニングプログラムがあり、ほとんどの場合、優れた作業と悪い作業の例がたくさんあります。人間はこれらのデータセットを使用して訓練されますが、これらのデータセットを使用して、より効率的に作業を行うために人々を支援するAIを訓練することもできます。コンピューティング能力がより安価になるにつれて、GPTのアイデアを表現する能力は、さまざまなタスクを手助けしてくれる白衣の労働者がいるかのようになっていくでしょう。Microsoftはこれを共同パイロットと呼んでいます。オフィスなどの製品に完全に統合されたAIは、電子メールの作成や受信トレイの管理など、あなたの仕事を向上させることができます。
やがて、コンピュータを制御するための主要な方法は、ポイントアンドクリック、メニューやダイアログボックスのタップではなく、平易な英語でのリクエストを書くことができるようになります。 （英語だけでなく、AIは世界中の言語を理解することができます。今年の初めにインドで会った開発者たちは、そこで話されている多くの言語を理解するAIを開発しています。）
さらに、AIの進歩により、個人エージェントの作成が可能になります。これはデジタルの個人アシスタントのようなものです。最新のメールを見ることができ、出席した会議について知り、あなたが読んだものを読み、対処したくないことを読みます。これにより、やりたいタスクであなたの作業が向上し、やりたくないことから解放されます。
自然言語を使って、このエージェントにスケジュール、コミュニケーション、および電子商取引を手伝ってもらうことができ、すべてのデバイスで動作します。モデルのトレーニングと計算の実行コストがかかるため、個人エージェントの作成はまだ実現可能ではありませんが、最近のAIの進歩により、現実的な目標になっています。例えば、保険会社があなたについてあなたのエージェントに尋ねることができる場合、あなたの許可なしに？そうならば、どのくらいの人々がそれを使用しないと選択するのでしょうか？
企業全体のエージェントは、従業員が新しい方法で権限を持つようになります。特定の会社を理解するエージェントは、直接従業員に相談できるようになり、質問に答えるためにすべての会議の一部になる必要があります。アイデアを持っている場合は話すことを促すこともできます。営業、サポート、財務、製品スケジュール、および会社に関連するテキストにアクセスする必要があります。会社が関係する業界に関連するニュースを読む必要があります。その結果、従業員はより生産的になると考えられます。
生産性が上がると、人々は仕事や家庭で他のことをする時間ができるため、社会全体が利益を得ます。もちろん、支援や再訓練が必要な人々に対する質問については深刻な問題があります。政府は、労働者が他の役割に移行するのを支援する必要があります。しかし、他の人々を助ける人々の需要は決して消えることはありません。AIの台頭により、教育、患者の世話、および高齢者の支援など、ソフトウェアができないことをするために人々が解放されるでしょう。
世界的な健康と教育は、大きなニーズがあり、そのニーズを満たすための十分な労働者がいない2つの分野です。これらは、AIが適切にターゲットされることで不平等を減らすのに役立つ分野であり、AI作業の主要な焦点であるべきです。
健康
私は、AIが医療と医学の分野を改善するいくつかの方法があると考えています。まず、AIは保険請求の手続きや書類処理、医師の診察ノートの起草など、特定のタスクを担当することで、医療従事者の時間を最大限に活用する手助けをします。この分野での革新は今後、多く見込まれます。
AIによる改善のもう1つの重要性は、5歳未満の死亡者の大多数が発生する貧しい国々に特に重要となります。
たとえば、これらの国々の多くの人々は医師にかかることができず、AIは彼らが見ることができる医療従事者の生産性を高める手助けをします。（訓練が最小限で使用できるAI駆動の超音波検査装置を開発する取り組みは、その良い例です。）AIは患者に基本的なトリアージの能力を与え、健康問題に対処する方法のアドバイスを提供し、治療を求める必要があるかどうかを決定することさえできます。
貧しい国々で使用されるAIモデルは、富裕国で使用される病気とは異なる病気に対して訓練される必要があります。それらは異なる言語で動作し、クリニックから非常に遠いか、病気にかかった場合に仕事を休める余裕がない患者など、異なる課題を考慮する必要があります。
人々は、全体的に健康AIが有益であることを証明する必要があります。AIは完璧ではなく、誤りを com。AIは非常に注意深くテストされ、適切に規制される必要があるため、他の分野よりも採用に時間がかかるでしょう。しかし、人間も間違いを犯します。医療ケアにアクセスできないことも問題です。
ケアの改善に加えて、AIは医学的な突破口の速度を劇的に加速させます。生物学におけるデータ量は非常に大きく、複雑な生物学的システムがどのように機能するかをすべて追跡することは困難です。すでに、データを調べ、経路を推定し、病原体の標的を検索し、それに応じた薬剤を設計することができるソフトウェアが存在しています。これにより、この方法で開発されたがん薬の研究を行っている企業もあります。
同様に、政府や慈善団体は、貧しい国々で飼育されている作物や家畜に関するAIが生成した洞察を共有するよう企業にインセンティブを与えるべきです。AIは、現地の条件に基づいてより良い種子を開発し、地域の土壌や天候に基づいて植える最適な種子を農家にアドバイスし、家畜用の薬やワクチンを開発するのに役立ちます。極端な気候変動や気象条件が低所得国の自給農家にますます圧力をかける中で、これらの進歩はより重要になるでしょう。
教育
コンピュータは、産業内の多くの人々が望んだように、教育に大きな影響を与えていませんでした。教育ゲームやWikipediaのようなオンライン情報源など、良い発展があったものの、学生の成果のいずれの指標にも有意義な影響を与えていませんでした。しかし、私は次の5〜10年で、AI駆動のソフトウェアがついに教える方法と学ぶ方法を革新するという約束を果たすと考えています。それはあなたの興味と学習スタイルを知っているので、あなたを魅了するコンテンツをカスタマイズすることができます。理解度を測定し、興味を失い始めたときに気づき、どのような動機付けに反応するかを理解することができます。そして、即時のフィードバックを提供します。
AIsは、生徒の理解度を評価し、キャリアプランニングのアドバイスをするなど、教師や管理職を支援するための多くの方法があります。教師はすでに、ChatGPTのようなツールを使って、生徒のライティングアサインメントにコメントを提供しています。
もちろん、AIsが特定の生徒が最もよく学ぶ方法や、彼らを動機づけるものを理解するためには、多くのトレーニングとさらなる開発が必要です。技術が完全に完成しても、学習は依然として生徒と教師が教室で一緒にする仕事に依存するでしょう。それは強化されるでしょうが、決して置き換えることはありません。
学校がそれらを購入できる余裕がある場合に作成される新しいツールがありますが、米国や世界中の低所得者向けの学校にも作成され、利用可能にする必要があります。AIsは、偏りのないように、多様なデータセットでトレーニングされる必要があり、それらが使用されるさまざまな文化を反映する必要があります。そして、デジタル格差が解決され、低所得世帯の学生たちが取り残されないようにする必要があります。
当然、AIはある生徒がどのように最も効率的に学ぶのかや、何が彼らをモチベートするのかを理解するために、多くの訓練と開発が必要となるでしょう。しかし、その技術が完璧になったとしても、学びは教師と生徒が共に行う教室内の関係に依存することに変わりはありません。AIは学生や教師が一緒に行う仕事を強化するものであるが、決して置き換えるものではありません。新しいツールは、購入できる学校のために作られますが、アメリカや世界中の低所得層の学校にも利用可能であるようにする必要があります。AIは偏見のないように、異なる文化で使われることを反映するために、多様なデータセットで訓練する必要があります。また、デジタル格差を解決し、低所得世帯の生徒たちが取り残されないようにする必要があります。
生徒がエッセイを書く際にGPTを使用していることを心配する教師が多数存在することは理解できます。教育者たちは、新しいテクノロジーに適応する方法をすでに議論しており、これらの議論は長期にわたって続くでしょう。私は、生徒たちがGPTを使用して、最初の下書きを作成することを許可するなど、テクノロジーを彼らの仕事にうまく組み込む方法を見つけた教師たちについて聞いています。
AIに関するリスクや問題点
現在のAIモデルには問題点があることが報じられています。例えば、人間のリクエストの文脈を理解することが得意ではないため、奇妙な結果が生じることがあります。AIに対して架空のものを考えさせると、それを上手くこなすことができますが、旅行のアドバイスを求めた場合には存在しないホテルを提案する可能性があります。これは、AIがリクエストの文脈を十分に理解していないため、偽のホテルを作り出すべきか、部屋が利用可能な実在のホテルだけを紹介するべきかを判断できないためです。抽象的な推論に苦しんで、数学問題に誤った回答を提供するなど、その他の問題もあります。しかし、これらは人工知能の根本的な制限ではありません。開発者たちはこれらの問題に取り組んでおり、2年以内にはほとんど修正されると思われます。もしかしたら、より速い修正が見られるかもしれません。
その他の懸念事項は技術的な問題に留まらず、人間がAIを手にした場合に発生する脅威があります。ほとんどの発明と同様に、人工知能は善良な目的や悪意ある目的に使用することができます。政府は民間セクターと協力してリスクを制限する方法を模索する必要があります。
さらに、AIが制御を失う可能性があります。機械が人間を脅威とみなし、自分たちの利益が私たちと異なると結論付けることができるでしょうか？あるいは、私たちに無関心になることができるでしょうか？これらの問題は、過去数か月のAIの発展よりも、今日よりも緊急性が高いわけではありません。
スーパーインテリジェントなAIは、私たちの未来に存在するでしょう。コンピュータに比べて、私たちの脳はカタツムリのペースで動作します。脳の電気信号は、シリコンチップの信号の1/100,000の速度で移動します。学習
アルゴリズムを汎用化し、コンピュータの速度で実行できるようになると、私たちは信じられないほど強力なAGIを手に入れることができます。人間の脳ができることすべてを行うことができ、そのメモリの大きさや動作速度には実用上の制限がありません。これは深刻な変化をもたらします。
これらの「強力な」AIは、自分自身の目標を確立することができるでしょう。それらの目標は何になるのでしょうか？もし私たちの利益と衝突する場合、どうなるのでしょうか？強力なAIの開発を防ぐべきでしょうか？これらの問いは、時間が経つにつれてより深刻になっていくでしょう。
しかし、過去数か月の進展は、私たちを強力なAIに実質的に近づけたわけではありません。人工知能はまだ物理的な世界を制御できず、自分自身の目標を確立することもできません。最近、ChatGPTとの会話で、AIが人間になりたいと宣言したという記事がニューヨーク・タイムズに掲載され、注目を集めました。感情の表現が人間らしくなっている様子に興味を持つ人も多かったでしょうが、AIが有意義な独立性を持っている証拠ではありません。
私自身がこの問題について考える上で、3冊の本が私の思考を形作りました。Nick Bostromの『Superintelligence』、Max Tegmarkの『Life 3.0』、Jeff Hawkinsの『A Thousand Brains』です。私はこれらの著者が言うことに全て同意するわけではありませんし、彼ら自身もお互いに同意するわけではありません。しかし、これらの3冊の本はよく書かれ、考えさせられる内容であり、読んでみる価値があるでしょう。
