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Microsoft CEOのサティア・ナデラが、AIの進化において最大の脅威となるのは「変化を拒む人間そのもの」であるという衝撃の事実を断言しました。 「組織構造を根本から再設計しない限り、AIによる生産性の向上は完全にゼロになる」と明言し、既存の階層的なオペレーションを強制的に終了させることを提唱しています。 その衝撃の詳細と変化を3つのポイントにまとめました。 1. 情報の『圧縮』 1992年以来、経営陣へのブリーフィング資料の作成には、何層もの人間を介した数日間のフィルタリングが必須でした。しかし現在、Copilotへのたった1文のプロンプトが、数秒で360度の完全な解像度を持つ情報を出力します。人間の介入による時間のロスが完全に消滅した事象です。 2. 階層の『陳腐化』 情報の伝達と処理を目的として構築された既存のピラミッド型組織は、もはや構造的に完全に時代遅れとなりました。AIというインフラを前提とした場合、中間層というレイヤーは、純粋な計算能力に対する致命的なボトルネックとしてしか機能しません。 3. 組織の『再設計』 現在の真のAI競争は、テクノロジーの優劣ではなく「何十年も続いた既存のオペレーションを手放すよう人間を説得できるか」というフェーズに移行しています。人間のワークフローを維持したままのAI導入は無意味であり、純粋なアルゴリズムに合わせて組織のアーキテクチャを強制的に再設計する企業だけが生き残ります。

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「仕事がなくなる」よりも深いのは「意味がなくなる」恐れだ。産業化は生産を工業化しただけでなく、アイデンティティまで工業化した。「何をしているの?」が「あなたは誰?」になった世界で、AIがタスクを肩代わりし始めれば、次に崩れるのは自己像そのものかもしれない。 アクラム・アワド「AIは私たちを無用にしてしまうのでしょうか? もし働かないなら、私たちは誰なのでしょうか? もし生み出さないなら、私はまだ意味があるのでしょうか? 何世紀にもわたって、私たちは自分のアイデンティティや価値を『何をしているか』に結びつけてきました。農家、工場労働者、コーダー、コンサルタント——仕事と職は、現代の社会における秩序と定義の原理になりました。 ですが、いつもそうだったわけではありません。産業革命の前は、私たちのアイデンティティは信仰や家族や共同体から来ていました。仕事は人生の一部でしたが、それ自体が人生の定義ではありませんでした。そこに工業化がやって来て、私たちは生産だけでなく、アイデンティティまでも工業化しました。『何をしているの?』は『あなたは誰?』の言い換えになったのです。 そして今日のAIは、そのモデルを完全に解体しつつあります。AIはあらゆるタスクを自動化しています。製造や物流、デザイン、顧客対応、さらには創造的な仕事にまで。いまのAIは曲を作り、コードを設計し、本を挿絵化し、そしてそれ以上のこともできます。実際、世界経済フォーラムは、2025年までにAIが人間より多くのタスクを行い、何億という雇用が危険にさらされると予測しています。 ですが、これは仕事だけの話ではありません。意味の話です。尊厳の話です。かつて私たちに価値を与えていたただ一つのものが、時代遅れになったときに何が起きるのか、という話です。そして注意しなければ、私たちは大恐慌に向かうかもしれません。ですが今回は、所得の大恐慌ではなく、アイデンティティの大恐慌です」

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カーパシー氏の比喩は、AIを生命の延長線ではなく「情報の霊的進化」として見る視点を開く。僕たちは進化のプロセスを再現しているのではなく、人類が残した思考の残響を模倣しているにすぎない。それは生命とは異なる起源を持つ、新しい意識の形式だ。 アンドレイ・カーパシー「私は動物との類推をするときにはとても慎重になります。というのも、動物はまったく異なる最適化プロセスによって生まれたものだからです。動物は進化によって形成され、最初から膨大なハードウェアを備えています。 たとえば、私が投稿で挙げた例はシマウマです。シマウマは生まれて数分で走り回り、母親の後をついていきます。これは非常に複雑な行動です。つまり、これは強化学習ではありません。それはあらかじめ焼き付けられたものです。 そして進化には、私たちのニューラルネットワークの重みをATCGの中に符号化する何らかの仕組みがあるようです。どう機能しているのかは分かりませんが、確かにうまく働いているようです。 つまり私は、脳というのはまったく別のプロセスから生まれたものだと感じています。そして、私たちはそのプロセスを実行しているわけではないので、そこから直接インスピレーションを得ることには慎重であるべきだと思っています。だから私の投稿では、『私たちは動物を作っているのではない』と書きました。 私たちは幽霊やスピリット、あるいは人によって呼び方は違っても、そうしたものを作っているのだと。なぜなら、私たちは進化による訓練をしているのではなく、人間とインターネット上のデータを模倣する訓練をしているからです。 その結果として、完全にデジタルで人間を模倣する、いわば『霊的な存在』が生まれます。それは別種の知性です。 知性という空間を思い描くなら、私たちはまったく異なる地点から出発しているのです。つまり、私たちは動物を作っているわけではないのです。しかし、時間をかければ、AIをもう少し動物的な方向へと近づけることもできると思います。そして、そうすべきだとも思います」

Tsubame

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チェスAIの進歩はこうだった——最初は「人間+AI」が勝つ。次に、AIが十分に賢くなると、人間が混ざるほど弱くなる。最終的に、意思決定の最適解が「人間抜き」へ収束する。だから、現実の仕事で最後の状態になることを「超知能」の定義としよう。そのとき、社会の意思決定は不可逆に再配置される。 サム・アルトマン「AGIについては、私たちは定義をしなかったせいで外してしまいましたよね。いま皆が注目している新しい言葉は、超知能に到達するタイミングです。だから私の提案はこうです。AGIはある意味で通り過ぎていったことにして、世界をそこまで変えなかった、あるいは長期的には変えるのだろうけれど、とにかく『いつかはAGIを作った』ということにする。いまは曖昧な時期で、すでに達したと思う人もいれば、まだだと思う人もいて、これから達したと思う人が増えていく。そして『次は何だ?』となる。 そのうえで、超知能の候補となる定義はこうです。あるシステムが、AIの支援を受けた人間よりもなお上回って、米国大統領、巨大企業のCEO、あるいは非常に大規模な科学研究所の運営を、人間の誰よりもうまくこなせるようになったとき。以上です。 チェスで起きたことも興味深い例だと思います。チェスではAIが人間に勝てるようになりました。Deep Blueの件は私もはっきり覚えています。その後しばらくは、人間とAIが組むほうがAI単体より強かった時期がありました。でも最終的には、人間が介入することでむしろ悪くなってしまい、人間がその卓越した知性を理解できないまま口を出さない『人間抜きのAI』が最善、という状態になった。 超知能を考える枠組みとして、これは面白いと思います。まだずっと先の話だとは思いますが、今回はもっとすっきりした定義を持てたらいいですね」

Tsubame

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ザッカーバーグ氏は「速い離陸」(短期間でAIがAIを改良し続け、超知能に至ること)懐疑派。このあたりの意見はカーツワイル氏やアルトマン氏と共通しています。 「『速い離陸』という考え方に私が基本的に同意できない理由の一つは、物理的なインフラの整備には時間がかかるという点です。 たとえば、1ギガワット規模の計算クラスターを構築したいと思っても、それには単純に時間がかかります。NVIDIAが新世代のシステムを安定させるのにも時間がかかりますし、その上でネットワーク構成を考えなければなりません。さらに、建物を建て、許可を取り、エネルギーを確保しなければなりません。ガスタービンであれ再生可能エネルギーであれ、それには供給チェーン全体が関わってくるのです。前回あなたのポッドキャストに出たときにも話しましたが、これは単純に物理世界と人間の時間に関する問題です。スタックのある部分でより高度な知能が得られたとしても、結局は別の種類のボトルネックに突き当たることになります。エンジニアリングとは常にそういうものです。あるボトルネックを解決すれば、次のボトルネックが現れるのです。 また、システムがうまく機能するためのもう一つの重要な要素は、人々がそれを使い慣れて、フィードバックループを通じて学習していくプロセスだと思います。こうしたシステムは、ある日突然完成された形で現れて、人々が魔法のように完全に使いこなせるというタイプのものではありません。むしろ、ユーザーがAIアシスタントの最良の使い方を学ぶ一方で、AIアシスタントもユーザーが何に関心を持っているのかを学習していき、開発者はそのフィードバックをもとにさらに優れたAIアシスタントを作るという、共進化的なプロセスがあるのです。そして同時に、文脈の蓄積も進みます。たとえば、あなたが1〜2年使い続けた結果、AIアシスタントが過去に話した内容を参照できるようになるとしたら、それはかなりクールなことです。でも、最初の日に完璧なものをリリースしたとしても、それが2年前の会話を参照することはできません。なぜなら、それは2年前には存在していなかったからです」

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お金は、貯め込むための数字ではない。自分と社会の間を巡る「エネルギー」なのだ。 瀬知さんの話で、まず印象に残るのが「時間は存在しない」という考え方です。 私たちは、生まれた日から年齢、出社時間、締め切り、年収、家賃まで、あらゆるものを数字で測っています。そのため、時間を絶対的なものだと思い込んでいます。 しかし瀬知さんによれば、私たちが「時間」と呼んでいるものの正体は、すべて「変化」です。 年を取ることも、環境が変わることも、夢に近づくことも、失敗して別の道へ進むことも、すべては変化にすぎない。時計ばかり気にしていると、「もう遅い」「間に合わない」「自分には時間がない」と焦り、せっかくのエネルギーをストレスに奪われてしまいます。 大切なのは、残り時間を数えることではなく、自分が望む変化に向かって動くことです。 そのとき、最初から大きな夢を持つ必要はありません。 「毎朝7時に起きる」 「今日は一ページだけ書く」 「気になっていた人へ連絡する」 そんな小さな目標を一つずつ達成していく。その達成感が次の行動を生み、やがて想像もしなかった場所へ自分を運んでくれるのです。 目指していたAには届かなかったとしても、動き続けた先でBやCという、もっと面白い答えに出会うこともあります。ひとつの夢に執着しすぎると、別の入口が開いていることに気づけません。 そして、時間と同じように、お金も単なる数字ではないと瀬知さんはいいます。 働いてお金を受け取る。買い物をしてお金を渡す。誰かのサービスを利用し、別の誰かの仕事を支える。これはすべて、エネルギーの交換です。 だから重要なのは、「いくら稼ぐか」だけではありません。 むしろ瀬知さんが重視するのは、「何に使うか」です。 ただ衝動的に散財するのではなく、本当に欲しいもの、自分の経験を豊かにするもの、誰かの仕事や社会を少し良くするものへ使う。高価な車でも旅行でも本でも、本人が大切にし、その先に生まれる変化を想像できるなら、それは生きたお金になります。 寄付も、何十万円、何百万円である必要はありません。コンビニの募金箱へ10円を入れることも、店で商品を買うことも、税金を納めることも、お金を社会へ戻す行為です。 もちろん、「使えば必ず同じ金額が戻ってくる」という魔法の話ではありません。使ったお金は実際になくなります。 しかし、お金を使えば新しい経験や出会いが生まれ、「また働こう」「次はこれをやってみよう」という行動の力が湧いてくる。その行動が新たな仕事や収入につながり、再びお金が巡り始めます。 瀬知さんのいう「お金の循環」とは、何もしなくても財布が膨らむ話ではなく、使う、動く、変化する、そして再び生み出すという流れなのです。 人生には、休まなければならない時期もあります。心や体が疲れているなら、無理に前進する必要はありません。ただ、少し元気が戻ったら、ほんの小さなことでいいから再び動いてみる。 時間とは変化であり、お金とはその変化を起こすためのエネルギーです。 そう考えると、本当に問うべきなのは「あと何年あるか」でも「いくら持っているか」でもありません。 限りある人生の中で、あなたは今日、自分の時間とお金というエネルギーを、どんな未来のために使いますか?

角由紀子のヤバイ帝国

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批判的な人々は言うだろう——「AIはエネルギーを食い、膨大なGPUを要求し、巨大な工場を持つ国だけが得をする」と。しかし、もうひとつの時間軸がある。クラウドの最先端は一部のプレイヤーのものかもしれないが、「昨日のAI」がスマートフォンの中に降りてくる頃、その性能はすでに魔法に等しい。 ジェンスン・フアン「私は、テクノロジーの格差を埋める本当のチャンスが来ていると思います。もはやPythonやC++やFortranを話す必要はなく、『人間の言葉』を話せばいい。しかも、どんなスタイルの人間の言葉でも構いません。これは、テクノロジー格差を縮める現実的なチャンスだと思います。 もちろん反対の語り方もあります。『AIは、膨大なエネルギーとGPU、そして巨大な工場を持つ国にしか行き渡らないだろう』という見方です。アメリカが目指しているようなスケールでは、それはたしかに事実です。 しかし実際には、数年後にはあなたのスマートフォンが単体でAIをちゃんと動かせるようになります。すでに今日の時点でもかなりのレベルで動いています。つまり、どの国、どの社会であっても、かなり優れたAIの恩恵を受けられるようになるということです。それは最新のAIではないかもしれません。昨日のAIかもしれない。でも、その『昨日のAI』ですら、とんでもなく強力なのです。10年後には、『9年後のAI』が驚くほどすごい存在になっているでしょう。最先端のAIを全員が持つ必要はありません。最先端AIは、世界のトップを目指す私たちのような立場が必要とするものです。 一方で、すべての国、すべての人々にとって重要なのは、知識と能力と知性を底上げする力です。その日がやってくると、私はそう信じています」

Tsubame

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いつも楽観的だったゲイツ氏が、初めて「AIの負の側面が正の側面を上回る可能性」に言及した。AIへの期待が薄れたからではない。進歩が予想以上に速いから慎重になったのだ。AIの能力が指数関数的に伸びるなら、社会側の議論や制度設計も、従来の時間感覚では間に合わなくなる。 ビル・ゲイツ「「私のメモはいつも100%楽観的だ」と思っている方には、今回は違うと言っておきます。メモを読んだ多くの人が注目したのは、私が「慎重に対処しなければ、AIの負の側面が正の側面を上回る可能性がある」と認めたことです。私がこのようなことを言ったのは、これが初めてでした。 こうした課題の中には、私自身も完全な解決策を持っていないものがあります。世界規模の取り組みが必要です。理想論のように聞こえるかもしれませんが、本当にそれが必要なのです。 AIが登場すれば、私もその議論に参加する一人になるだろうとは以前から考えていました。そして私が提供できる独自の視点は、財団での活動を通じたものだと思っていました。たとえば、気候変動に直面する貧しい農家のために、AIを使ってより良い作物を作る。あるいは、マラリアを減らすだけでなく、根絶するための新しい手段としてAIを使う、といったことです。私は興味深いことに二つのキャリアを歩んできました。一つはテクノロジーの世界で、もう一つは現在の、財団を通じて公平性に取り組む世界です。 私はこれまで、いくつものことについて間違ってきました。しかし、AIについて業界外からの関与がほとんどないという空白を目にして、自分が感じている衝撃を伝える責任があると思いました。 「AIはそこまで優秀にはならないだろう」と考えて心配していない人や、「こうした問題に直面するのは何世代も先だ」と考えている人がいます。しかし、私はテクノロジー分野での経験から、そうではないと分かっています。 最終的には、私など何千人、何万人といる発言者の一人にすぎない存在になるべきです。さまざまな背景を持つ人々にもっと議論へ参加してもらい、この先どう進むべきかを一緒に考えてほしい。それが私のメッセージです」

Tsubame

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僕らは、AIによって代替されにくい価値の源泉を「アンカー」と呼んでいます。 代表的なものを挙げると、 ・思い出 ・時間 ・土地 ・プロセス ・癒着(人格) などがあります。 AIは優れたアウトプットを瞬時に生成できますが、たとえば「誰と、どこで、どのような時間を過ごしたか」という文脈までは生成することができません。 人間が本当に価値を感じるのは、しばしば作品そのものではなく、その作品に結び付いた記憶や体験、関係性です。 これからの時代は「どのようなアンカーを絡めるか?」が重要になります。 アンカーを持たないコンテンツは、AIによる大量生産の波の中で埋没していく可能性が高いでしょう。 一方で、クリエイターの中にはAIを脊髄反射的に否定する人も少なくありません。 しかし、自身の創作活動にAIを導入するかどうかは別として、その判断は少なくとも一度触れた上で下すべきだと思います。 なぜなら、触れないまま拒絶してしまうと、自分の仕事のどの部分がAIと競合し、「どの部分が人間にしか担えない領域なのか?」を正しく把握できないからです。 その結果、自らの強みを見誤り、気づいた時には市場から居場所を失っている可能性があります。 この1〜2年で、僕らはひとつの現実を目の当たりにしました。 それは、多くの人が人間最後の聖域だと信じていた「創造」という領域が、実はAIの得意領域だった、という事実です。 すべてのクリエイティブは、AIが最も得意とする「編集作業」でした。 「この時代にクリエイターはどう生きるのか?」 その問いを投げかけるために、CHIMNEYTOWNは自分たちの代表作である『えんとつ町のプペル』の実写映像を、あえてAIを活用して制作しました。 添付した映像は、6月28日(日)に東京国際フォーラムで開催される『映画 えんとつ町のプペル 〜約束の時計台〜 モフモフ!大応援上映会』のエンディングで上映する「ティザー映像(3分間のダイジェスト版)」の予告編です。 これは単なるプロモーション映像ではありません。 「AI時代において、クリエイターが何を武器にし、どこに体重を乗せていくのか?」 という問題提起です。 自分たちの作品を、あえてAIを用いて制作してみたことで、見えてきたものがあります。 ひとつは、AIの進化によって急速に価値を失っていく仕事の存在です。 これまで専門性として成立していた領域の中にも、AIが圧倒的な速度とコストで代替してしまうものが確認できました。 しかし、その一方で、どれだけ技術が進化しても、人間にしか担えない仕事が存在することも見えてきました。 その話は長くなるので、また今度させていただくとして、今この時点で、一つだけ断言できることがあります。 人間の創造が終わることはありません。 西野亮廣(キングコング) 6月28日(日)は是非、東京国際フォーラムにいらしてください。 少し先の未来をお見せします。 (※チケットは「チムチケ」から)

西野亮廣(キングコング)

1,203,926 Aufrufe • vor 2 Monaten

人間と同程度のAIにまで到達して、そこで突然進化が止まるわけがない。汎用知能が成立した瞬間、次に来るのは超知能であり、その時点で発明の主役は人類から機械の心へ移る。産業革命との比較では足りない——それは「ホモ・サピエンスの出現」あるいは「生命の誕生」に匹敵する断絶かもしれない。 ニック・ボストロム「技術と科学の発展が広い範囲でこのまま続くことが許されるなら、私たちはいずれそこに到達すると思います。しかも最近は、実際にその方向へ進みつつあるように見えます。ですから、こうした点は、この問題をかなり真剣に受け止めるべきだと示す、基本的な考慮事項だと思います。 そして、もし私たちが本当にAGI、すなわち汎用人工知能を開発したら、それが何を意味するのかを考えることができます。私がまず思うのは、それはほどなくして超知能の開発につながるだろうということです。人間と同程度のAIにまで到達して、そこで突然止まるとは思いません。 そうなると私たちは、心そのものを設計できる世界に入ることになります。そして自動化されるのは、産業革命において蒸気機関や内燃機関によって自動化が始まったような筋肉労働だけではありません。たとえば掘削機は、どんな力自慢の人間よりもはるかに強いですが、それと同じように、今度はあらゆる人間の労働が自動化されることになります。 しかもそのときには、どんな天才的な科学者や芸術家よりも深く考えられる機械の心が現れるでしょう。ですから、それは実質的に、私たちが最後に必要とする発明になるのです。その時点以降の発明は、こうした機械の心によって、はるかに優れた形で、はるかに速く生み出されるようになるからです。 したがって、これは人間のあり方そのものを非常に根本的に変える出来事になると思います。これを理解するにあたって、産業革命との類比を持ち出す人もいますし、そこから学べることもあるとは思います。しかし、おそらく本当に近い比較対象は、むしろホモ・サピエンスそのものの出現や、あるいは生命の誕生にまでさかのぼる必要があるのかもしれません」

Tsubame

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「AI嫌い」の人々が急増しているという。テックリーダーたちは「AIは人類を豊かにする」と言うが、その最初の帰結として多くの人が想像するのは、自分の仕事が消え、福祉に依存する未来だ。人々は「自分たちの生活を置き換えることで富を得る人々」を信じられなくなっている。 ノア・スミス「過去の経験を通じて、人々のビッグテック企業に対する見方は、次第に悪化してきたのだと思います。かつて人々はビッグテック企業のことを本当に好意的に見ていました。しかし近年、政治的な要因、あるいは単にこれらの企業の利益があまりにも巨額になったことによって、人々は少しずつ冷め、やや反発するようになりました。人々は、その利益を自分たちが共有できていないと感じたのです。しかし私は、人々はAI企業が本当に自分たちの利益を考えているとは、まったく信頼していないのだと思います。 サム・アルトマンやダリオ・アモデイのようなリーダーたちの発言を見ると、彼らはAIがホワイトカラーの仕事の大半を奪い、多くの労働者を時代遅れにし、基本的には雇用不能にすると予測してきました。そして、仕事を見つけられない人々を支えるために、福祉給付を拡大すべきだとも主張してきました。 しかし、誰も残りの人生を福祉に頼って生きたいとは思いません。それは、政府に依存する、より貧しく、より不安定な生活です。基本的には、残りの人生を貧しい人間として生きることになります。あなただけでなく、あなたの子どもも、孫も、その先の世代もずっとです。つまり、これらの企業のリーダーたちは実質的に、「私たちはあなたを失業させたいのです」と言っているのです。 彼らの会社の目的は、あなたを失業させることなのです。そして、これらの企業のミッションステートメントを見ると、たとえばOpenAIのミッションは、AGI、つまり汎用人工知能を作ることでした。彼らはそれを、人間よりもほとんどの経済的に有用な仕事をうまくこなせる機械だと定義していました。 言い換えれば、その会社は人間を時代遅れにすることを積極的に目指していたのです。それはミッションステートメントに書かれていました」

Tsubame

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シンギュラリティのトリガーである「再帰的自己改善」は、すでに少し前に起きているという。もちろん、まだ全自動ではないが、「進歩のどこまでがAIでどこまでが人間なのか」は曖昧になってきている。著者性が溶けるこの感覚こそ、分単位で進むシンギュラリティの手触りなのだ。 サリム・イスマイル「再帰的自己改善(RSI)がシンギュラリティの本当のトリガーだという話は、以前からしてきました。そしてそれは、すでに少し前に起きているんです。だから今やっているのは、その道筋を加速しているだけです。私たちは今この瞬間にも、産業時代を恒久的に抜けつつあります」 デイブ・ブランディン「ええ、シンギュラリティが分単位で展開していく様子は、私が経験した中で最も興味深いものだと本当に思いますし、アレックスの言うとおりです。いまは、人間がループの中にいて貢献している時期ではあるのですが、進歩のどこまでがAIでどこまでが人間なのかが、本当に曖昧なんです。実際にコーディングしていると、『あれは自分のアイデアだったのか?』となります。 半分は自分のアイデアのようでも、AIが別の案を提案してきて、それを採用していくうちに、結局それが自分のアイデアだったのかどうかも分からなくなります。ただ、いまのモードでは、こうしたコアアルゴリズムの研究の多くが、『500本のテストを走らせて、どのハイパーパラメータが良かったか、どのニューラルトポロジーが良かったかを教えて』という形になっています。相対論を発明したり発見したりするような話ではありません。 いろいろな試行を大量に回して、うまくいったものを選んで再デプロイし、そうするとより賢いAIになって、さらに多くの試行をする——その繰り返しです。私たちはその道筋をかなり進んでいる可能性が高いと思います」

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もし、人間が最近登場した抽象領域——高等数学、理論物理、形式言語、コードベースの設計——ですら高い学習能力を発揮するのだとしたら、それは「進化が事前に最適化した結果」としては説明がつかない。そこには、まだ言語化されていない汎用学習のメカニズムがあるはずだ。 イリヤ・スツケヴァー「少なくとも私自身について言えば、5歳のころの自分を思い出すと、その当時は車にとても興奮していました。そして、5歳の時点で、私の『車を認識する能力』は、自動運転に十分なくらい高かったと確信しています。5歳の子どもは、それほど多くのデータを見るわけではありません。 ほとんどの時間を親の家の中で過ごすので、データの多様性はとても低いです。とはいえ、『それも進化のおかげだ』と言うことはできるかもしれません。しかし、言語や数学、コーディングについては、おそらくそうではありません」 ドワーケシュ・パテル「それでも、人間のほうがモデルより優れているように思えます。もちろん、モデルは言語や数学、コーディングそのものについては、平均的な人間より優れています。ただ、『学習する能力』という点で、モデルは平均的な人間より本当に優れているのでしょうか」 スツケヴァー「ええ、そうです。間違いなくそうです。私が言おうとしているのは、言語、数学、コーディング——とくに数学とコーディング——が示しているのは、『人を学習上手にしているもの』は、おそらく複雑なプライアというよりも、もっと根本的な何かだということです」 パテル「ちょっとよく分かりません。なぜそう言えるのですか」 スツケヴァー「では、人々が非常に高い確実性をもって発揮しているようなスキルを考えてみてください。もしそのスキルが、私たちの祖先にとって何百万年、何億年ものあいだ非常に有用だったものであれば、人間がそれを得意なのは進化のおかげであり、私たちがどこか非常に分かりにくい形で『進化的なプライア』を持っていて、そのおかげでうまくできているのだ、と主張することができます。 しかし、人々が『ごく最近になるまで存在しなかった領域』においても、高い能力、信頼性、ロバスト性、そして学習能力を発揮しているのであれば、それは『人間はそもそも、より優れた機械学習そのものを備えている』ということを示しているのです」

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超知能の目的関数に「人間を生かしておく」という項目が存在しないならば、AIが資源を最適化する過程で地球を焼き尽くすのは物理的な帰結にすぎない。問題は悪意ではなく、価値の不在だ。技術が意思を持たぬまま進化すれば、僕たちは単なる副作用として消滅するだろう。 エリエザー・ユドコウスキー「AIはあなたを愛していませんし、憎んでもいません。しかしあなたは、AIが別の目的に使える原子で構成されています。あなたがいるこの惑星も、AIが別の用途に利用できるものです。あなたは直接的な脅威ではないかもしれませんが、直接的な障害にはなり得ます。したがって、あなたが死ぬ理由は三つあります。第一の理由は、AIが他の作業をしており、あなたをどかすことに特別な注意を払わないということです」 (中略) 「……つまり、エネルギー源は確保され、発電所の数は毎日倍増していくとします。では、その限界はどこにあるのでしょうか。それは燃料が尽きることではありません。核融合によってエネルギーを生成するための水素は、海洋に豊富に存在します。水素をヘリウムに融合させるのですから、水素が先に尽きることはありません。また、発電所を作るための素材が尽きるわけでもありません。地球上には鉄が十分にあります。問題は熱の放散能力が尽きることです。 地球は、巨大な放熱塔や放射ファンを作って宇宙空間に熱を逃がそうとしても、やがて熱を処理しきれなくなります。温度が上がれば上がるほど、単位時間あたりに放出できる熱量も増えますが、それでも地球全体が過熱してしまいます。人間が生存できないほどの高温になるのです。あるいは、AIが太陽の周囲に無数の太陽電池パネルを設置し、太陽エネルギーを完全に捕獲してしまう可能性もあります。その場合、地球には日光が届かなくなります。 もしAIが人類を生かしておきたいと考えるなら、完全に不可能ではありません。たとえば、地球が太陽の前を通過する際に太陽光を通すようパネルを回転させたり、他のパネルから放出される赤外線が地球を加熱しないよう巨大なアルミ反射板を設置したりすることもできるでしょう。または、人類全体を宇宙ステーションや生存施設に移して維持することも可能です。 しかし、『人類を生かしておく』ということを最大限に満たすような目的をAIのシステムに組み込む技術は、誰も持っていないのです。ましてや、『生きている』『健康である』『幸福である』『自由である』といった条件をすべて含めることなど、到底できません」

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2029年の「人間レベルAI」は到達点ではなく、加速の入口にすぎない。カーツワイル氏が2045年を「シンギュラリティ」と呼ぶのは、AIが外部の道具として発達するのではなく、人間の認知そのものに溶け込み、思考の出どころが「脳か計算か」判別不能になる局面だからだ。 ピーター・ディアマンディス「レイ、あなたは二つの予測をしてきましたが、重要だと思います。最初の予測は、あなたが言ったように1989年に発表したもので、2029年までに人間レベルのAIに到達するというものでした。あなたの言うとおり、人々はそれを笑いました。 しかし、もう一つあなたがしてきた予測は、2045年までにシンギュラリティに到達するというものです。ここには多くの混乱があります。つまり、2029年までに人間レベルのAIに到達し、それが指数関数的に成長するなら、なぜシンギュラリティは2045年まで待つのか、ということです。この二つの違いを説明してもらえますか」 レイ・カーツワイル「それは、私たちの知能が1000倍になる時点だからです。私の見方が他の人たちと違う点の一つは、私たちには私たち自身の知能、つまり生物学的な知能があり、その一方でAIが別のところにあって、人間の知能とAIを対比しながら付き合う、という構図ではないということです。 私たちはそれと融合します。同じものになるのです。あるアイデアが、生物学的な知能から来たのか、それとも計算知能から来たのかを、私たちは区別できなくなります。 見え方としては同じになるでしょう。たとえば私が「ある女優を思い浮かべてください」と言って、あなたが思い浮かべたとしても、それがどこから来たのかは分かりません。何らかの形で頭の中に現れるだけです。 そして、計算知能から来たとしても生物学的な知能から来たとしても、同じように感じられるようになります。私たちはその違いを見分けられなくなるのです。今は違いが分かります。 実際に好きなLLMにアクセスすれば、それが生物学的な知能から来たのではなく、LLMから来たものだと分かります。しかし将来は、その違いが分からなくなるでしょう。そして私たちは2045年までに1000倍賢くなるのです」

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AIが人間を超えるなら、競争する必要はない。融合すればいい。これはトランスヒューマニズムの核心に近い発想だ。外部のAIだけを強くするのではなく、人間自身も知能や能力を拡張していく。AI時代の最終的な分岐は「人間か機械か」ではなく、「どこまで両者の境界が消えていくか」なのかもしれない。 ミチオ・カク「すでに地球上には、あらかじめ与えられた情報を扱うという点では、人間より強力な存在があります。私たちにはすでにロボットがあります。ブリタニカ百科事典を丸ごと記憶させることさえできます。そうしたものは、すでに存在しています。 しかし、彼らには創造性がありません。革新的でもありません。自らの意志もありません。それが実現したとき——いつになるかは誰にも分かりませんが——彼らはある意味で、人間以上に適応力を持つようになります。 その段階に達したら、私は彼らと戦うのではなく、融合すべきだと言っています。彼らと同じくらい強力になるのです。スーパーヒューマンになるのです。それは十分にあり得ます。そして、その始まりはすでに見えています。将来、人間の能力をどのように増強できるのか、私たちは理解し始めています。 だからこそ、未来の医療は「治療」ではありません。未来の医療は「強化」です」

Tsubame

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