AIの変化のスケールとは？

📑目次

1. AIとは
2. AIの起源
3. 現代のAI
4. ニューラルネットワーク
5. トランスフォーマー技術
6. コンピューティングの進歩
7. AIの普及率
8. AIの応用範囲
9. AIの悲劇的な影響
10. 規制の必要性
11. 中国のAI政策
12. 政府におけるAIの使用
13. 教育・アクセスの重要性

📝AIとは

AI（人工知能）について語る前に、現在のAI技術の進展と将来に対して私たちが直面する課題を考えてみましょう。 AIに関連するAI神父とも呼ばれる2人の偉大な人物に触れます。ジョン・マッカーシーは1956年に「人工知能」という概念を提唱し、マービン・ミンスキーは私の博士課程の指導教官であり、スタンフォード大学に入学するきっかけとなる推薦状を書いてくれました。 近年、私はOpenAIにも関与しており、AIの波に何度も触れてきました。 AIの冬と呼ばれる期間もありましたが、過去10年間、特に最近の7か月間での進展は目覚ましいものです。AIにはどのようなものなのでしょうか？それをご説明するために、2分程度の概要をお伝えします。

✨AIの起源

AIの歴史を振り返りながら、AIの由来について考えてみましょう。 1956年にジョン・マッカーシーが「人工知能」という言葉を提唱しました。さらに、彼は私の博士課程の合格試験委員会の責任者であり、マービン・ミンスキーは私をスタンフォード大学に入学させるための推薦状を書いてくれました。AIの冬と呼ばれる時期もありましたが、現在ではその技術の進歩が顕著です。

❗ 現代のAI

AIの現代の進化について考えてみましょう。特に最近の10年間で、AIはディープニューラルネットワークと呼ばれる技術を基盤としています。これは人間の神経細胞にモデル化されており、私たちの身体の中には約80億個の神経細胞があります。神経細胞は約1万個の他の神経細胞とつながっており、私たちの身体には約250兆個のシナプスが存在します。そのため、ニューラルネットワークはこの神経細胞の働きを模倣しています。

過去には、神経ネットワークが少ない情報を処理するために使われていました。例えば、1980年代のクレジットスコアリングのためのニューラルネットワークでは、収入、職歴、現在の借入金額、希望のローン金額などの情報を入力とし、信用リスクを評価していました。その当時のネットワークには約10個の神経細胞（ニューロン）がありました。しかし、現代のAIでは、GPTなどのネットワークは1兆以上のパラメータを持ち、テキストデータなどの膨大な情報を学習しています。

🧠 ニューラルネットワーク

AIの重要な要素であるニューラルネットワークについて詳しく見ていきましょう。ニューラルネットワークは、人間の神経細胞を模倣した構造であり、AIのトレーニングと予測に使用されます。このネットワークは、初期状態ではランダムに設定された数値を持っており、データとの比較を通じて数値を調整します。この過程を繰り返すことで、ネットワークはデータを正確に評価する方法を習得します。

過去のニューラルネットワークは数十個のニューロンから構成されていましたが、現代のAIでは、数百億または1兆以上のパラメータを持つネットワークが作成されています。これにより、AIは非常に高度なタスクを遂行することが可能となりました。

⚡ トランスフォーマー技術

AIの進歩の一環として、トランスフォーマー技術が注目されています。これは、Googleの研究成果を基にしたものであり、AIのパフォーマンスを飛躍的に向上させることができます。トランスフォーマー技術を用いた「BERT」と呼ばれるシステムは、1億80万以上のパラメータを持っており、当時としては非常に大きな規模です。その後、ネットワークの規模を大きくすると、より強力なパフォーマンスを得ることができることが分かり、現在では1兆を超えるパラメータを持つネットワークも存在します。

💻 コンピューティングの進歩

AIの進歩には、コンピューティングの進歩も欠かせません。計算能力の向上は、AIの発展に大きな貢献をしています。AIにおいては、GPU（グラフィックス処理装置）の速度が非常に重要であり、その速度は2年ごとに倍増しています。昨年、NVIDIAは最もパワフルなGPUであるH100をリリースしましたが、今年のGH200はその性能を4倍にまで向上させました。

また、AIの進展を表すもう一つの指標は、コンピュータビジョンシステムの性能です。10年前にブレイクスルーとなったAlexNetは、現在では300位以内のシステムの1つに過ぎません。つまり、AIの進歩は計り知れないものとなっています。

🌐 AIの普及率

AIの普及について考える際には、AIに精通した人々の数にも注目する必要があります。現在、世界人口は約80億人ですが、AIに詳しい人々の数はおよそ200万人以下と推測されています。AIシステムやアプリケーションを構築できる人々は非常に限られており、わずか1.5万人程度です。

また、AIシステムの操作に熟知している人々（機械学習エンジニアなど）も約20万人程度しか存在しません。さらに、Chargptの動作原理を説明できる専門家の数は5万人未満です。AIの普及放送化にはまだまだ課題が残っていることが分かります。

🚧 AIの悲劇的な影響

AIの力が強力である反面、その負の影響も大きいことに注意が必要です。AIが人間の決定を補完する役割を果たすことは素晴らしいことですが、その逆に取り返しのつかない事態をもたらす可能性もあるのです。

現在の自然言語処理（NLP）研究コミュニティの36％が、AIの意思決定が核レベルの災害につながる可能性があると考えています。過去には実際に多くの事故や問題が発生しており、大変危険な局面も存在します。私たちは、AIの強力な力を理解しながら、その危険性にも警戒しなければなりません。

📜 規制の必要性

AIの力が強大であり、潜在的に破壊的な要素もあるため、適切な規制を設ける必要があります。たとえば、たばこやシートベルトなど、私たちは様々なものに対して規制を行っています。AIについても同様に規制を施すべきです。

中国はAIを規制するための重要な政策を策定しました。この政策は非常に優れており、注目に値します。中国に対する意見の相違があるかもしれませんが、この政策を参考にすることは非常に重要です。この政策は、2021年8月15日に施行され、国際的なAI政策に先駆けたものとなりました。

🏛️ 政府におけるAIの使用

AIを政府で効率的に活用することは、効果的なガバナンスの一環と言えます。AIの企業への適用範囲と同様に、政府にもAIを活用することで効率的な業務を実現することができます。AIは、教育、医療、公共サービスなど、様々な分野で役立つことが期待されています。

また、政府がAIを活用することで、AIへの理解が深まり、AIによる決定に対する信頼性も高まるでしょう。これには教育とアクセスが欠かせません。

🎓 教育・アクセスの重要性

AIの普及において、教育とアクセスの重要性は言うまでもありません。AIに関する専門的な知識を持つ人々の育成は非常に重要です。AIは個々の生活や社会において大きな影響をもたらすため、その理解と活用方法を学ぶことは必須です。

また、AIへのアクセスも重要です。AIを活用する機会が広まることで、社会全体の成長や発展が促進されることが期待されています。

🌐 AIの応用範囲

AIは多岐に渡る応用が可能です。画像の生成、エッセイや詩の作成、ソフトウェアの開発など、様々な分野で活用されています。特に企業においては、AIを活用したアプリケーションやシステムの開発が進められています。

これは私の会社が目にしたビジネスにおけるAIの応用例です。AIは非常に多くのことが可能であり、私たちの生活やビジネスに大きな変革をもたらすことが期待されています。

⚠️ AIの悲劇的な影響

AIの利点と同様に、潜在的なリスクも存在します。AIの使用によって深刻な問題が引き起こされることもあるため、慎重な取り扱いが求められます。AIには倫理的な観点からの検討が欠かせず、適切な守備範囲を設けなければなりません。

現在、自然言語処理研究コミュニティの中でさえ、AIの意思決定が核レベルの災害を引き起こす可能性があると考える人々が存在します。これまでにも、多くの事故や問題がAIによって引き起こされています。私たちは、AIの潜在的な危険性を過小評価せず、適切な対策が求められると認識する必要があります。

🛡️ 規制の必要性

AIのパフォーマンスと潜在的なリスクのバランスを取るために、適切な規制が不可欠です。たばこやシートベルトなど、様々なものが規制されているように、AIについても適切なガイドラインや規則を設ける必要があります。

中国はAIの規制について先進的な政策を導入しました。この政策は、AIの利用に関する重要な基準を明確に示しています。西側諸国との間には異なる価値観が存在するかもしれませんが、中国の政策には注目すべき点が多くあります。この政策は2021年8月15日に施行され、AIの規制に関して重要な一歩となりました。

🏛️ 政府におけるAIの使用

AIの利用は、政府の効率向上に大きく貢献することが期待されています。政府がAIを活用することで、教育、医療、公共サービスなど、さまざまな分野での業務効率化が可能となります。AIはさまざまな課題に対して効果的な解決策を提供する可能性があり、政府の業務改革に大いに役立つでしょう。

政府のAI活用によって、政府機関や一般の人々がAIに対して理解を深めることも期待されます。教育とアクセスを通じてAIに触れる機会を広げることが重要であり、AI普及のための重要な課題となります。

🎓 教育・アクセスの重要性

AIの普及を促進するためには、教育とアクセスが不可欠です。AIに関する専門的な知識を備えた人材の育成は重要な課題です。AIの理解と活用法を学ぶことは、個人や社会の発展にとって欠かせないものです。

また、AIへのアクセスも重要です。AI技術やツールへのアクセスが広がることで、さまざまな分野でのイノベーションや進歩が促進されることが期待されます。教育とアクセスの両面からAIの普及を図ることが重要です。

⭐ハイライト

• AIの進化は素晴らしいが、潜在的なリスクにも注意が必要。
• AIのパフォーマンスは公正な規制によってバランスを取るべき。
• 中国がAIに関する先進的な規制を導入したことは注目に値する。
• 政府においてもAIの活用が進められ、業務効率化が期待されている。
• 教育とアクセスはAIの普及にとって欠かせない要素である。

❓よくある質問

Q: AIの普及による教育への影響はどのようなものですか？ A: AIの普及により、教育分野にも大きな変化が生じることが期待されます。AIを活用した教育システムや教材の開発が進み、個別の学習ニーズに合わせたカリキュラムが提供されるようになると考えられます。

Q: AIの規制はどのように行われるべきですか？ A: AIの規制は、倫理的な観点と公共の安全を保護する観点から検討されるべきです。潜在的なリスクに対処するための適切な規制フレームワークが必要とされており、国際的な協力が求められます。

Q: AIが将来の社会に与える影響は予測できますか？ A: AIの将来の影響については予測が難しいですが、AI技術の進化が進めば、私たちの生活やビジネス、社会のあらゆる側面に大きな変革をもたらすことが期待されます。しかし、潜在的なリスクにも警戒を怠ってはなりません。

リソース

• Stanford's AI Center
• OpenAI
• NVIDIA