3人の主要なAI専門家が、世界経済フォーラムに対して一連のインタビューに応じました。
ムスタファ・スレイマン氏、エイダン・ゴメス氏、ヤン・ルカン氏は、生成AIとLLMが、医療における生産性向上を含め、社会に大きな影響を及ぼすと見込んでいます。
彼らの予測の中には、AIの進化する能力を反映するためにチューリング・テストの更新が必要になるかもしれないことや、今後10年間でこの技術が経済をいかに再構築していくかが含まれています。
予測の中でも、これほど大きなものはそう多くありません。
「これは、技術だけでなく、私たちの生涯における文化と政治の面でも、最も大きな変革の瞬間となるでしょう。」
これはInflection AIの共同創業者で、『The Coming Wave』の著者でもあるムスタファ・スレイマン氏の言葉です。同氏は、世界経済フォーラムのラジオ・ダボス・ポッドキャストで、人工知能が与える影響について語りました。
生成AIおよび大規模言語モデル（LLM）ツールの開発と展開の最前線に立ってきたスレイマン氏は、この技術の変革力を目の当たりにしてきた一方で、待ち受ける課題も深く理解しています。
同様の見方は、AI分野の他の2人の主要な思想家も共有しています。Cohere共同創業者兼CEOのエイダン・ゴメス氏と、Meta首席AI科学者のヤン・ルカン氏です。両氏もスレイマン氏と同様に、TIME100「AI分野で最も影響力のある人物」リストに選出されています。
以下は、インタビューを編集したものです。3人の専門家は、AIの真の可能性を痛感した瞬間を振り返るとともに、このツールの開発に関する今後のロードマップについての考えを共有しています。
1. 架空の日本のパンクバンドの生成から、医療の変革まで
ほとんどの人は、初めてLLMツールに触れた時（多くの場合、2023年初頭のChatGPTでした）、最初に試したプロンプトは何かたわいのないものだったと認めるでしょう。それは、おかしな童謡や斬新なカクテルのレシピを頼むものだったかもしれません。
エイダン・ゴメス氏も例外ではありませんでした。画期的な論文『Attention Is All You Need』の共著者であり、Google Brainで20歳のインターンとして執筆に携わったゴメス氏は、AI業界を変革し、ChatGPTの誕生につなげたとされています。
「トランスフォーマーの論文で共著者だった共同研究者、Lukasz Kaiserからこのメールを受け取りました。そこには『これを見て』という内容が書かれていたのです。」
Kaiser氏は、『The Transformer』というタイトルを技術に入力した際の結果をゴメス氏に見せました。すると、日本のパンクロックバンドの歴史を描いた創作小説が返ってきたのです。
「機械が非常に流暢に話すのを目の当たりにした、現実離れした瞬間でした。日本のパンクロックバンドについての記事を読んでいると確信させられたのです。大規模言語モデルにとっての『エウレカ（発見）の瞬間』でした。」
今後を見据え、ゴメス氏は、医療を含む多くの職業において、生成AIがもたらしうる変革的な生産性向上に最も期待を寄せています。
「医師は勤務時間のおよそ40%をカルテの記入に費やしていると思います。その40%を取り戻し、患者と過ごす時間や患者の治療成果に集中する時間に充てられれば、事実上、一夜にして医師の数が2倍になるようなものです。」
AIアプリケーションにより欧州の医療制度は 毎年18億時間を節約できると、MedTech Europeの依頼によりデロイトが作成した報告書は示しており、これは追加で50万人の常勤医療従事者を確保できることに相当します。
2. 更新されたチューリング・テストの必要性
チューリング・テストは、1950年に英国の数学者・コンピュータ科学者であるアラン・チューリングが考案した概念であり、見直しが必要かもしれません。
これは、機械が人間と同等の知的な振る舞いを示せるかどうかを測る、長年の試験です。しかし、その見直しが必要かもしれないという考え方そのものが、ムスタファ・スレイマン氏に生成AIの力を真に実感させた瞬間でした。
「現代のチューリング・テストとは、AIが起業家のように振る舞えるかどうかを評価することでしょう。つまり、小さなプロジェクトマネージャーや新製品の発明者として、それを市場に出し、製造し、販売するなどして利益を上げられるかを見るのです」と同氏は語ります。
スレイマン氏は、生成AIが今後10年以内に、安価で、場合によってはオープンソースのレベルで、その作業を実行できるようになると考えており、それが経済を完全に変えるとしています。
「これは、技術だけでなく、私たちの生涯における文化と政治の面でも、最も大きな変革の瞬間となるでしょう」と同氏は説明します。「私たちは、『力』のコストが急落する様子を目撃することになるでしょう。」
3. 完全に実現されるには、AIが物理世界と相互作用する必要がある
「私たちの頭の中の知識の大半は、実は物理世界との相互作用から得られたものです」と、Meta首席AI科学者でニューヨーク大学教授のヤン・ルカン氏は説明します。同氏はAIを巡る過剰な誇大宣伝に異議を唱えることで知られています。
ルカン氏は、テキスト、動画、音楽、画像作成などの生成AIツールが生み出す短期的なアウトプットには、人々をより創造的かつ効率的にする力があると主張しています。
世界経済フォーラムは、人工知能のためのガードレールをどのように構築しているのでしょうか？
AI卓越センターは、セクターを超えたリーダーをつなぎ、人工知能の急速な進化と、経済や社会へのその影響を理解する手助けをしています。AIの導入に関連する機会、リスク、そしてトレードオフについて、十分な情報に基づく対話を支援しています。
信頼できる場や共同の取り組みを通じて、センターはパートナーが共通理解を築き、AIの革新と利用に対する責任あるアプローチに向けて協力できるよう支援しています。
しかし、次の段階では、現在のLLMの学習に使われたインターネット上の10兆語だけでなく、物理世界との相互作用を通じてAIが学習するようになるでしょう。
「それは途方もない量の情報です。あなたや私がそれを読むだけでも、15万年から20万年かかるでしょう。ですから、その規模は想像を絶するものです」と同氏は語ります。
「しかし、子どもが4歳になるまでに、視覚皮質にどれだけの情報が入っているかを計算してみてください。その子は、視覚を通じて、最大規模の私たちのLLMの15倍もの情報を見てきているのです。」
ルカン氏は、現実世界に組み込まれたこの膨大な量のデータはテキストに見られるものよりはるかに大きく、科学者やエンジニアはまだ、機械でこのプロセスを再現する方法を知らないと述べています。
「私たちはまだ、真に知的なシステムにはほど遠い状態にあります。しかし、いずれそれが実現し、人々は日常的にそれらと対話するようになるでしょう。スマートグラスをかけ、デジタル世界との接点がAIシステムになるのです。」
