アルファベット、アマゾン、メタ、マイクロソフト、ツイッターなど世界的な巨大テック企業が大規模な人員削減計画を発表している。それでも、AIの世界では依然として好況が続いている。この好況はいつまで続き、その後に何が起こるのだろうか。
2022年に突如として一大ブームになった「生成AI(ジェネレーティブAI)」。ブームに火をつけたオープンAIも、これほどの反響を呼ぶことは予想できなかった。生成AIの台頭は、私たちをどこへ導くのだろうか。
ウーバーは今やインドの多くの人々の収入を支えている。だが、ドライバーの本人確認に使われているアプリによって、一瞬で収入源を失うドライバーもいる。
「ステーブル・ディフュージョン」や「チャットGPT」といった最新のAIモデルは、私たちを驚かせるような能力を発揮する。しかし、性別や人種によるバイアスを反映した思いがけない結果が返ってくることもある。
大規模言語モデルAIが生成した有害なテキストはインターネット中に広がり、別のAIを訓練するのに使われる。しかも、AIが生成したテキストであるかどうかを見分けるのは、非常に難しい。
AIアルゴリズムが市民を評価するという試みは、中国のような権威主義的国家が進めるディストピア的な政策だと批判されることが多い。だが、実際に普及が進んでいるのは西側諸国だ。
海底に沈んだ古代ローマ時代の高級リゾート地、バイアエの環境をモニタリングするために、音響モデムと水中無線センサーと組み合わせた水中インターネット・システムが利用されている。
「責任あるAI」を求める動きが高まる一方で、企業はいまだに十分な投資をしていない。企業のAI倫理担当者は、ほとんど助けを得られないまま、難しい仕事を押しつけられている。
アーティストは今後、テキストに基づいて画像を生成するAIモデル「ステーブル・ディフュージョン」の訓練用データから、自分の作品を除外できるようになる。一歩前進ではあるが、まだまだ問題は多い。
GPT-3やDALL-E 2を生み出したAI企業、オープンAI(OpenAI)のサム・アルトマンCEOにインタビュー。革新的な画像生成モデルから得た3つの教訓と、オープンAIが今後目指す方向性を語った。
オープンAIの「GPT-3」の登場によって、AIと人間が書いた文章との見分けがつきにくくなっている。ネット上での誤情報の拡散を防ぐためには両者を見分ける必要があるが、方法はあるのだろうか。
AI技術を利用して自撮り写真からさまざまな肖像画を描いてくれるアプリ「レンザ」が人気を集めている。だが、私の写真から生成された画像のおよそ3割はヌードを含む性的な画像だった。
オープンAIが大規模言語モデル「GPT-3」のスピンオフとして、ユーザーとのやり取りを通して正しい答えを出力できるようになる「チャットGPT」のデモを公開し、話題になっている。従来よりも大きく前進しており、GPT-4への期待も大きいが、依然として課題は多い。
警察はカメラを装備したドローンの導入を進めている。無人パトロールなどに活用できるからだ。しかし、普通の人間が突然ドローンに遭遇したら何を思うのかということを警察はよく分かっていないようだ。
2022年は画像生成AIに代表される「生成AI」が一大ブームとなった。次に話題になりそうなAIは何だろうか?
オープンAI(OpenAI)が開発した新しいゲーム・ボットは、7万時間分のユーチューブ映像からマインクラフトのプレイを習得した。膨大なネットの映像からAIが学ぶ手法は、ゲーム以外にも応用できそうだ。
カプセル型の安楽死装置「サルコ(Sarco)」の開発者は、死を望む人の意思決定を支援するアルゴリズムを開発している。常軌を逸した発想に思えるが、生死を分ける決断にAIを巻き込もうとする動きは広がっている。
近年、各企業がこぞって開発を進めている大規模言語モデルで、ある問題が指摘されている。同モデルを訓練するために必要な質のよい大量のデータが、早ければ2026年にも枯渇するというのだ。
メタは、科学者を支援する大規模言語モデル「ギャラクティカ(Galactica)」を11月15日に公開した。だが、同モデルが出力する、偏った、誤りのある内容を科学者に指摘され、3日後には公開を中止した。
メタは、戦略ボードゲーム「ディプロマシー」で人間のプレイヤーに勝てるAI「キケロ(Cicero)」を開発した。プレイヤー同士の交渉が重要となる同ゲームで人間に勝つAIを作成することは、現実の複雑な問題に対処できるAIを実現する一歩になるかもしれない。
あらかじめ用意した地図に頼らず、カメラで捉えた映像だけで階段や地形を認識して歩行できるロボットを、カーネギーメロン大学のチームが開発した。
大規模言語モデルの構築に伴い、二酸化炭素が大量に排出される。AIスタートアップ企業ハギング・フェイスは業界で初めて、AIモデル構築のライフサイクル全体における二酸化炭素排出量を推定する手法を考案した。
材料科学分野での機械学習の活用が進んでいる。マックス・プランク研究所による研究では、宇宙から深海まで活用できる可能性のある17種類の新しい金属が発見された。
AIの持つバイアスが明らかになるにつれて、倫理的なAIを求める声が高まっている。だが、企業で実際に倫理的AIの実現に向けて取り組んでいる人たちは、十分な支援を受けていないだけでなく、AI業界で疎んじられてさえいる。
ワシントン大学の研究者グループが開発した「プロテインMPMM(ProteinMPNN)」は、深層学習を使ってタンパク質の設計を支援することで、がん治療や新材料の研究に役立つ可能性がある。