テクノロジーと社会の関係が進化する中で、人間は信じられないほど適応力があることが明らかになりました。 かつて私たちを息苦しくさせたものは、すぐに私たちの日常生活に溶け込みます。
大規模言語モデル (LLM) の驚くべき機能は次のとおりです。 AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、 ほんの数か月前までは、これらは最先端の AI の典型でした。 これらは現在、テキスト エディターや検索エンジンへの単なるアドオンやプラグインになりつつあります。
私たちはすぐに、それらの機能に依存し、それらを私たちの日常生活にシームレスに組み込むことになるでしょう。
しかし、この急速な順応には、次は何が起こるのかという疑問が残ります。 私たちの期待が変化するにつれ、私たちは想像力をかき立てる次のイノベーションについて疑問を抱くようになります。
人々はあらゆる種類のことを達成しようとします スマート - と あまり賢くない – AIを使ったもの。 多くのアイデアは失敗するでしょうが、他のアイデアは永続的な影響を与えるでしょう。
私たちの水晶玉はあなたの水晶玉よりもそれほど優れているわけではありませんが、次に何が起こるかについて体系的な方法で考えることはできます。 AI が永続的な影響を与えるためには、技術的に実現可能であるだけでなく、経済的に実行可能であり、規範的に受け入れられる必要があります。言い換えれば、AI は社会が私たちに従うよう要求する価値観に準拠している必要があります。
現在、有望な AI テクノロジーがいくつか待機中です。 私たちが翼の中で待っていると考えられるのは、次のレベルの GPT、人型ロボット、AI 弁護士、そして AI 主導の科学の XNUMX つです。 技術的な観点からは、私たちの選択は準備ができているように見えますが、それが私たちが述べた XNUMX つの基準をすべて満たしているかどうかは別の問題です。 これら XNUMX つを選択したのは、AI テクノロジーの進歩に関する調査で常に浮上してきたものだからです。
1. AIによる法的支援
新興企業 DoNotPay は次のように主張しています。 合法的なチャットボットを構築しました – LLM テクノロジーに基づいて構築されており、法廷で被告にアドバイスすることができます。
同社は最近、AI システムに支援を提供すると発表した XNUMX人の被告がスピード違反切符を争う リアルタイムで。 イヤホンを介して接続された AI は、訴訟手続きを聞き、被告の耳元で法的議論をささやき、裁判官にそれを大声で繰り返すことができます。
批判と訴訟を経て、 無免許で弁護士業を営む、スタートアップはAIの法廷デビューを延期した。 したがって、テクノロジーの可能性は、技術的または経済的な制約によってではなく、法制度の権威によって決定されることになります。
弁護士は高給取りの専門家であり、訴訟費用も高額であるため、自動化の経済的可能性は非常に大きくなります。 しかし 米国の法制度 現在、法廷でロボットが人間を代理することに反対しているようだ。
2. AIの科学的サポート
科学者は洞察を得るために AI に注目するようになっています。 AI システムが時間の経過とともにその動作を改善する機械学習は、データ内のパターンを識別するために採用されています。 これにより、システムは新しい科学的仮説、つまり自然界の現象について提案された説明を提案できるようになります。 これらは人間の思い込みや偏見をも超える可能性があります。
たとえば、 リバプール大学の研究者 ニューラル ネットワークと呼ばれる機械学習システムを使用して、バッテリー材料の化学物質の組み合わせをランク付けし、実験をガイドし、時間を節約しました。
ニューラル ネットワークの複雑さは、ニューラル ネットワークが実際にどのように意思決定を行うか、つまりいわゆる ブラックボックス問題。 それでも、答えの背後にある論理を明らかにするテクニックがあり、それが予期せぬ発見につながる可能性があります。
AI は現時点では独立して仮説を立てることはできませんが、科学者に新しい視点から問題にアプローチするよう促すことができます。
3. AutoGPT
GPT-4 として知られる最新の LLM テクノロジーに基づいた AI チャットボットの新しいバージョンが間もなく登場するでしょう。 テキストだけでなく画像や音声など、さまざまな種類のデータを処理できる AI が登場します。 これらはと呼ばれます マルチモーダルシステム.
しかし、もう少し未来に目を向けてみましょう。 自動 GPTSignificant Gravitas がリリースした高度な AI ツールは、すでに テクノロジー業界に波を起こす.
Auto-GPT には、誕生日パーティーの計画などの一般的な目標が与えられ、それをサブタスクに分割し、人間の入力なしで自動的に完了します。 この点が ChatGPT とは異なります。
Auto-GPT には、事前に決定されたルールと目標に基づいて意思決定を行う AI エージェント、つまりシステムが組み込まれています。 Auto-GPT は、インストールの制限や Windows で使用する場合の機能上の問題にもかかわらず、さまざまなアプリケーションで大きな可能性を示します。
4. 人型ロボット
ヒューマノイド ロボット (見た目も動きも私たちと同じもの) は、主催者が設定した一連の複雑なタスクを実行するロボットをチームが構築するコンテストである 2015 年の第 XNUMX 回 Darpa Robotics Challenge 以来、大幅に進歩しました。 これには、車から降りる、ドアを開ける、壁に穴を開けるなどが含まれます。 多くの人が目標を達成するために苦労しました。
しかし、新興企業は現在、このような作業を実行でき、倉庫や工場で使用できる「ヒューマノイド」を開発しています。
2015 年の Darpa ロボット工学チャレンジに関するレポート。
コンピュータービジョンなどの AI 分野の進歩や、高電流を短時間バーストして提供する電力密度の高いバッテリーの進歩により、ロボットは バランスを保ちながら複雑な環境をナビゲートする 動的に – リアルタイムで。 倉庫作業用の人型ロボットを開発する会社Figure AIは、すでに70万米ドル（55万ポンド）の投資資金を確保している。
1X、Apptronik、Tesla などの他の企業も人型ロボットに投資しており、この分野が成熟しつつあることを示しています。 ヒューマノイド ロボットは、人間のニーズに基づいて構築された環境で動作するため、ナビゲーション、操作性、適応性が必要なタスクにおいて他のロボットよりも優れています。
ロングビューを撮る
これら XNUMX つの長期的な成功は、単なる計算能力以上のものに依存します。
人型ロボットは、生産コストやメンテナンスコストが利益を上回る場合、普及に失敗する可能性があります。 AI 弁護士とチャットボット アシスタントは、驚くべき効率性を備えている可能性があります。 ただし、その意思決定が社会の「道徳的指針」に反する場合、または法律がその使用に同意しない場合、その導入は中止される可能性があります。
これらのテクノロジーが真に繁栄するためには、費用対効果と社会の価値観のバランスをとることが重要です。
著者について
ファビアン・ステファニー、講師、 オックスフォード大学 & ヨハン・ラウクス、ポスドク研究員、 オックスフォード大学
この記事はから再公開されます 会話 クリエイティブコモンズライセンスの下で 読む 原著.
