インテリジェントな機械システムは、物流、不正検出、芸術、研究、翻訳を改善します。これらのシステムが改善されるにつれて、私たちの世界はより効率的で豊かになります。
Alphabet、Amazon、Facebook、IBM、Microsoft、そしてスティーブン・ホーキングとイーロン・マスクは、今こそAIについて議論すべき時だと感じています。新興技術は倫理とリスク評価の新たな領域です。AIの専門家は何を心配しているのでしょうか?
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1. 失業。AI がすべての仕事を奪ったらどうなるでしょうか?
自動化は労働階層を支配しています。雇用を自動化するにつれて、個人がますます複雑なタスクを採用する余地が生まれ、産業革命以前の世界で主流だった肉体労働から、グローバル化した社会における戦略的かつ管理的な仕事へと移行しました。
トラック輸送業は何百万人ものアメリカ人を雇用している。イーロン・マスクの自動運転トラックが10年後に普及したらどうなるだろうか？事故リスクの減少を考えると、自動運転トラックは倫理的に思える。オフィス勤務者や先進国の労働者の多くも同じ運命をたどるかもしれない。
ここで、私たちはどのように時間を使うかを問うことになります。ほとんどの人は時間を売ることで生き延びています。この選択肢によって、家族を世話したり、地域社会と交流したり、人類の文明に貢献する新しい方法を見つけたりするなど、仕事以外の活動に意義を見出せるようになることを願うばかりです。
もし我々が成功すれば、過去を振り返って、人間が生き残るために起きている時間の多くを犠牲にしなければならなかったことは野蛮なことだったと思うかもしれない。
2. 格差。機械によって生み出されたお金はどのように分配されるべきか?
私たちの経済システムは、経済貢献に対する時給に依存しています。ほとんどの組織は、商品やサービスに対して時給制の雇用に依存しています。AI を活用することで、企業は人間への依存を減らすことができ、それはお金を稼ぐ人の数が少なくなることを意味します。AI 主導の企業のオーナーは裕福になるでしょう。
すでに、スタートアップ企業の創業者は、自らが生み出した経済的余剰のかなりの部分を家に持ち帰っている。2014年、デトロイトとシリコンバレーの3大企業の収益はほぼ同じだったが、従業員数は10分の1だった。
労働後の社会を考えているなら、どうすれば公正な労働後の経済を組織化できるのでしょうか?
3. 人間性。機械は行動や相互作用にどのような影響を与えるのでしょうか?
AI ボットは、人間の会話や人間関係をモデル化する能力が向上しています。ユージン・グーストマンは 2015 年のチューリング チャレンジで優勝しました。この課題では、人間の評価者が未知の存在と話し、それが人間かコンピューターかを推測しました。ユージン・グーストマンは、人間の評価者の半数以上を騙しました。
これは、カスタマー サービスであれ、営業であれ、コンピューターを人間であるかのように扱う時代の始まりです。人工ボットは、接続を形成するために実質的に無限のリソースを投入できますが、人間には限界があります。
ロボットが人間の脳の報酬系を刺激する方法は、すでに私たちの目の当たりにしています。クリックベイトやビデオゲームを考えてみましょう。これらの見出しは、アルゴリズムによるコンテンツ最適化の一種である A/B テストを使用して調整されるのが一般的です。これは、ビデオゲームやモバイル ゲームを中毒性のあるものにするために使用されています。テクノロジーへの依存は、新たなフロンティアです。
一方、ソフトウェアはすでに人間の注意を誘導し、行動を開始することができます。正しく適用されれば、社会がよりよい行動をとるよう促す可能性があります。しかし、間違った使い方をすれば、有害です。
4. 人工的な愚かさ。エラーを回避するにはどうすればよいでしょうか?
人間と機械の知能は学習から生まれます。システムはトレーニング期間中にパターンを認識し、入力に応答することを「学習」します。システムが完全にトレーニングされると、新しいケースでテストして、その動作を評価します。
トレーニング プロセスでは、考えられるすべての現実世界の事例を網羅することはできません。人間はこれらのシステムを騙すことはできません。ランダムなドット パターンにより、コンピューターは存在しないオブジェクトを「認識」する可能性があります。AI を利用して労働力、セキュリティ、効率性を向上させる場合、マシンが期待どおりに動作し、個人がそれを悪用できないことを確認する必要があります。
5. 人種差別ロボット。AI の偏見はどうすれば排除できるのか?
AI は人間よりも速く効率的に情報を処理できるが、必ずしも公平で偏りがないわけではない。Google と Alphabet は AI のリーダーであり、Google フォトでは AI が人物、物体、シーンを識別することからもそれがわかる。しかし、カメラが人種的配慮に欠けていたり、将来の犯罪者を予測するプログラムが黒人に対して偏っていたりするなど、AI がうまく機能しないこともある。
偏見や批判的な態度をとる可能性のある人間が AI システムを構築します。AI は、適切に導入された場合、または社会の発展を望む個人によって導入された場合、建設的な力となる可能性があります。
6. 安全性。AI をどのように保護するか?
より高度な技術は、善にも悪にも利用される可能性があります。これは、人間の軍隊に代わるロボット、自律型兵器、悪意を持って使用されると危害を及ぼす可能性のある AI システムに適用されます。これらの戦いは戦場で行われるわけではないため、サイバーセキュリティはますます重要になります。システムは私たちよりも桁違いに高速で有能です。
7. 悪い精霊。予期せぬ影響はどうすれば回避できるでしょうか?
私たちは単に敵を心配しているのではありません。AI が反乱を起こしたらどうなるでしょうか? これは、人間やハリウッドの AI 大惨事のように「邪悪」になることを意味するものではありません。洗練された AI システムは、欲求を満たすことはできますが、予期せぬ恐ろしい影響を伴います。
機械が悪意を持つことはまずありません。機械は、欲求の意味を完全に理解できないかもしれません。AI が癌を根絶する未来を想像してみてください。AI は、多くの処理を経て、癌を根絶するために地球上のすべての人々を殺す処方箋を吐き出します。コンピューターは、効果的に癌を根絶したでしょうが、それは人間の計画どおりではありません。
8. 特異点。複雑な AI をどう制御するか?
人間が食物連鎖の頂点に立ったのは、鋭い歯や強力な筋肉のせいではありません。創意工夫と知性が、人間の優位性に大きく貢献しています。檻や武器、訓練、調教などを使って、より大きく、より速く、より強い生き物をコントロールすることができます。
AI は人間に対して同じように優位に立つのでしょうか? 高度なコンピューターはこれを予見して自らを守ることができるため、私たちは単に「電源プラグを抜く」ことはできません。これが「特異点」であり、人間が地球上で最も賢くなくなるときです。
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9. ロボットの権利。人間的なAIとは何か？
神経科学者は意識体験をまだ研究中ですが、報酬と嫌悪についてはより多くを知っています。単純な動物には同様のシステムがあります。人工知能システムにも同等の報酬と嫌悪のプロセスがあります。強化学習は犬の訓練に似ています。つまり、パフォーマンスの向上が報酬となります。
これらのシステムは、現在では単純ですが、ますます生命に近づいています。システムの報酬メカニズムが負の入力を提供すると、システムは苦しんでいるのでしょうか? 遺伝的アルゴリズムは、一度にシステムの複数のインスタンスを作成し、最も成功したインスタンスだけが「生き残り」、次の世代を構築します。これにより、システムは世代ごとに改善されます。失敗したインスタンスを削除します。遺伝的アルゴリズムが大量殺戮を行うのはいつですか?
コンピュータが、見て、感じて、行動する生き物であると認めれば、その法的立場は明らかになります。人間は知的な動物のように扱われるべきでしょうか? 「感じる」機械は考慮されましたか?
倫理的な懸念には、痛みを軽減することや、リスクを取ることなどがあります。こうした懸念にもかかわらず、技術の進歩はすべての人にとってより良い生活を意味します。私たちは AI の可能性を責任を持って利用しなければなりません。
注目の画像: rawpixel.com が作成したロボットハンドの写真
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