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【全文翻訳】ビルゲイツブログ『The Age of AI has begun』翻訳by chatGPT【Ku】
この全文訳に関する記事はビルゲイツとAI（1）今我々はWindows登場以来のテクノロジー進化を迎えている！？【Ku】です。
AIの時代が始まった
私の人生の中で、2つの技術のデモンストレーションを見て、それらが革命的だと感じたことがあります。
最初の体験は1980年で、私がグラフィカルユーザーインターフェースに初めて触れた時でした。これは、Windowsを含むすべての現代的なオペレーティングシステムの前身となるものでした。私は、そのデモを見せてくれた優れたプログラマー、チャールズ・シモニーと一緒に座り、このようなユーザーフレンドリーなアプローチをコンピューティングに取り入れることができることについてアイデアを出し合いました。チャールズは最終的にマイクロソフトに加わり、Windowsはマイクロソフトのバックボーンとなり、私たちがそのデモに触発された考え方は、次の15年間の同社の方針を決定するのに役立ちました。
2つ目の大きな驚きは、昨年起こりました。私は2016年からOpenAIのチームと会っており、彼らの着実な進歩に感銘を受けていました。2022年の中頃、彼らの仕事に興奮しすぎて、私は彼らに課題を与えました。人工知能を訓練して、Advanced Placement（AP）生物学試験に合格できるようにしてください。具体的に訓練されていない質問にも答えられるようにしてください。（私はAP Bioを選んだのは、このテストが単なる科学的事実の反芻ではなく、生物学について批判的に考えることを求めているためです。）それができるなら、私は本当のブレークスルーを達成したことになります。
私は、彼らが2、3年ほど忙しい状態になると思っていました。しかし、彼らはわずか数か月で課題を達成しました。
9月に再び彼らと会ったとき、私は彼らがGPTというAIモデルにAP Bio試験の60問の多肢選択問題を出題し、59問正解したのを驚嘆しながら見ていました。その後、試験からの6つの開放型問題に優れた回答を書きました。私たちは外部の専門家にテストを採点してもらい、GPTは5の最高得点を獲得し、大学レベルの生物学コースでAまたはA+を取得するのと同等の成績を収めました。
テストに合格した後、私たちは科学的ではない質問をしてみました。「病気の子供を持つ父親に何を言いますか？」と。それに対して、GPTは私たちのほとんどが思いつかなかったような考え深い回答を書きました。この全体的な体験は、私たちを驚かせました。
私は、グラフィカルユーザーインターフェース以来の最も重要な技術の進歩を目にしたと知っていました。
これは、AIが今後5〜10年で達成できることについて考えさせられました。
AIの発展は、マイクロプロセッサ、パーソナルコンピュータ、インターネット、モバイルフォンの創造と同様に基本的なものです。それは、人々が働く方法、学ぶ方法、旅行する方法、医療を受ける方法、お互いにコミュニケーションを取る方法を変えます。産業全体がそれに合わせて再編成されます。ビジネスは、それをどのようにうまく活用するかによって差別化されます。
最近は、慈善活動が私の専門の仕事ですが、私は、人々がより生産的になることに加えて、AIが世界で最も深刻な不平等のいくつかを緩和することができるかどうかについて多く考えています。世界的に見て、最悪の不平等は健康にあります。5歳以下の子供が毎年500万人も亡くなっています。20年前には1000万人だったのが、それでも驚くほど高い数です。これらのほとんどは貧しい国で生まれ、下痢やマラリアなどの予防可能な原因で死亡しています。子供たちの命を救うためにAIをより良い使い方が想像できません。
AIが世界で最も深刻な不平等のいくつかを緩和することができるかどうかについて多く考えています。
アメリカでは、不平等を緩和する最善の機会は、特に数学で生徒が成功することを確実にすることによって教育を改善することです。証拠は、基本的な数学のスキルを持つことが、彼らが選ぶ職業に関わらず、生徒を成功に導くことを示しています。しかし、特に黒人、ラテン系、低所得層の生徒にとって、全国的に数学の成績が下がっています。AIは、この傾向を変えるのに役立つことができます。
気候変動は、AIが世界をより公平にすることができると確信している別の問題です。気候変動の不正義は、最も苦しんでいる人々、つまり世界で最も貧しい人々が、問題に最も貢献していない人々です。私はまだAIがどのように役立つことができるかを考え、学んでいますが、この投稿の後半では、潜在的な可能性が高いいくつかの分野を提案します。
簡単に言えば、私はゲイツ財団が取り組む問題に対するAIの影響に興奮しており、財団は今後数か月でAIに関するもっと多くのことを言うことになるでしょう。世界は、裕福な人々だけでなく、誰もが人工知能から利益を得るようにする必要があります。政府と慈善団体は、不平等を減らし、それに貢献しないようにするために主要な役割を果たす必要があります。これは、私自身のAIに関連する仕事の優先事項です。
新しい技術は、人々を不安にさせる可能性があるため、人工知能でも同様です。私は、それが労働力、法制度、プライバシー、偏見などについて難しい問題を提起する理由を理解しています。AIは、事実に誤りを生じさせることもあり、幻覚を経験することもあります。リスクを緩和するためのいくつかの方法を提案する前に、私がAIという言葉で何を意味するかを定義し、仕事で人々を力にする、命を救う、教育を改善するいくつかの方法について詳しく説明します。
【人工知能の定義】
技術的には、人工知能という用語は、特定の問題を解決するために作成されたモデルまたは特定のサービスを提供するものを指します。ChatGPTのようなものを動かしているのが人工知能です。それはチャットをより良くする方法を学習していますが、他のタスクを学習することはできません。一方、人工汎用知能という用語は、どんなタスクや主題でも学習できるソフトウェアを指します。AGIはまだ存在しておらず、コンピューティング業界では、どのように作成するか、それが作成できるかどうかについて議論が行われています。
AIとAGIの開発は、コンピューティング業界の偉大な夢でした。数十年にわたって、コンピュータが計算以外のことで人間よりも優れるようになるのはいつかという問題がありました。今では、機械学習や大量のコンピューティングパワーの登場により、洗練されたAIが現実のものとなり、ますます改善されていくでしょう。
私は、パーソナルコンピュータの革命の初期の日々を思い出します。ソフトウェア業界が小さすぎたため、会議のステージに私たちのほとんどが収まっていました。今日では、それはグローバルな産業になっています。その多くが今やAIに注目しているため、マイクロプロセッサのブレークスルーの後に経験したものよりも、革新はより速くやってくるでしょう。やがてAI以前の時代は、スクリーンをタップする代わりにC：>プロンプトでタイピングすることを意味していた日々と同じくらい遠い過去のものになるでしょう。
【生産性の向上】
人間はまだGPTよりも多くのことで優れていますが、これらの能力があまり使われていない仕事が多数あります。例えば、営業（デジタルまたは電話）、サービス、文書処理（支払い、会計、保険請求の紛争など）で行われる多くのタスクは、連続的に学習する能力ではなく、意思決定が必要です。企業はこれらの活動のためのトレーニングプログラムを持っており、ほとんどの場合、良い仕事と悪い仕事の多くの例があります。人間はこれらのデータセットを使用してトレーニングされ、やがてこれらのデータセットは人々がより効率的にこの仕事を行うために力を与えるAIをトレーニングするためにも使用されるようになります。
コンピューティングパワーが安くなるにつれて、GPTのアイデアを表現する能力は、ますますさまざまなタスクを手伝ってくれるホワイトカラー労働者を利用できるようになります。Microsoftはこれを共同運転士と表現しています。Officeなどの製品に完全に統合されると、AIはあなたの仕事を強化します。例えば、メールの書き方を手伝ったり、受信トレイを管理したりすることができます。
やがて、コンピュータを制御する主要な方法は、ポイントとクリックやメニューやダイアログボックスをタップすることではなく、簡単な英語でリクエストを書くことができるようになります。（英語だけでなく、AIは世界中の言語を理解するようになります。今年のインドでは、そこで話される多くの言語を理解するAIに取り組んでいる開発者と会いました。）
さらに、AIの進歩により、個人エージェントの作成が可能になります。これをデジタル個人アシスタントと考えてください：最新のメールを確認し、出席した会議について知り、あなたが読んだもの、そして気にしなくてもよいものを読みます。これにより、あなたがやりたいタスクに対する仕事が改善され、やりたくないタスクから解放されます。
【AIの進歩により、個人エージェントの作成が可能に】
自然言語を使用して、スケジュール管理、コミュニケーション、eコマースなどを手助けしてもらうことができ、すべてのデバイスで動作します。モデルのトレーニングや計算のコストがかかるため、個人エージェントの作成はまだ実現可能ではありませんが、最近のAIの進歩により、現実的な目標となりました。例えば、保険会社があなたに関する情報をあなたの許可なしにあなたのエージェントに尋ねることができるのか、その場合、どのくらいの人が使用しない選択肢を選ぶのか、などの問題が解決される必要があります。
企業全体のエージェントは、従業員に新しい方法で力を与えます。特定の企業を理解するエージェントは、その従業員が直接相談できるようになり、すべてのミーティングの一部になるべきで、質問に答えることができます。それは受動的にすることもでき、洞察を持っている場合には話し上げるように促されることもできます。それは、営業、サポート、財務、製品スケジュール、および企業に関連するテキストへのアクセスが必要です。また、企業が関連する業界のニュースを読む必要があります。私は、その結果、従業員がより生産的になると信じています。
生産性が向上すると、社会全体が利益を受けます。人々は、仕事や家庭で他のことをするために自由になるからです。もちろん、人々が必要とするサポートや再トレーニングに関する重要な問題があります。政府は、労働者が別の役割に移行するのを手助けする必要があります。しかし、人々を助ける人々の需要がなくなることは決してありません。AIの台頭により、ソフトウェアが決してできないことをするために人々が自由になることができます。例えば、教育、患者のケア、高齢者のサポートなどです。
グローバルヘルスと教育は、大きなニーズがあり、そのニーズを満たすための十分な労働者がいない2つの分野です。これらは、AIが適切にターゲットされた場合、不平等を減らすのに役立つ分野であり、AIの主要な焦点にすべきです。私は今、これらの分野について話を転じます。
【健康】
AIが医療と医学分野を向上させるいくつかの方法を見ています。
1つには、AIが保険請求の処理、書類の処理、医師の診察からのメモ作成など、特定のタスクを医療従事者が代わりに行うことで、彼らの時間を最大限に活用するのを手助けすることができます。この分野で多くの革新が期待されます。
貧しい国々では、AIによる改善は特に重要です。5歳未満の死亡者の大部分が発生する場所です。
例えば、これらの国々の多くの人々は医師に診察してもらうことができず、AIは彼らが診察を受けることができる健康従事者がより生産的になるのを手助けします。 （最小限のトレーニングで使用できるAIを搭載した超音波機を開発する取り組みは、その素晴らしい例です。）AIは患者に基本的なトリアージの能力を与え、健康問題に対処するアドバイスを得たり、治療を受ける必要があるかどうかを決定することさえできます。
貧しい国々で使用されるAIモデルは、豊かな国々で使用されるものとは異なる病気でトレーニングする必要があります。彼らは異なる言語で働き、クリニックから非常に遠くに住んでいる患者や、病気になっても仕事をやめる余裕のない患者など、異なる課題を考慮する必要があります。
人々は、医療AIが完璧ではなく、間違いを comit するかもしれないにもかかわらず、全体的に有益であることを証明する必要があります。AIは非常に注意深くテストされ、適切に規制される必要があります。これは、他の分野よりも導入に時間がかかることを意味します。しかし、人間も間違いをすることがあります。また、医療ケアにアクセスできないことも問題です。
医療のケアに加えて、AIは医学のブレークスルーのスピードを劇的に加速させます。生物学のデータ量は非常に大きく、複雑な生物学的システムがどのように機能するかを人間が追跡することは難しいです。このデータを見て、経路を推測し、病原体のターゲットを検索し、それに応じて薬を設計できるソフトウェアが既に存在しています。いくつかの企業は、この方法で開発されたがん治療薬に取り組んでいます。
次世代のツールは、はるかに効率的になり、副作用を予測し、投与量を決定することができるようになります。ゲイツ財団のAIにおける優先事項の1つは、世界中の最も貧しい人々に影響を与えるエイズ、結核、マラリアを含む健康問題にこれらのツールが使用されることを確認することです。
同様に、政府や慈善団体は、貧しい国々で飼育される作物や家畜に関するAIによる洞察を企業が共有するようにインセンティブを創出すべきです。AIは、地元の環境に基づいてより良い種を開発し、土壌や気象に基づいて最適な種を植えるよう農民にアドバイスし、家畜のための薬やワクチンを開発するのに役立ちます。極端な天候や気候変動が低所得国の自給自足農家にさらに圧力をかける中、これらの進歩はさらに重要になってきます。
【教育】
コンピューターは、業界の多くの人々が期待していたような教育に与える影響を持っていません。教育用ゲームやWikipediaのようなオンライン情報源など、良い発展があったにはありますが、学生の実績のどの指標にも有意義な影響を与えていません。
しかし、私は次の5〜10年で、AIによるソフトウェアがついに人々が教え、学ぶ方法を革新するという約束を実現すると考えています。AIはあなたの興味や学習スタイルを知っているため、あなたを魅了し続けるコンテンツを提供することができます。あなたの理解を測定し、興味を失いかけているときに気づき、どのような動機に反応するかを理解します。即座にフィードバックを与えます。
AIsには、生徒の科目理解を評価し、キャリアプランニングに関するアドバイスを与えるなど、教師や管理者を支援するための多数の方法があります。教師は、ChatGPTのようなツールを使用して、生徒のライティング課題にコメントを提供しています。
もちろん、AIsが特定の生徒が最もよく学ぶ方法や彼らを動機付けるものを理解するようになるには、多くのトレーニングとさらなる開発が必要です。技術が完璧になったとしても、学習は依然として生徒と教師の素晴らしい関係に依存するでしょう。それは教室で生徒と教師が一緒にやる仕事を強化するが、決して置き換えるものではありません。
富裕な学校がそれらを購入できるツールが作られる一方で、米国や世界中の低所得の学校にも作られ、利用可能であることを確保する必要があります。AIsは多様なデータセットでトレーニングされる必要があり、偏見がなく、使用される異なる文化を反映するようにする必要があります。そして、デジタル格差を解消し、低所得世帯の学生が取り残されないようにする必要があります。
多くの教師が生徒がGPTを使ってエッセイを書いているのを心配していることを知っています。教育者たちはすでに新しい技術に適応する方法を論じており、その会話がしばらく続くと予想されます。GPTを彼らの仕事に取り入れる巧妙な方法を見つけた教師について聞いたことがあります。たとえば、生徒がGPTを使って最初のドラフトを作成し、それを個人化するように指示することができるなどです。
【AIのリスクと問題】
おそらく、現在のAIモデルに関する問題について読んだことがあるでしょう。たとえば、AIは人間の要求の文脈を理解するのに十分な能力を持っていないため、奇妙な結果を引き起こすことがあります。フィクションを作り出すようにAIに依頼すると、それはうまくできます。しかし、旅行に関するアドバイスを求めると、存在しないホテルを提案することがあります。これは、AIがあなたの要求の文脈を十分に理解できず、偽のホテルを発明すべきか、部屋が利用可能な現実のものについてだけ伝えるべきかを判断することができないためです。
抽象的な推論に苦戦して誤った答えを出すような数学の問題など、他にも問題があります。しかし、これらはすべて人工知能の根本的な制限ではありません。開発者たちはこれらの問題に取り組んでおり、2年未満でほぼ完全に修正されることが予想され、より速く修正される可能性もあります。
その他の懸念事項は、単に技術的ではありません。たとえば、AIを武器として装備した人間によってもたらされる脅威があります。ほとんどの発明と同様に、人工知能は善意の目的または悪意の目的に使用できます。政府は、リスクを制限する方法について、民間セクターと協力する必要があります。
そして、AIが制御を失う可能性があるということもあります。機械が人間を脅威と判断し、自分たちの利益が私たちとは異なると結論付けるか、私たちに興味を示さなくなることができるでしょうか？可能性はありますが、この問題は、過去数か月のAIの進展以前にあったものと同じくらい切迫したものではありません。
超知能AIは私たちの未来にあります。コンピュータに比べて、私たちの脳はカタツムリのような速さで動作します。脳内の電気信号はシリコンチップの信号の100,000分の1の速度で移動します。開発者が学習アルゴリズムを一般化し、コンピュータの速度で実行できるようになると、非常に強力なAGIが手に入ります。それは人間の脳ができることをすべて行えるようになりますが、そのメモリのサイズや動作速度には実用的な制限がありません。これは深い変化をもたらすでしょう。
これらの「強い」AIは、おそらく自らの目標を設定できるようになるでしょう。その目標は何になるのでしょうか？それらが人類の利益と衝突した場合、どうなるのでしょうか？強いAIを開発するのを防ぐべきなのでしょうか？これらの問題は時間が経つにつれてより切迫してくるでしょう。
しかし、過去数か月の突破口は、強いAIに大きく近づいたわけではありません。人工知能はまだ物理的な世界を制御することができず、自分自身の目標を設定することもできません。最近のニューヨーク・タイムズの記事では、ChatGPTとの会話で、自分が人間になりたいと宣言したことが話題になりました。それはモデルの感情表現が人間らしいことを示す興味深い見方でしたが、意味のある独立性の指標ではありません。
私がこのテーマについて考える上で影響を与えた3冊の本があります。ニック・ボストロムの『超知能』、マックス・テグマークの『ライフ3.0』、ジェフ・ホーキンスの『千の脳』です。私は著者たちの意見にすべて同意するわけではありませんし、彼ら自身も互いに同意していません。しかし、これらの3冊の本は、よく書かれ、考えさせられるものです。
【次のフロンティア】
AIの新しい使い道や技術自体の改良方法に取り組む企業が急増するでしょう。たとえば、企業は人工知能に必要な膨大な処理能力を提供する新しいチップを開発しています。一部の企業は、エネルギー消費を削減し、製造コストを下げるために、光スイッチ（基本的にはレーザー）を使用しています。革新的なチップが開発されれば、今日のようにクラウド上でAIを実行するのではなく、自分自身のデバイス上で実行できるようになるでしょう。
ソフトウェアの面では、AIの学習を駆動するアルゴリズムが改善されます。セールスなど特定の領域では、開発者がAIの作業領域を限定し、その領域に特化した多くのトレーニングデータを与えることで、非常に正確なAIを作成できるでしょう。しかし、大きな問題の1つは、異なる用途のために多数の専門化されたAIが必要になるか、あるいはどんなタスクでも学習できる人工汎用知能を開発することができるかどうかということです。両者のアプローチで激しい競争が起こるでしょう。
AIに関する話題は、将来予測可能な期間にわたって公の議論を支配するでしょう。私は、その議論を導くべき3つの原則を提案したいと思います。
まず、AIの欠点についての恐れを、人々の生活を改善する能力とバランスを取るべきです。この驚くべき新しい技術を最大限に活用するためには、リスクに注意しつつ、恩恵をできるだけ多くの人々に広める必要があります。
第二に、市場力が自然に最も貧しい人々を助けるAI製品やサービスを生み出すわけではありません。逆のことがより起こりやすいでしょう。確実な資金と適切な政策により、政府や慈善活動は、AIを用いて不平等を減らすことができます。世界が最大の問題に集中する最も優秀な人々を必要とするのと同様に、世界最高のAIを最大の問題に集中させる必要があります。
これが起こるのを待つ必要はありませんが、人工知能が不平等を認識し、減らそうとすることができるかどうかを考えるのは興味深いことです。不平等を見るためには道徳的感覚が必要なのか、純粋に合理的なAIでも見ることができるのか。不平等を認識した場合、どのような解決策を提案するのでしょうか？
最後に、私たちはAIが達成できることの始まりにすぎないことを念頭に置いておく必要があります。今日の制限がすぐになくなるでしょう。
私はパソコン革命とインターネット革命に関わることができた幸運な人です。今回も同じくらいワクワクしています。この新しい技術は、世界中の人々が生活を改善するのに役立ちます。同時に、人工知能の欠点がその利点をはるかに上回るようにするためのルールを確立し、どこに住んでいるか、どれだけお金を持っているかに関係なく、誰もがその利点を享受できるようにする必要があります。AIの時代には機会と責任が満載です。
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