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アブダビのCNNアカデミーに在籍する50人の学生たちにとって、ビル・ゲイツの紹介は不要でしょう。今日、これらの意欲的なジャーナリストたちは、CNNアカデミーのマスタークラスに先立ち、人工知能が今後の主要なグローバルな課題にどう取り組めるかについて、この世界的な技術者であり慈善家である彼のインサイトを聞くためにインタビューを行っています。
ここにいる全ての学生たちにあなたへの質問を提出してもらいました。最も多かった質問の一つがこれです。数十年にわたり技術革新の最前線におられる中で、現時点でのAIの急速な発展にどの程度驚かれていますか？また、多くの人々が、AIの成長における脅威と機会についてのあなたの立場を知りたがっています。まずそこから始めましょう。
ゲイツ: AIの夢は私が生まれる前からありました。アラン・チューリングが、人間とコンピュータの区別がつかないようなコンピュータが果たして現れるのかという疑問を投げかけていました。そして長い間、視覚認識や音声認識といった基本的なことさえできませんでした。
私たちがスケールアップしてニューラルネット技術を使用するようになると、一つずつ異なる問題を解決していきました。コンピュータは音声認識が向上し、視覚も向上し、感覚的な領域で人間のパフォーマンスに本当に匹敵するようになりました。しかし、私がよく指摘していた越えられない閾値は、本質的に読むことも書くこともできなかったということです。
読むというのは、大量のテキストの知識を、医学試験に合格するというような形でアクセスできるように符号化することを意味します。そしてそこで、ちょうど2年ほど前にOpenAIのChat GPT 4が、その未解決の問題に取り組み、この技術が実際にかなり素晴らしい結果をもたらすことができると示したのです。
そしてこの2年間で、OpenAIは劇的にモデルを改善しただけでなく、他の多くの企業も参入しています。確かに、私はこれが起こることを常に期待していましたが、それは最も困難な問題であることは確かでした。そして突然ブレークスルーが起き、今では私たちがメタ認知と呼ぶ追加のブレークスルーも起きています。
そしてこれは、かつてない最も深遠な技術の進歩なのです。
CNNのレイラニが会場にいます。立ってください。あなたの質問は何ですか？
レイラニ: AIが産業と経済を再形成する中で、特にデジタルインフラが十分に整っていない医療分野において、リソースの乏しい地域も恩恵を受けられるようにするためには、どのような対策が必要でしょうか。
ゲイツ: 通常、大きな進歩はまず裕福な国々で利用可能となり、その後、中所得国や低所得地域で広く利用できるようになるまでに、しばしば1世代以上、20年以上かかります。そして注意を払わなければ、ここでも同じことが起こるでしょう。基本的なインターフェースについては、人間の全ての言語を教えることができます。書き言葉だけでなく、音声入力と音声出力も含めてです。
ゲイツ財団の場合、アフリカの言語を含む世界の全ての言語のデータを収集することが進行中です。そしてその部分は少なくとも本質的に解決されるでしょう。これらの知能サービスに必要なクラウドコンピューティングリソースをそれらの国々で利用可能にすることについては、多くの素晴らしい議論が行われています。
医療分野では、診断ツールの多くが十分に安価になってきており、それらを配布することができます。スマートフォンのカメラや簡単な付属品を使用できる診断もあります。超音波検査を非常に安価にしようとしています。今では妊婦さんがスキャンを受けて、あなたの妊娠はリスクの高い妊娠になるので、帝王切開が可能な場所に行くべきだ、あるいは大丈夫そうだ、といったことを告げられるようになっています。
それだけでも劇的な効果があるでしょう。意識的に適切なデータを用意し、彼らの言語をサポートし、規制当局と協力して快適に使用できるようにし、そしてクラウド容量のある割合、例えば4%を寄付することで、これらの基本的なことをカバーできます。
そのため、私はこれを例外とすることができ、ほぼ同時期に普及させることができると考えています。
Butterfly networkのポータブル超音波検査への投資以外にも、ゲイツ財団は2023年から2027年まで、より広範な基盤で母子の新生児医療のための革新的なソリューションを支援するために、年間3億7000万ドルを投じることを約束しています。
AIと創薬に関して、あなたが最も注目している分野は何ですか？
ゲイツ: 世界の多くの病気、例えばマラリアや結核は、苦しんでいる人々が市場の注目を集めるほど裕富ではないという例です。今日でも毎年60万人以上の子どもたち、5歳未満で亡くなる500万人の子どもたちのうち60万人がマラリアで亡くなっています。
それなのに、マラリア研究は極めて少額です。私たちが圧倒的に最大の研究機関です。そして今、私たちはAIを使用しています。新薬や新しいワクチン、また遺伝子ドライブと呼ばれる蚊を大量に駆除する遺伝的な方法を開発しており、これにより感染率が下がります。
そしてこれらのツールが全て集まることで、実際にマラリアを根絶する機会が与えられます。
では、この時点でマラリアの根絶について、かつてないほど楽観的なのですか？
ゲイツ: 上流の作業、つまりツールの発見と映画制作の素晴らしい部分に関しては、はい、それは素晴らしいものです。しかし、これらのツールを届けようとしている世界では、サヘル地域の不安定さ、スーダンやウクライナでの悲惨な出来事による混乱があります。
これは多くの混乱を抱えた世界であり、最貧国、特にアフリカの基本的なニーズが、軍事、難民、様々なものに予算が振り向けられることで注意がそれてしまいます。そして、例えばマラリアの影響を受けている人々の多くは、世界の最貧国の最貧地域に住んでおり、気候変動の影響を受けています。
つまり、非常に具体的に言えば、紛争がなければ気候変動が、時には紛争と気候変動が同時に影響を与えています。気候変動については、私たちの学生たちからも多くの質問がありました。AIの巨大なエネルギー需要を意識しながら、地球を守るために私たちはどのようにAIを活用できるでしょうか？どのようにバランスを取ればよいのでしょうか？
ゲイツ: 実際、AIは自動車の電化、トラックやバスの電化、鉄鋼やセメントなどの産業プロセスで直接的な炭化水素の使用ではなく電気を主要な入力として使用することに比べれば小さいものです。
しかし、確かに電力需要は増加するでしょう。幸いなことに、これらのデータセンターの建設に関わる企業は気候問題を悪化させたくないと考えており、核分裂や核融合、風力や太陽光といったアプローチを見つけることを強く望んでいます。そのため、彼らは天然ガスの電力価格よりも少し高い価格を支払い、投資する意思があり、これらの技術をますます安価にしていくでしょう。
そしてもちろん、そのエネルギーへの需要はそれよりも早く来るでしょう。
ゲイツ: その通りです。短期的には、残念ながらおそらく追加の天然ガスと共に、今後6年間の需要を満たすために多くの太陽光発電を建設する必要があります。
あなたは一貫してこう言っています。エネルギー供給には様々な組み合わせがあり、それには一定期間、従来の化石燃料も含まれるだろうと。
ゲイツ: その通りです。急激な移行が可能だと考える人は現実的ではありません。原子力をずっと安価にする必要があり、天然ガスのような物質を漏れなく使用する方法を探る必要があります。潜在的には二酸化炭素を出さない使用方法もあるかもしれません。
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