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こんにちは皆さん。AIトゥーゴーポッドキャストの今回のエピソードへようこそ。今日は特別ゲストとして、スタンフォード研究者のニースター・ムレイさんをお迎えしています。ようこそニースターさん。
こんにちは。今日はお招きいただきありがとうございます。みなさんとお話しできることを楽しみにしています。少し経歴をご紹介すると、私はAIという野生的で奇妙で、そして世界を変える分野を理解するお手伝いをしています。
私はスタンフォード大学の研究者で、AIインデックスというプロジェクトを率いています。これは人工知能に関して何が起きているのかを、見出しやハイプを超えて追跡する大規模なグローバルな取り組みです。政府の政策から日常的なテクノロジーまで調査しており、私の研究はこの新しいテクノロジーの将来と理解を形作るものとなっています。
今日は、もちろん彼の仕事についてお話ししますが、AIの裏にいる人間についても知りたいと思っています。それでは、さっそく始めましょう。
少しカジュアルに始めましょうか。あなたは研究者なので、多くの知識をお聞きすることが期待されますが、その前の人生もあったはずですよね？バーで偶然出会ったとして、私はAIについてあまり詳しくない人間だとして、あなたの仕事を簡単に説明してもらえますか？
基本的に、私はAIの世界で何が起きているかを、このテクノロジーについて重要な決断をする必要がある人々のために説明しようとしています。AIインデックスは2017年に作られたリソースで、AIが変革的なテクノロジーになるだろうと感じた人々のグループによって作られました。そのため、このテクノロジーについて、技術的、経済的、政治的な観点からデータに基づいた議論の基盤となるリソースが必要だと考えられました。それが私のやっていることです。私はこの取り組みを促進し、データを収集し、可視化し、それについてストーリーを語ります。
そして、政策立案者やビジネスの方々とたくさん話をして、彼らがAIについて決断を下す際に、正しいデータを持ち、最良の決断ができるようにしています。
スタンフォードで働き始める前の版もありましたよね。AI研究者になる前のニースターはどんな人だったのですか？あなたの情熱は何で、最終的にスタンフォードでAI研究をすることになったのですか？
私の夢はいまだにプロのアイスホッケー選手になることなんですよ。カナダのトロント出身ですから、いつかトロント・メープルリーフスのユニフォームを着ることができればと思っていますが、年を取るにつれてその夢は現実から遠ざかっています。でも夢を完全に諦めるわけにはいきませんよね？
子供の頃からそう考えていました。でも実践に関連するような形で学問にも常に興味がありました。ハーバードとオックスフォードで学位を取得し、ある時点で政治学の教授になりたいと考えていました。政治学の研究はとても楽しかったのですが、政治学の多くの研究は過去に起こったことを見て理解しようとするものです。修士課程のとき、最も刺激的なことはこれから起こることだと感じました。特にテクノロジーやAIのようなものが21世紀の最も基本的な問題になると感じ、それらの問題に取り組める立場に自分を置きたいと思いました。幸運にもスタンフォードで仕事を得ることができました。これはChat GPTが登場する前のことで、Chat GPTが発表されてから、世界がこのテクノロジーに目覚めるのを見るのは少し大変な経験でした。
起こりそうなことを予測していましたか？それとも単なる偶然でAIの分野に入ることになったのですか？
AIが大きなものになると感じていましたが、それがどのように大きなものになるかは予想していませんでした。Chat GPTの瞬間は多くの人を驚かせました。必ずしも技術的な観点からではありません。Chat GPT登場前でさえ、テクノロジーはすでにそこにありました。GoogleやOpenAI、他の企業もすでに言語モデルを持っていましたが、Chat GPTは多くの面でマーケティングの瞬間でした。世界中の人々がAIが何をできるかを実際に見て、それまでにないほどAIを注目の的にしました。
AIがいつか大きなものになると常に思っていましたが、それが重要になった特定の方法は予想していませんでした。
もう少し個人的なレベルで、AIはあなたの仕事の仕方をどのように形作りましたか？AIの前と後の違いはありますか？日常的にはどのように使用していますか？
かなり使っています。研究者なので、私の仕事の多くはアイデアを生み出したり、情報源を見つけたり、書いたり、書かれたものをレビューしたりすることを含みます。現在の言語モデルはそれらのためにとても優れたツールだと感じています。
面白いことに、AIは私たちのチームがより生産的になるのに大いに役立っています。良い例を挙げると、2021年にインデックスで働き始めた時、専任は2人で約200ページのレポートを作成していました。4年後の今、レポートは約500ページになりました。専任は今でも2人ですが、これらのツールを使用しているので生産性は約3倍になりました。また、プロセスもより効率的になりました。
これについて考えることは興味深いです。AIが仕事に与える影響についての大きな疑問の一つは、それがどのような効果をもたらすかということです。大規模な労働力の置き換えにつながる可能性があるという説得力のある議論もあれば、大規模なスキルアップにつながる可能性があるという議論もあります。
興味深いのは、AIを使用してAIが時間を節約すると感じる多くの人々が「私はまだたくさん働いています。ただ、以前は時間がなかったプロジェクトに取り組んでいるだけです」と言うことです。
研究者として、毎日AIに関するニュースが次々と入ってくる中で、どのようにして地に足をつけて、AIのハイプ疲れを避けていますか？言い換えれば、これらすべてのニュースを聞いて理解しようとすることに退屈を感じることはありますか？
退屈を感じることはありません。私は自分の仕事が本当に好きです。AIエコシステムで何が起こっているのか、どのように進化し、変化しているのかに注目するのを楽しんでいます。私の心の中で進化してきた面白いことの一つは、AIの発展に謙虚に取り組むことです。
AIは非常に政治化された空間です。テクノロジーが何ができて何ができないかについて、多くの熱い意見があります。そして更に重要なのは、10年後、5年後、または100年後に何ができるかについてです。なぜなら、そのような将来を見据えた予測的な取り組みは、今日どのように対処するかを決定するからです。
私が気付いたのは、人間は予測において最善を尽くしますが、正確な予測をすることは非常に難しいことが多いということです。私にとってこれは良いことでもあります。なぜなら、将来がどこに向かうかわからないという認識と、将来起こると思うことではなく、実際に起こっていることに基づいて反応するという態度を持つ必要があるからです。
良い例は、AIとChat GPTのこの言語モデリング時代の立ち上げです。学校にいた時、自動化と自動化が労働者に与える影響についての文献をたくさん読みました。多くの経済学者は、自動化と技術の改善がまず日常的な手作業や反復作業に影響を与えると予測しました。そして、もし何かあるとすれば、法律や創造的な仕事のような知的作業をする人々は影響を受けないだろうと。
私たちはほぼ逆のことが起こるのを見てきました。現在、多くの弁護士のような人々の仕事ができるAIシステムがありますが、AIはまだ建物を建てたり、トイレを修理したり、ハンバーガーを作ったりすることはできません。これは、私たちがあることを考えていたが、別のことが起こった例です。そして今、テクノロジーにどう反応するか、それが私たちをどのような状況に置いたかを変えなければなりません。
そうですね。個人的な観点から、AIとの協力がますます増える中で、最も代替不可能な人間の資質は何だと思いますか？
これは良い質問です。私自身、多くのこれらの技術の発展のペースに驚かされてきました。ですから、ここに座って「XとYとZは人間だけができることで、これらの技術にはできないこと」と言いたくはありません。
しかし、これらの技術を見ると、人間と人間のやり取りを含む仕事がまだたくさんあり、それは非常に重要で、すぐにAIにアウトソースするのは難しいと想像しています。つまり、私たち全員が交渉し、パートナーと協力し、ネットワークを築く必要があります。まだ非常に人間対人間の世界であり、そのような対話やネットワーキングの一部をAIシステムにアウトソースするためには多くのことが起こる必要があります。システムはより柔軟な思考者になる必要があります。
しかし、法的にも、例えば組織が「私のAIコパイロットと交渉してください」と言って満足するかどうかはわかりません。弁護士チームではなく。
また、任意の日に、人間は非常に柔軟に動作します。人間の知性の特徴と美しさは、多くのことができることだと思います。異なる言語を聞き、書き、読み、車を運転すること、それらはすべて知性を伴います。そして、任意の仕事日には、今日何をするのか？あなたたちとポッドキャストを録音し、いくつかのメールに返信し、いくつかの会議の準備をし、いくつかの研究をする必要があります。これらすべてのタスクがあり、AIはいくつかのメールのコピー編集や一部の研究を手伝うかもしれませんが、タスクの全範囲を実行することは、柔軟な思考を必要とするため、AIシステムにとって難しいです。このレベルの柔軟性の向上は、これらのシステムがまだ苦労していることだと思います。
しかし、エージェントAIシステムに関するより多くの研究も見ています。そのスペースが将来どのように進化するか興味深いでしょう。
そうですね。実際にレポートの内容に少し入りましょう。レポートの発見の一つは、まさにこのことだったと思います。AIはまだ置き換えることができませんが、非常に速く進化していて、どんどん適応していますよね。具体的な内容に入る前に、レポートの主な発見を一般的に教えていただけますか？また、人々にレポートを読むよう勧める理由も教えてください。
主な発見をTL;DRで要約すると（これが500ページ全体を読むのを止めるものでないことを願います。私が全部書いたんですから）、以前ヨハネスさんが冗談で言っていましたが、私は大学時代にコメディライターになりたかったので、AIインデックスは実はその失敗した執筆キャリアを追求する試みなんです。だから皆さん、ぜひレポートを読んでください。
TL;DRとしては、AIのパフォーマンスは引き続き向上しています。そして、それが良くなるにつれて、AIは日常生活にますます組み込まれています。そして今、それに反応して進化しているエコシステムを見始めています。企業はテクノロジーをより多く使用しており、それは課題、機会、実際にどれくらい良いのかという質問をもたらしています。責任あるAIエコシステムも様々な点で進化しています。
どの国が先頭に立っているか、どの国が先頭に立っていないかなど、地政学的な質問も多くあります。一部の国はこのテクノロジーについてより楽観的であり、一部の国はあまり楽観的ではありません。また、世界中の政府も規制と投資の両方でAIについてステップアップしています。
これらの個々のハイライトについてもっと詳しく説明することもできますが、私にとってのストーリーは、テクノロジーがはるかに良くなり、それが私たち全員の生活の一部になり、さまざまな利害関係者がさまざまな方法で反応しているということです。そして、その反応は人々がこのテクノロジーの可能性を見ていることに根ざしていると思います。
早期のデータの多くが、このテクノロジーがかなり強力であり、針を動かすことができることを示唆しています。しかし、それがどれほど強力なのか、そしてどれだけの針を動かすのかを理解することが本当の質問だと思います。
素晴らしい概要をありがとうございます。ニースターさん。後ほどあなたのコメントをいくつか掘り下げてみましょう。その前に、今年の版で驚いたことは何かありますか？一つか二つでも。これまでのレポートからの自然な進化のように聞こえましたが、今年から新しい洞察として際立っていることはありますか？
一つ驚いたことは、AIがはるかに効率的で、手頃で、アクセスしやすくなった程度です。それが起こると予想していなかったか、それほど早く起こるとは思っていませんでした。
昨年レポートを書いた時、大きな結論の一つは、これらのシステムを作るのにとてもお金がかかるため、産業界がAIを本当にリードしているということでした。フロンティアモデルの一部は、トレーニングに1億ドルから2億ドルかかると言われていました。そして、それはこれらのシステムを構築するためにかかる多くのお金とリソースです。そして、「より小さなプレーヤーは競争できるのか？」「このテクノロジーはどれほどリソース集約的になるのか？」という疑問がありました。
しかし、昨年見られたことの一つは、ハードウェアとトレーニングの改善により、より効率的で、手頃で、アクセスしやすいモデルが多くなったことです。たとえば、Chat GPTのバックボーンであるGPT-3.5のレベルで実行されたシステムの推論コストは、2年以内に280倍も下がりました。ハードウェアコストは年間30％減少しています。エネルギー効率は40％向上しています。
また、テクノロジーの普及に実質的に役立つオープンウェイトモデルもクローズドウェイトモデルとのパフォーマンスギャップを埋めています。これらすべてのことは、高度なAIへの参入障壁が低くなり、エコシステムがますますオープンでアクセスしやすくなっていることを強調しています。
多くの技術でこれは自然なことかもしれませんが、それが人工知能でこれほど早く起こるとは予想していませんでした。
そして、もちろんこのような急速な進歩がAIが実質的に私たちの日常生活に組み込まれるようになったという事実に貢献していますよね。それはもちろんレポートの発見の一つですが、AIが日常生活に組み込まれているというのがどの程度なのか、または実際にはどういう意味なのかを理解しませんでした。
というのも、私の日常の仕事はトレーナーでビジネス開発トレーナーなのですが、トレーニングに来る多くの人々は、Chat GPTを使ったことがない、時には聞いたこともないことがあります。これは明らかに最も一般的なものだと思いますが。AIが組み込まれているとはどの程度のことなのでしょうか？それは私たち一般の個人が感じるものなのか、それとも企業が使用してその効果を受けるだけなのでしょうか？
「組み込まれている」をどのように定義するかによると思います。いくつかの異なる事柄を調べました。例えば、米国のヘルスケア分野では、FDAが承認する医療機器の数が急増し続けています。2015年には、FDA関連のAI医療機器はわずか6つでした。2023年には220になりました。
サンフランシスコで時間を過ごすと、自動運転車を見ることができます。それらはもはや実験的なものではありません。多くの人がWhimoに乗っています。米国の多くの都市にあります。中国も非常に堅牢な自律型車両のフリートを持っています。そこで進行していることはたくさんあります。
しかし、見方も異なります。昨年のレポートではなく、昨年のレポートで私たちが調べたある調査がありました。トロントのシュワルツ・リーセマン研究所からのものでした。Chat GPTがどれほど広く知られているかという質問を尋ねましたが、これはまた1年前のことで、彼らの調査では世界の約2/3がChat GPTを認識しており、そのうち約半分、つまり1/3が少なくとも週に一度Chat GPTを使用していることがわかりました。
人々がそれを認識し、このテクノロジーを使用していることを示唆するデータはたくさんあります。また、AIを単に言語モデルとしてだけでなく、多くの異なる意味と方法で考えることも重要だと思います。AIというテクノロジーが今日、私たち全員の生活の一部になりつつあることを見ています。
AIはビジネス側でも非常に影響力があり、最も大きな利点を得るのはビジネス組織だと信じている人もいます。レポートでは、組織の78％が現在AIを統合していることが示されていましたが、彼らは実際にどの程度使用していますか？そして二つ目の質問として、早期採用者は何をして勝利し、後発者はどうやって追いつくことができますか？
素晴らしい質問です。その数字を引用してくれて嬉しいです。少し背景を提供することが重要だと思います。おそらくAIの企業導入に関する最良のデータはマッキンゼーから来ています。彼らは2017年から、世界中の組織がビジネスでAIをどのように使用しているかを調査しています。彼らはAIの使用を少なくとも一つの機能で使用することとして定義しています。2017年には20％で、2019年から2023年までは約50％を推移し、昨年は78％に急上昇しました。
報告された使用は増えていますが、彼らは質問を「少なくとも一つの機能でAIを使用している組織の割合は何か」として設定しています。これは、一部の企業が本当にたくさん使っていて、一部がほとんど実験していないという事実を完全にはキャプチャしていません。
市場がまだ非常に未熟であることも注目することが重要です。マッキンゼーは、C-suite幹部の1％だけが生成AIの展開が成熟していると報告したという別の調査も行いました。多くの企業はまだ非常に初期段階にあります。
前のAIインデックスレポートでは、AIをどの程度展開するかを決定する要因について考えてきました。それは本当に、どのような会社と話しているかによって異なります。しかし、一部の企業は戦略レベルで苦労していると思います。このテクノロジーが必要な理由、それが彼らに何をもたらすのか、実際のビジョンが何なのかを明確に述べるのに苦労しています。なぜなら、AIでできることはたくさんあり、どのように使えるかを知的に考える必要があるからです。
一部は人材レベルで苦労しています。戦略はあるが、AIを前進させるために必要な人々を見つけることができません。そして三つ目は、戦略と人材はあるが、チーム間での買収がないか、実際に実行するために必要な方法論やシステムがないため、実行が難しい場合です。これが、人々がこの質問についてもう少し考える時に見る観点の違いだと思います。
ありがとうございます。私の心にもあったのは、私の会社でもAIを使っていますが、私は創業者なので、多くの実験ができますが、私たちは「AIファースト」の会社ではありません。そういう表現はしないでしょう。また、クライアントや私のチームと一緒に気づいたのは、時々彼らはAIを本当に信頼していないことです。プライバシーやセキュリティなどの問題があると思います。
現在、業界で最も大きなAIに関する懸念は何でしょうか？一般の人々だけでなく、業界内で急務と思われるもの、また人々がAIを使う方法に影響しているものがあれば教えてください。
素晴らしい質問です。一般の人々から見ると、AIの楽観主義には鋭い地域的な違いがあります。中国、インドネシア、タイなど、このテクノロジーに非常に前向きで楽観的な場所があります。一方、アメリカ、カナダ、イギリスなどは非常に悲観的です。後者のグループの国々は、Chat GPTが出てきてから楽観的になってきましたが、他のいくつかの国々の楽観主義のレベルにはまだ遠く及びません。
何がこれを引き起こしているのかは難しいですが、私の理論の一つは、このテクノロジーが労働の観点から何をするかという恐れに関連していると思います。Pewのデータを見ると、アメリカ人にAIについての最大の懸念は何かと尋ねると、最も多い懸念は仕事の喪失や仕事の置き換えです。
アメリカ、カナダ、イギリスなどの場所では、一般的に言えば、AIに対してより楽観的な国々よりも生活水準が少し高いです。そして、これらの国々では、おそらく私たちの標準が侵食されるか、私たちが持つかもしれない仕事がこの新しいテクノロジーの導入によって取られるかもしれないという恐れがあるかもしれません。
人々はプライバシーの喪失や人間のつながりの侵食についても懸念していますが、仕事に関することが最も重要だと思います。一方、多くの企業と話をすると、物語は少し変わってきています。データがこれを裏付けていますが、これは多くの異なるビジネスとの会話からも感じています。
今の最大の懸念は、AIに関連するROI（投資収益率）と、それをどのようにうまく使用するかということです。AIは多くの価値を生み出しますし、おそらく毎週ビジネスリーダーとテクノロジーで何が起こっているかについて話をしていますが、彼らにビジネスでAIを使用するよう説得する必要はありません。それは私たちが持つ必要のある会話のトーンではありません。しかし、価値とROIを推進するために何をする必要があるかを理解するのを助ける必要があります。
AIエコシステムでは、AIはまだ非常に未熟なテクノロジーです。新しい技術が導入されてから、経済で一貫して大規模な生産性向上の影響を持つまでには、歴史的に約20〜25年のギャップがあります。私たちはまだAIの初期段階にあります。もしあなたがビジネスリーダーであれば、おそらくAIに多くのお金を投じていますが、そのROIを見るのには数年かかるかもしれません。有名な生産性Jカーブが示唆しているのは、変革の最初の数ヶ月または期間では生産性の損失があるかもしれませんが、長期的には生産性の向上があるかもしれないということです。
では、ビジネスリーダーはどのようにして短期的な困難を乗り越えるのでしょうか？それが私が見ている大きなことの一つです。
先ほど言及した側面の一つに焦点を当ててみましょう。国によってAIの楽観主義に大きなギャップがあります。その根本的な理由をもう少し理解したいと思います。
中国のような国では、人口の83％がAIは有害よりも有益だと考えています。一方、スペクトルの反対側では、アメリカでは39％が楽観主義が潜在的な危害を上回ると考えています。また、ドイツ、フランス、イギリスなど一部の国々では、過去数年で楽観主義が大幅に成長しています。
低迷している国々の主な懸念は何だと思いますか？そして、AIに関してよりリスクを認識した楽観主義を強化するにはどうすればよいでしょうか？
先ほども言ったように、労働市場における置き換えの恐れに関連していると思います。データはありませんが、次のような理論を聞いたことがあります。中国やインドネシア、タイなどの多くの国では、このテクノロジーを見て、おそらくこれが私たちをより向上させ、より良い生活水準と生活の質を実現するのに役立つかもしれないと考えます。一方、カナダや米国などの国では、このテクノロジーを見て、これが私の仕事を奪うのではないかと考えるかもしれません。
仕事に関する理論にはいくつかの根拠があると思います。米国やカナダなどの多くの国はまだかなり悲観的ですが、2022年以来、これらの国ではAIに対する楽観主義が大幅に増加しています。たとえば、フランスでは10％、ドイツでは10％、カナダでは8〜9％上昇しています。その一部は、人々がテクノロジーを見て、私たちはみんなChat GPTを使っていて、それは物事に役立ちますが、Chat GPTが私の仕事を奪うとは心配していないからだと思います。それはツールであり、私がやることの全範囲をできるものではないからです。そのため、楽観主義がどのように変化し進化しているかを説明できると思います。
より広い意味で、人々にこのテクノロジーを受け入れてもらうにはどうすればよいかについては、技術的な変化は多くの場合、基本的には避けられないわけではないにしても、歴史的にテクノロジーは登場し、価値があれば導入され、常に新しいテクノロジーを壊そうとする人々（例えば、商工業者）がいましたが、テクノロジーは通常残ります。しかしもちろん、これらのテクノロジーを強制され、選択肢や発言権を持たず、仕事を失い、当然のことながら不満を抱く多くの人々がいます。
これらの人々を議論に参加させ、AIが彼らがやることを向上させ、様々な方法で彼らの立場を改善できることを理解するのを助ける方法を見つける必要があると思います。また、AIの周りでリスキリングや人々が学ぶ必要のあることを学ぶための機会に投資することも重要だと思います。それは非常に厄介なテクノロジーであり、おそらく10年、20年、30年職に就いていて、AIが何をできるか、どのように使用できるかについて新しいスキルを学ぶ必要があるかもしれない世界を見ているかもしれません。私たちは人々がそのような思考作業をより快適かつ柔軟に行える立場に置く必要があります。
あなたには何か考えがありますか？または業界やチームを向上させるのに本当に優れている企業を見たことがありますか？ベストプラクティスは何で、どのように人々が自分自身をリスキルし、AIを本当に受け入れるのを助けることができますか？結局のところ、あなたが言ったように、AIはどこにも行かないので、いつかは向き合わなければなりません。今日聴いている人々が実践できる実用的なアドバイスはありますか？
私が思うに、一つは利用可能なリソースを活用することです。AI教育の旅に取り組んでいる多くの良い組織があります。それは私がいくつかのビジネスを支援してきたことでもあります。私がアドバイスしているスタートアップの一つは、ユーザーが新しいテクノロジーについて繰り返し新しいことを学び、その学習を資格化できるプラットフォームを構築しようとしています。そのようなリソースを活用することが重要です。
しかし、実際には多くのことはリーダーシップレベルから始まると思います。従業員が自分でやるのは一つのことですが、「AIはここにある、私たちはAIを受け入れるつもりだ」と言うビジネスのC-suiteでその態度を持つ必要があると思います。そして、まず第一に、私たちはこのテクノロジーについてそれほど多くを知らないということを認める必要があります。つまり、書店に行って「AIリスキリング101」という本を手に取って、ビジネスでこのテクノロジーを使用して労働力を向上させる方法を見つけることはできません。自分たちでこれを理解する必要があります。
初期の段階では忍耐が必要であることを受け入れ、ある程度の急な学習曲線があることを理解し、実験を少し行う必要があることを理解する必要があります。また、人間中心のアプローチに本当に重点を置くことも重要です。私が多くの企業で非常に肯定的に見ているのは、最も優れた企業は「AIを使って労働力を半分に削減できる」とは考えず、「AIを使って人々により良い仕事をさせ、そして彼らが得た時間を他のことやプロジェクトに再投資する」と考えていることです。そのような態度は非常に肯定的であり、テクノロジーに関する組織のバイインにつながると思います。
レポートについて締めくくるにあたり、AI好奇心の一般聴衆にとって関連性があると思われる、まだ触れていないことはありますか？
多くのテーマに触れました。一つ言いたいのは、かなり内容の濃いレポートなので、読んでみてください。興味があるかもしれない特定のことや質問があるかもしれませんが、レポートで見つけることができると思います。全体的に、人々はこのレポートを「関与している市民」の観点から見るべきだと思います。
先ほども言ったように、好むと好まざるとにかかわらず、AIはここにあります。そして、非常に多くの場合、テクノロジーがどのように開発され、私たち全員の生活にどのような影響を与えるかは、テクノロジーの問題というよりも人間の問題です。人間がテクノロジーにどのように反応するか？それをどのように考えたり概念化したりするか？そしてそれは人々を含むプロセスであり、人々を含むべきです。
私たちスタンフォードとインデックスでは、これが物事を前進させ、大きな影響を与えることができるツールだと考えており、人々がこの特定のツールがどのような効果をもたらすかを考えるプロセスに参加してほしいと思っています。それが私たちにとって本当に強調し、考えることが重要だと思います。
完全に同意します。それも私たちがこのポッドキャストを始めた理由の一つであり、AIのような新しいテクノロジーに関して物事の人間側を本当に理解するためです。完全に同意し、レポートを読むことを強くお勧めします。AIで出会う最も包括的な作品の一つです。私たちからの強い推薦です。
そして、ニースターさん、AIに関する予測が好きではないことは知っています。だからAIに関する予測については尋ねませんが、AIの未来についてのあなた個人の希望は何ですか？どのように想像していますか？
私は人間の状態を強化し、生活をより楽しくし、生活の質を向上させると思います。世界にはまだ多くの困難や問題があります。これはAIのポッドキャストであり、世界の状態についてのポッドキャストではありませんが、おそらく私たちの多くは、100年前や200年前よりも現在の生活の方が良いでしょう。寿命ははるかに長くなりました。人々の労働時間は減りました。多くの西洋諸国では、100年前の平均労働時間は週に50〜60時間でした。今は労働時間は減少し、収入は増えています。
そして、私たち全員がまだ仕事をすることができ、しかし家族、友人、趣味のためにより多くの時間を持つことができる世界、おそらく病気、疾病、病などが、これらのテクノロジーによって、またはこれらのテクノロジーの支援を受けて開発された非常に刺激的な治療法があるため、私たちに影響を与えることが少ない世界、あるいはおそらく私たち自身の最高のバージョンになることができる世界、それは考えるのに本当に刺激的で、向かっていくのに刺激的なことだと思います。
しかし、それは単に達成するものではなく、それはただあなたに起こるものではありません。あなたはそれを作る必要があり、このテクノロジー、それが意味すること、それがどのような影響を与えるかについての言説を通じて作ります。それが私の希望であり、ポッドキャストのこの部分を人々へのそのような願望を参照して締めくくりたかった理由です。
素晴らしいです。繰り返しますが、私たちのポッドキャストでもそれを支援したいと思っています。しかし、私の、そしてアリスも同様だと思いますが、希望はAIが私たちの生活を少し楽しくすることです。
楽しい音で終えるために、私たちは「AIかそうでないか」という小さなゲームを用意しました。明らかにあなたはしばらくAIと一緒に働いてきて、様々な角度から研究しています。だから、どのようなテキストがAI生成で、どのようなテキストが実際に本物なのかを見極める訓練された目を持っていると思います。
これは素晴らしいゲームです。私はいつも人々にChat GPT生成のテキストを検出できると言っていますから、それが本当かどうか見てみましょう。
では、最初のものから始めましょう。テキストは「リベラルなアメリカと保守的なアメリカはありません。アメリカ合衆国があるのです。」AIではないと思います。
その通りです。それは実際に2004年のDNC基調講演でのバラク・オバマの実際の政治演説で、彼のキャリアを立ち上げるのに役立った決定的な演説の一つでした。最初の1つ、そこまで良いですね。
次はいかがですか？
次は詩です。「雨は記憶のように降り注いだ。柔らかく終わりなく、言い方を忘れてしまった名前を洗い流す。」AIかそうでないか。
それはAIだと思います。
そうですね。良いですね。もっと難しくするべきでしたね。
どのAIを使用して生成しましたか？
Chat GPTとPerplexityを使用しました。組み合わせました。
次の引用は映画からのものかもしれません。「時々、誰も何かを想像しない人々が、誰もできないことをする。」
人間が生成したものだと思います。
その通りです。これは「The Imitation Game（イミテーション・ゲーム）」からのものです。実際にはアラン・チューリングについての映画からの台詞です。
3対3ですね。次はどうでしょう。
「人間は自由に生まれるが、至る所で鎖につながれている。」
それはカール・マルクスではありませんか？間違っていたら申し訳ありません。
カール・マルクスではなく、ジャン＝ジャック・ルソーです。
そうですね。「人間のもの」とは言ったつもりです。そうです。政治学を勉強したと言いましたが、それは私たちが共有していることです。ジャン＝ジャック・ルソーについてのエッセイを書いていたので、それが分からなかったことは恥ずかしいですが、それが人間のものであることは確かに知っていました。それについて議論した記憶がありますから。ただ、マルクスだと思っていましたが、ジャン＝ジャック・ルソーでした。現代性のもう一人の批評家です。
ジャン＝ジャック・ルソーのどの本か知っていますか？
おそらく彼の第二言説か第一言説でしょう。そのうちの一つです。
「社会契約論」（1762年）からです。
そうですね。それらのどれかです。それらはすべて昔読みましたが、それは約10年前のことでした。理解できます。
スコアは4対4で、これは良いですね。最後のものです。5対5にできるか見てみましょう。これも詩です。
「愛は雷ではない、それは静けさの後、空が静止する方法を思い出すときだ。」AIかそうでないか？
私はこれは人間のものだと言うつもりです。
ついに彼を破ることができました。これは偽物でした。
悪くないです。5分の4で満足しています。
素晴らしい、ニースターさん。どうもありがとうございました。これは本当に洞察に満ちていて、もちろんレポートへの素晴らしい紹介でもありました。もちろん、皆さんと絶対にすべてを共有することはできないことに注意しています。それを読む必要があるからです。それは重要です。ニースターさんが言ったように、AIは私たち全員に影響を与えるものです。それは残り続けるでしょう。だから、何が起こっているのかに注意を払う必要があります。もちろん、私たちは下の説明にすべてのリンクを入れます。
ここまで見てくれた皆さん、このビデオにいいねを付け、チャンネル登録をして、このような刺激的な会話を見逃さないようにしてください。ニースターさん、一緒に参加してくれてありがとうございます。皆さん、次回のエピソードでお会いしましょう。
ホストしてくれてありがとう。これは本当に楽しかったです。AIトゥーゴーポッドキャストの登録をお忘れなく。
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