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画期的な技術というのは、本当に画期的なのか、数十年、場合によっては、100年以上経ってからでないと判断できない場合が多いです。
最初の数年間はもてはやされた「新技術」が、数年後には一部の陰謀論者やニセ科学信奉者以外には相手にされなくなった、という事例はたくさんあります。
19世紀に発明されたプラスティックなども、最初は、ビリヤードのボールを安く作る材料としてセルロイドを考案した、というに過ぎませんでした。
プラスティックが、どこにいても周りを見回せばいくつも使われているくらい必要不可欠な材料になると予見した人は、19世紀中にはいなかったでしょう。
この記事の中だと、ミツバチの生態と受粉をデータ管理する、という技術など、画期的になる可能性があるように見えます。
この技術だけで問題が解決するとはいえませんが、今後の足がかりになる可能性もあります。
ミツバチが急減少して、野菜や果物の受粉がされなくなるというのは、食料生産のことだけを考えても、全人類的な深刻な問題です。
1位に選ばれている画像の自動生成などを行うジェネレーティブAIは、昨年のテクノロジー界隈を大きく賑やかしました。
年末には、難解な質問にもかなりの精度で適切だと思われる回答を提供してくれる、オープンAIのチャットボット「チャットGPT」がリリースされて世界中で話題になりました。
このチャットボットは、マイクロソフトの検索エンジンBingに搭載されるという報道も出てきていますので、ぱっと適切な回答を一発で出して欲しいという検索に関してはGoogleからBingに置き換わっていく可能性があるなとみています。
検索エンジンのGoogle一強の状態はこの20年間変化していないので、新しい動向が楽しみです。
Chat GPT」ようなテキスト生成AIツールやStable Diffuionのような画像生成AIツールなどを含めたジェネレーティブAIはたしかに2022年の一大トピックでしたね。実際に使ってみてもたしかに衝撃でした。
負の側面としては、Web上にこうした二次・三次的な情報や創作物が増えていくことによって、一次情報や創作のオーセンティシティみたいなものが損なわれていくこと。雑にいうと、こうした技術を扱う社会リテラシーが育たないままに「コピペ的なるもの」の乱用が広がりすぎていくことでしょうか。
検索という習慣や制作という概念そのものも置きかわっていく。技術自体はすばらしいものなので、さまざまな課題解決のための実装・プラグインしていくサービスが広がっていく中で、使う側のリテラシーがどう育まれていくかは注視しておきたいところです
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