Why transformative AI is really, really hard to achieve
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注目のコメント
いくつか重要な示唆がありました。
「物理世界の操作が進歩しなければ、成長が大幅に加速する可能性は非常に低いように思えます。」
例えば、建設、医療、製造、輸送です。これらはロボットと自動運転の実用化が不可欠です。逆に言えば、この2つが巨大インパクトあるということですね。
「革新的な AI に関連する未解決の研究問題のリストは続いています。因果モデルの学習もその 1 つです。」
一つの素晴らしいAIが出来るとすべての問題が解けそうな気にさせられます。しかしそんな事はなくて、解決できたのは、ごく1部であるということがわかり、失望してきたというのが、AIの歴史です。
「AI開発が人間の入力を必要とする限り、人間は生産性を制限します。」
AI開発に人間フィードバックの重要性が認識されると、人間がAI開発の制約になるのは明らかです。やはり行動データの人間観察だけでは難しい。究極のAI開発に向けて人間が総力挙げて頑張るというのは、少し怖い世界でもあります。
「人間の知識の大部分は、暗黙のうちに記録されていない」
結果はデータとして残りますが、作業プロセスは記録されず、判断基準はさらに残りません。また人間同士であれば経験知で補い伝わりますが、AIにはそれができません。これは企業内で暗黙知を形式知化して、さらに組織知化する際の大きなハードルと認識しています。
「AI技術の進歩が続いても社会的・経済的ハードルがAI普及を妨げる」
特に信頼性を求める業務では、人間以上の高精度が要求されますし、ミスをリカバーする仕組みも必要です。だから、技術的にも経済的にも難しいケースに多々直面しています。先ほど、著名VC Andreesen Horowitzの共同創業者マーク・アンドリーセンがおすすめしていた記事。『変革をもたらすAIの実現が本当に、本当に難しい理由』
Google DeepMindのリサーチエンジニアZhengdong Wang氏と、The EconomistのArjun Ramani氏の共同執筆。
・AIは生産性を向上させても経済的インパクトを与える（1人あたりGDP成長率3%を上回る）のは困難
・いくつかの分野では急速な進歩が見られるが、技術的な課題は枚挙にいとまがない
・AIの技術的進歩が続いても社会的・経済的ハードルに制限される
早速以下の記事のプロンプトや、プラグインを活用しながら読んでみるのも良いのかもしれません
【保存版】あらゆる仕事を「全自動化」GPTプロンプト大全
https://newspicks.com/news/8616324/body
