2023年以降のAI

2023年以降のAI

概要

パックマンのゲームを一から再現したもの、2022年にジョー・ローガンがスティーブ・ジョブズにインタビューしたもの、患者のメラノーマや心機能不全のリスクを予測すること、これら3つに共通するものは何でしょうか？もし人工知能と答えたなら、正解です！

このレポートでは、ビジネスで利用可能な最新のAIツール（AIビデオジェネレーター、オーディオとビデオゲームの作成、予測モデル、自動運転車など）、AIがどのように機能するかの簡単な説明、AIの法的な問題、そして2030年、2040年、さらには2050年にどのような仕事が影響を受ける可能性があるかについて共有します。

AIの最高の例

2023年に向けてAIが何を達成できるか、ここでインスピレーションを得て、恐怖を感じてみてください：

• AIは現在、電話での予約をスケジュールする際に、人間を信じられるほどに模倣することができます。
• 自動運転タクシーはフェニックスのダウンタウンで利用可能です。イケアとウォルマートはテキサスで無人トラックの配送を試行しています。
• 自動運転のブラックホークヘリコプターは現在、134キロメートルを飛行することができます。
• GoogleのWingはすでにオーストラリアのDoorDashの顧客に配達を行っています。
• Lobeのようなアプリを使用すると、自分の機械学習モデルを訓練して植物を識別したり、ジェスチャーや感情を認識したり、リピートを数えたりすることができます。
• AI音楽は、1951年のアラン・チューリングのコンピュータ生成メロディー以来存在しています。
今日では、AI音楽を生成できるプラットフォームが数多く存在します。人間がAIを使って音楽を作るためのAIソングコンテストさえあります。[/item]
• AIは、有名なアーティストを模倣したり、コロラド州フェアで優勝したり、ビデオゲームやコミックブック全体のアートを作成したりするために、テキストプロンプトからリアルな画像を生成することができます。
• SceneryAIのようなアプリは、アップロードされた画像の特定の部分を分離し、それらをAIが生成したコンポーネントで置き換えることができます。
• また、Unscreenというツールは、AIを使用してビデオから背景を削除します。
• Facetuneのようなツールは、セルフィーを編集、強化、修正することができます。AIはあなたがどれだけ魅力的であるかさえ判断することができます。
• GoogleのImagen Videoは、「テディベアが皿洗いをしている」といったフレーズのための短いクリップを作成することができます。
• そして、GoogleのDreamFusionシステムは、プロンプトから3Dアセットを作成することができます。
• 2020年には、NVIDIAが作成したAIが、ゲームがプレイされる様子を何時間も見ているだけで、ゲーム「パックマン」のプレイ可能なバージョンを再現することができました。
• AIはゲームレベルの設計にも使用されており、一つのAIシステムはプレイヤーとしてレベルをテストし、ゲームAIがそれらを構築します。
• ゲーム開発者はすでに、魅力的なプロフェッショナルなボイスパフォーマンスを作成するためのツールを使用しています。
• Altered AIというツールは、20人のプロフェッショナルな「AIアクター」を搭載しており、インディーゲームやトリプルAゲームスタジオでも使用されています。
• 現在では、AIは記事、脚本、ファンタジーノベルの執筆にも使用されています。
• クリエイターはOtter AIを使用して他人が作成したビデオを口述し、その後JarvisまたはJasper AIを使用してテキストを変更し、自分自身のバージョンを作成します。
• OpenAIのGPT-3大言語モデルはすでに人間の読者を騙すことができるため、Googleは積極的にAIによる記事の生成を停止しようとしています。
• Google自身が開発を試みた"ユニバーサルスピーチモデル"は、400の言語で訓練され、これまでで最大の飛躍となる可能性があります。1つのAIモデルに何百もの言語が含まれていれば、Googleは複数の言語で検索エンジンを改善することができます。
• AIはペナルティキックやジャンプショットの分析に使用され、HomeCourtアプリのようなものです。
• AIはまた、全選手の動きを追跡し、トレーニング用の全チームのAIバージョンを作成するために使用することもできます。
• そして、Googleは人間の要求に応じて新しいコードを自動生成するロボットさえ作成することができます。

そして、それは現在利用可能なものや地平線上のものの1％にも満たないのです！

MITによれば、次のAIのブレイクスルーは、コンピュータビジョンとオーディオを一緒に使用して情報を解釈することができるマルチモーダルAIモデルから来ると予測されています。大言語モデルがAIに組み込まれると、ロボットは視覚的および音声的な手がかりを通じて周囲を理解するのに役立ちます。強化学習と組み合わせることで、AIはすぐに自律的に探索し、環境と相互作用してさらに学習することができます。

AIの仕組み

このビデオの範囲を超えてAIの仕組みを説明することは難しいですが、ここでは高レベルのクラッシュコースを提供します。AIとして認識されるためには、システムが自己の決定を下し、予測を立てる必要があります。開発者は、マシンラーニングを使用して"人工"知能、つまり何千もの決定単位を生成し、それらをパターンを学ぶために共同で働く格子状に相互接続します。これらの格子はニューラルネットワークを形成し、これは脳を模倣するための情報処理マシンで、異なる入力に基づいて異なる決定と予測を行うニューロンの相互接続ネットワークです。

AIの人工ニューロンは入力を取り込み、0または1の出力を生成します。これには、訓練されている内容に応じて上下に切り替えることができるユニークな重みとバイアスがあります。これらの数値は、各人工ニューロンに保存され、AIの脳の記憶を形成します。この計算と学習には大量の入力（つまり、数億から数十億の入力のデータセット）が必要で、AIが学習できるようになります。

AIが各入力をどのように重視するかを自己教育する方法は、バックプロパゲーションと呼ばれます。開発者は、AIに望ましい出力が既知の訓練例や入力を提供します。これに基づいて予測を立て、各出力にエラースコアが割り当てられます。その後、マシンは時間をかけて自己を再調整し、エラーを最小化し、より正確な予測を行うための最適な重みを学習します。それが一般的にAIがどのように機能するかです。

法的な影響

では、AIの背後にある著作権は誰が所有しているのでしょうか？AIは、1965年に誰かがコンピュータによって作成された音楽作品の著作権を申請したときから、米国著作権局の関心事でした。米国著作権局は少なくとも2回、直接的に責任を持つ人間の共同作業者がいない限り、AIアートは著作権を得ることができないと裁定しました。英国、EU、オーストラリアの知的財産局も同様の裁定を下しています。実際、EUでAIが著作権を得ることができるかどうかを判断するための4段階のテストがあります：

1. それは文学、科学、または芸術の領域での制作でなければならない [item]それは人間の知的努力の産物でなければならない
2. それは創造的な選択の結果でなければならない
3. そして、それらの選択は出力に表現されます。

ここで最も重要なのは第3ステップです：作品が著者の自由で創造的な選択を反映していない場合、その作品は著作権の観点から公共の領域と見なされます。 裁判所で別の判断が下されるまで、AIをツールとして使用する人間は、所有者として著作権によって保護されるべきです。しかし、人間がテキストプロンプトを入力して画像を作成するAIツールは、現在、著作権のあるオリジナルの著作物とは認められていません。

では、AIがあなたの画像を再現した場合はどうでしょうか？2020年現在、誰でも複雑なソフトウェアを使用せずにリアルなディープフェイクを作成することができます。すでに声の模倣アルゴリズムを用いて誰でもの声をコピーできるAIが存在します。これにより、身元詐欺や詐欺の増加につながる可能性があります。2020年には、香港の銀行マネージャーが、他の会社のディレクターの声をクローン化したボイスディープフェイクにより、3500万ドルの銀行振り込みを承認する被害に遭いました。これはAIによる声のクローニングを用いた詐欺の2例目であり、初めて成功したものでした。

そして、あなたの声や体に対する権利の法的なグレーゾーンがあります。イギリスの俳優リック・キーズウェッターは、テクノロジー企業での仕事の一環として、彼の声と顔の動きの録音に対するすべての権利を放棄しました。この会社は、彼に支払うことなく、ある日リックのAIバージョンを合法的に再現し、それから利益を得ることができるのでしょうか？

そして、深層偽造による性的コンテンツなど、職場での安全に対する考慮が必要なアプリケーションがあります。これは、被写体の同意なしに画像を作成するために使用することができます。2019年には、研究会社Sensitivity AIが、オンライン上の深層偽造ビデオの96%が非合意の成人向けコンテンツであることを発見しました。オープンソースの画像生成器StabilityAIはすでに、セレブリティの職場での安全に対する考慮が必要なコンテンツを再現するために使用されています。したがって、リックのような俳優が声と動きの権利を放棄した場合、彼の知識や同意なしに合法的に成人向けコンテンツを再現するために使用される可能性があるのでしょうか？米国と英国では、非合意の深層偽造を禁止する動きが勢いを増しています。これらすべての問題に対して、次の10年から15年で答えを提供することを期待して、訴訟の波が地平線に見えてきています…少なくとも、十分なお金がかかっているときには。

AIの仕事への影響

2022年の2,000人の労働者を対象とした調査では、14％がロボットに仕事を奪われたと報告しました。未来学者のトーマス・フレイは、現在の仕事の50％が2030年までには存在しなくなると推定しています。2024年までには、AIは人間よりも言語の翻訳が得意になると予測されています。2026年までには、彼らは高校のエッセイをより上手に書くことができるでしょう。2027年までには、彼らはトラックの運転が得意になるでしょう。2031年までには、彼らは小売業で働くでしょう。2049年までには、彼らはベストセラーの本を書くでしょう。そして2053年までには、彼らは手術を行うでしょう。また、次の120年ですべての人間の仕事が自動化されると予測されています。

以下は、影響を受ける業界（および役割）の簡単な概要です：

• タクシードライバーやキャッシャーは、最も機械に置き換えられる可能性が高い
• 配達は主にドローンや自動運転車によって行われるでしょう
• テレマーケティングは完全に自動化される可能性が高い
• 会計士、建設労働者、弁護士、医者などの他の役割は完全に自動化されるわけではありませんが、人工的に増強されるでしょう。
• 会計については、人間が行っていた仕事はすでにコンピューターによって行われています。
• 法律の分野では、デロイトは2036年までに10万の法律関連の役割（研究を通じて調査する大学院生）が自動化されると予測しています。
• IBMのWatson AIはすでに肺がんを90%の精度で診断しています。これは人間の医師の50%と比較しています。
• 製薬会社はAIを使用して、新薬の使用調査にかかる時間を1年からわずか2週間に短縮しています。
• 航空業界では、ロボットが飛行機の翼に塗装を施すのに24分しかかかりません。これは人間が数時間かけて行う作業です。
• Amazonは、製品在庫の約65%を識別し、持ち上げて分類できるロボットアームを発表しました。Amazonが年間で処理する50億個のパッケージのうち75%はすでに何らかの段階でロボットによって処理されています。

AIが提供するスケールが問題となります。これは富の集中化を促進します。最高のアルゴリズムを持つ数少ない大企業が市場を所有する可能性があります。これにより、勝者がすべてを獲得する環境が生まれます。例えば、最も安全な自動運転タクシー会社は、誰もが利用する会社になるでしょう。最高の画像生成器は、契約アーティストの代わりに誰もが使用するものになるでしょう。Adobe Shutterstockは、Dall-E 2画像生成器で独占的に作成された画像をライセンス付与し、販売するようになります。彼らのIPが使用されたときにアーティストにロイヤルティを支払う計画ですが、個々の人々は自分のAI生成アートをプラットフォームにアップロードすることが禁止されています。これらのサービスが進化するにつれて、そのコストは上昇し、アーティストは自分のレートを下げて競争力を保つ必要があります。

解決策は二つだけです：規制またはAIへのより大きな投資による競争力の強化。遅れを取ることは許されませんので、現在ビジネスの一部としてAIを使用していない場合は、参加する時期です。ビジネスにおけるAIの未来については、現時点では本当に無限です。読んでいただきありがとうございます。