AIを取り巻くハイプ：現実チェック

技術はメディアや世論、政府のルールと複雑に関わっている。この相互作用が、人々が技術、特に人工知能（AI）が何ができるかをどう見ているかを形作っている。AIに対する興奮が大きくなりすぎると、危険な状況や誤った研究方向、劣悪な政策に繋がることがある。この記事では、AIの過剰な期待が研究者や社会にとって何を意味するのか、そしてその有害な影響を減らすために何ができるかを考察する。

#現在のAIの話題

AIは今、あらゆる議論に登場していて、すごく注目を集めている。急速な進歩を促進し、多くの資金を集めた。でも、科学分野として見られているにもかかわらず、AIに関する多くの主張にはしっかりした証拠がない。メディアや一部の研究者は、AIが言語を理解したり人間のように考えたりできると主張することがあって、これが一般の人々を誤解させて、一般人工知能（AGI）に近づいていると思わせることがある。

この過剰な期待は、研究者や開発者が期待通りにAIを作れないと問題になる。悪い設計や欠陥のあるデータ、あるいは意図的なデマによってそうなることもある。このような過大評価は、AIシステムやその能力についての誤情報を広め、人々を害する可能性がある。間違った方向に研究の焦点を当て、社会の技術に対する見方にも影響を与えることがある。

AIの過剰な期待を定義することが重要だ。これは、経験的または理論的な裏付けがない技術に関する誇張された主張を指す。支持された主張とは、何かが科学研究を通じて証明され、初期の文脈を超えて信頼できることを意味する。この論文はAIの過剰な期待の源泉や、それが社会や研究に与えるリスクを探り、これらの危険を軽減する方法を示唆することを目指している。

#AIの主張の状況

最近のAIの改善により、特に大規模言語モデル（LLM）で驚くべき技術が生まれた。これらのシステムが推論や理解ができるといった主張がされるが、しばしば裏付けが不足している。短命のGalacticaモデルや、LaDMaのようなLLMの擬似的な意識に関する具体的な主張は、すぐに否定された。

より一般的な主張は、LLMが言語や推論について一般的な理解を持っていることを示唆し、人間の仕事を奪ったり教育を変えたりできるという信念を駆り立てている。LLMは特定のテストでは優れているかもしれないが、他のテストでは悪い結果が出ることが多く、この違いはテストの設計方法にも起因している。

研究によれば、これらのモデルは真に言語を理解するのではなく、トレーニングデータから特定のパターンを学習する傾向がある。また、誤った情報や偏った情報を生み出すことが知られている。ChatGPTのように保護されていると言われるモデルでもこういった問題が観察され、リスクを伴い、広告されているほど信頼できないことを示している。

画像や映像生成など、他のAIタイプにも同様の過剰な期待が存在している。これらのシステムは創造性や推論のスキルを持っていると主張されるが、特定のタスクに苦しむことが多く、偏った出力を生成することがある。過剰な期待の問題は新しいものではなく、自動運転技術も似たような過剰な期待に直面しており、自動運転車に関する多くの約束が実現していない。

狭いAIアプリケーションでも誤解を招く話が広がっている。多くのシステムが個人の特性を予測したり公共サービスを信頼できるように管理したりできると言われるが、これらの主張の多くには科学的証拠が不足している。この誇張は、適切なテストが行われなかったり、AIが扱えないタスクに適用しようとしたりすることから生じることがある。

過剰な期待の文化はAIに対する非現実的な期待を生む。AGIの明確な定義はないが、それは大きな興味の対象であり、資金やメディアの注目を集めることが多く、しばしばしっかりした裏付けがないままである。

#AI過剰期待の根源

AIの過剰な期待とその危険に対処するためには、それが成長する要因を理解することが重要だ。しばしば、議論はメディアの過剰な期待や財務的動機に焦点を当てるが、AI研究開発（R&D）エコシステム内のいくつかの問題がこの問題に寄与している。

研究者はAIシステムの設計に関してかなりのコントロールを持っているが、しばしば自分たちのデータや影響を外部のものとして見なしている。これにより、R&Dの努力とその社会的影響との間に断絶が生まれ、技術的効率を安全性や社会的懸念よりも優先しやすくなってしまう。革新の速いペースもこの距離を助長している。

R&Dエコシステムに焦点を当てることで、研究者や開発者がAIについて誤解を招くナarrティブを作り出す責任があることが浮き彫りになる。多くのAIシステムは孤立した環境で構築され、適切なテストなしで複雑な現実世界の状況に展開される。安全なR&D環境と現実世界のアプリケーションにおけるパフォーマンスの不一致は、誤ったデータや評価方法から生じることがある。

多くのAI研究者は、自分たちの予測には不確実性があることを考慮していない。不確実性は他の科学分野の重要な側面であるが、AI開発者はしばしばそれを見逃し、予測の本当の意味を理解しているとは言えない。この無視は、適切なテストや文書作成を無視するR&Dの慣行と結びつき、再現性の危機を招く。

また、文化的および概念的な問題も存在する。多くのAIシステムは複雑な人間の行動を扱っていて、明確な予測ができるという信念は、開発者の自信過剰に繋がることが多い。この驕りは、未解決の技術的課題を生むことがあり、信頼できるシステムの開発を難しくする。

#財政的プレッシャー

R&Dエコシステムは財政的要因と密接に結びついている。AIへの投資は経済的成功と安全のために重要視され、多くの資金が殺到している。しかし、多くのトップ研究者はプライベートなテック企業からかなりの資金を受け取っており、これが研究の優先順位に影響を与えることがある。

しばしば、迅速な結果を求めるプレッシャーが、AIの能力に関する誇張された主張を生むことがある。成功はしばしば狭いベンチマークでのパフォーマンスに結びつけられ、実世界のアプリケーションとは関係ない場合が多い。このため、研究者は、大胆な主張をするインセンティブを感じやすくなり、システムが実際には提供できない場合でさえある。

誤解を招く主張の例は多く、企業は資金や注目を集めるために自社のシステムを誤って表現することもある。このような行動は、消費者や規制当局にAIのパフォーマンスを評価する責任を押し付けることになり、彼らが十分な知識やアクセスを持たないことが多い。

#メディアの影響

メディアの報道もAIの過剰な期待のサイクルに関与している。AIのフィクション表現が、技術がその期待に応える前から一般の見解を形成する。これにより、研究者が自分の仕事について過剰に大げさな表現をすることを求められ、誤解を生むことが多くなる。

ジャーナリストは、AIの基本技術を理解していないために正確に報道することが難しいことがある。主張はR&Dの分野から公の目に移る際に歪められることがあり、これが過剰な期待のサイクルにさらなる拍車をかける。この誤表現は、一般の理解と科学的現実との間にギャップを生む。

#想像された未来としての技術

AIについて話すとき、その言葉の使い方が技術に対する一般の認識を形作ることを認識することが重要だ。このレトリックは、技術を社会的問題の解決策として描くことが多く、人々が課題をどう考えるかに影響を与える。例えば、自動運転車に関するナarrティブは、ヒューマンドライバーに関する問題を解決できるかのように示し、公共交通機関の改善など他の可能な解決策を無視することが多い。

同様に、LLMが従来の検索エンジンを置き換えるという主張は、情報探索の社会的側面を軽視している。特定の技術に関するナarrティブを促進することで、公の行動や認識を形作ることができる。

#誤表現のリスク

AIへの広範な過剰な期待は、その影響を明確に見ることを妨げることがある。過度に単純化されたナarrティブは、AIが普遍的に有益または有害であるという印象を作り出し、効果的な使用に必要なニュアンスを欠くことになる。このような考え方は、技術に対する思慮深い反省を妨げる。

AIを魔法のような解決策として描くことは、人間の制御を超えているかのように見えることがあり、開発者や政策立案者の意思決定を誤らせることがある。こういった誤解は、社会やR&Dエコシステムの両方に深刻な結果をもたらすことがある。

#非科学的で危険なシステム

AIの能力を誤解することは、実際に害をもたらすことがある。多くのケースが、AIシステムが不正確なために経済的、感情的、あるいは身体的なダメージを引き起こすことを示している。例えば、音声アシスタントが誤った医療アドバイスを提供してユーザーを誤導したり、医療における予測ツールが誤報を生み出し、危険な状況を作り出すことがある。

信頼できない予測AIの使用は、過剰な期待に関連するリスクを常態化させる可能性がある。実際の正確性に焦点を当てることは、責任のある使用に必要な重要な理解を覆い隠すことがある。AIシステムの限界を認識しないことは、これらの技術の影響を受ける個人に責任の重荷を押し付けることになる。

さらに、AIの誤表現の結果は迅速に広がることがあり、特に説得力のあるが不正確な情報を生成するときにはリスクが高まる。誤情報キャンペーンのリスクは、社会全体に影響を与え、技術に偏見を埋め込む可能性がある。

#研究の制限

AIの過剰な期待は、社会にリスクをもたらすだけでなく、R&Dの状況を制限することがある。多くの社会的問題は、過剰な期待を助長する欠陥のある研究慣行から直接生じる。研究者が問題を解決したと信じると、将来の研究で追求する質問が影響を受ける。

AIシステムに関する膨れ上がった主張は、誤った研究の優先順位や資金を招くことがある。多くの十分な資金を得たプロジェクトは、人生の結果の予測不可能性を無視することが多い。この慣行は、実際に注目を必要とする分野への投資を妨げ、現状を優先するサイクルを生む。

AIの公平性研究はしばしば、正確性と公平性の間に非現実的なバランスがあると仮定し、これが既存の問題を強化することがある。AIシステムの基盤となる有効性に関する問題を解決しないまま、公平性を確保しようとする試みは、目標を見失うことになる。大規模モデルに狭く焦点を当てることも、より良い解決策を提供できる代替アプローチの探求から目を逸らさせることがある。

フィールド自体がフィードバックループに閉じ込められ、社会の広範なニーズに十分に応えられない狭いアプローチを優先することになる。資金が特定の分野に注意を向けると、他の分野は未探査のままとなり、長期的に壊滅的な影響を及ぼすことになる。

#過剰な期待に対処し、減らす方法

AIに関する期待を適切に管理し、責任あるR&D環境を確保するためには、技術に対する過剰な期待を減らすことが重要である。この必要性は、研究者から一般の人々まで、全員を巻き込んだ包括的なアプローチを求める。

#多様化した資金と研究

AIの過剰な期待は、企業の利益を反映した限られた研究質問を優先する傾向がある。これに対抗するためには、資金と研究の多様化を促進することが重要だ。政府は、業界の仕事を補完する分野に投資し、科学的な信頼性やシステムの挙動に関する研究に重点を置くべきだ。

学際的なコラボレーションを促進することも研究を豊かにする。資金提供機関は多様な視点を支援し、広範な影響を意識した新世代の研究者を育成する手助けをすべきだ。

#責任あるR&D慣行

研究者や開発者は、過剰な期待に寄与する問題を認識し、自分たちの慣行を改善する必要がある。AIについて話すときに正確な言葉を使うことで、その能力を明確化する助けとなる。曖昧な言葉を使う代わりに、実際の機能を正確に記述することが求められる。

AIシステムを実世界の状況に展開する前に、厳密なテストと検証手続きを実施することが重要だ。研究者は、証拠に基づいた主張を優先し、誤解を招くベンチマークから結論を引き出すことを避けるべきだ。さまざまな分野の専門家との共同作業が、貴重な洞察を提供することになる。

#規制の取り組み

R&D慣行の変更には時間がかかることがあるため、外部の規制が過剰な期待に効果的に対処するために必要となることがある。AIのパフォーマンスに関する標準化された監査を実施することで、責任を明確にすることができる。トレーニングデータや意思決定プロセスに関する透明性をさらに高めることで、企業をチェックする手助けとなる。

既存の規制も、有害なAI主張に対処できる。消費者保護法を使用することで、企業が能力を誇張する場合に規制当局が介入できる。これにより、未検証のシステムのリリースを思いとどまらせることができる。

#技術的リテラシーの向上

メディアと一般の人々は、AIの過剰な期待に対処する重要な役割を持っている。ジャーナリストは、誤解を招く情報を伝えないようにAIの堅実な理解を身に着ける必要がある。技術に関する一般のリテラシーを向上させるイニシアティブは、AIについての情報に基づいた議論を促進するために重要だ。

AIに対する集合的な理解は、社会が過剰な約束を疑問視し、開発者に責任を問う力を与えることができる。学校で技術知識を促進する教育プログラムは、より情報に基づいた一般市民を育成することに繋がる。

#結論

AIの能力についての誤解は、一般の人々を誤解させ、研究の優先順位に影響を与える過剰な期待のサイクルを生んでいる。このサイクルには、R&Dエコシステムからメディアの表現、財政的動機まで、多くの要因が寄与している。この問題に取り組むには、研究者、規制当局、そして社会が集まってAI技術に対するより真実で責任ある理解を育む努力が求められる。こうした懸念に対処するために協力することで、AIの過剰な期待の危険を軽減し、社会のニーズにより良く応える健康的な研究環境を実現できる。