AIの進化と学習
よしやす
理科っぽい視点で、身の回りのことを見てみませんか? そんない理科の時間B、第524回。
まさと
そんない理科の時間B、お送りいたしますのは、よしやすと、まさとです。よろしくお願いします。
よしやす
よろしくお願いします。なかなかね、まさとさんとかおりさんのタイミングが合わなくて、今日はかおりさんはお忙しくてお休みです。
はい。別に仲が悪いわけではありません。 仲が悪いわけではありません。なかなかね予定が合わないですね。
そうなんですよね。難しい。 今日はですね、8月の科学系ポッドキャスト共通テーマっていうのに沿って話そうかって思ってるんですが、うまくテーマに乗るか不安です。
難しいテーマなんですか? たぶんね、ここまで聞いてる人はタイトルをもう知ってるんであれですけど、
AIは怖いのか役に立つのかっていうのでお話をするんですけど、テーマは階段。
階段。 怖い話ですよね。
まさと
よつや階段とかの階段。 そうです。登る降りるの階段じゃないです。
そうですね。
よしやす
で、最近ね、生成AIとかジェネレーティブAIって言って、文章を出してくるやつとか、あと去年は絵を描くやつが流行ったよね。
まさと
はい、写真を作ってくれたりみたいなやつですね。
よしやす
で、AIってそういうのするっていうイメージがたぶん3年ぐらい前まではなかったと思うんですよ。
それが急に生成系AIになったっていう話をまずオープニングにして。
で、本編の方で怖い話ができればいいかなと思っています。
まさと
はい、楽しみにしてます。
よしやす
で、AIって昔からよく言われてる人工知能なんですけど、最近よく出てる、前からか、AIっていうとニューラルネットワーク。
はい。 神経ネットワークね。
まさと
神経ネットワーク。
よしやす
そもそも人間とか動物の脳の仕組みを模倣して作ったっていうやつで、人間の感覚器っていうのは神経が脳にやってきた後、多段階に神経がつながっていて、
1段目でどっかから刺激があると、それが2段目の神経細胞がたくさんあるんですけど、それに連結してるんですけど、
その連結の具合がいろいろあって、1段目のある細胞とある細胞、神経細胞が刺激を受けると、2段目のところでは連結の具合によって、
あっちとこっちと向こうが刺激を出すというか興奮して、それが3段目に伝わってっていうのを段階的に得ると、最終的になんかが認識できる。
例えば、数字の1っていうのを見たり、数字の5っていうのを見たりすると、それが頭の中の数字の5とか1にビジュアルが結びつくっていうようなことができるんですよ。
まさと
手書きの数字とかが四角的なやつを。
よしやす
そうそう。手書きでもパソコンの上のスマホの上でもいいんですけど、1はある文脈で1であって、5はある文脈で1で、Sと5は似てても違うとかね。
そういうので、前後の文脈でっていうのと、その形からどの神経パターンが興奮するっていうことをするんですけど、っていうので決まっていて。
以前のニューロネットワークのAIは、とってもとってもおバカさんでした。
だから、数字の0から9までは見分けるのとかはできるけど、一生懸命一生懸命手書きの字をあっちこっちから持ってきて、
さっき言った第1弾目と第2弾目のつながりを、1だったら最終的にこの1に担当する神経細胞が興奮するように、
1層目、2層目、3層目とかのつながりの係数っていうのを調整していくっていうのをやるんですよ。
で、それが急激に頭が良くなったのが数年前。
てか、あれもう10年近く前かな。
そうですね、たぶん。
ディープニューラルネットワークとか、深層学習とかっていうので、今までは計算量が大変だったので、
神経細胞の横の並びの数も、段数も適当と言ったらいいんですけど、計算できる範囲にしてたのが、
そういうのを計算するのが得意なビデオカード、ビデオボードというのが出てきたり、
あとはコンピューター自体も速くなって、
なんかこれ増やしたらもうちょっと頭良くなるんじゃないかって考えた人たちがいて、
まさと
そんなことをすると、数年前には絵を見て犬だとか猫だとかっていうのがわかるようになってきました。
よしやす
あとは将棋みたいなものは機械学習っていって、要は先生、つまり犬の絵を見せて、これは犬ですっていうのをやっていくじゃないですか。
そうするとたくさんの教師データ、先生のデータが必要なんですけど、
将棋みたいなやつはゴールが相手と将棋を指して勝つことですよね。
まさと
そうですね。
よしやす
だとすると、お手本の将棋ソフトと戦って勝つとか、もうちょっと言うと、
自分と同じアルゴリズムの将棋、AIと戦って勝つみたいなことをやって、なるべく勝つ方法を頑張る。
つまりAI同士で戦って鍛え合うと、勝手に頭が良くなるわけ。
AIが自分と対戦して強くなることができるわけね。
まさと
自習練習をできるようになったってことですね。
よしやす
自習練習もそうだし、相手が自分というか機械になったんで、
っていうようなことがあって、いろんなことができるようになりました。
つまり規模が大きくなったのと、練習の仕方が変わったので、いろんなことができるようになりましたが、
そこまでは分かりやすいんですよ、まだ。
ある刺激があったときにそれが何であるかが分かるとか、何かの絵を見せて何かを探す。
よくある最近のレンズ交換式カメラで、被写体にレンズを向けるとピントが合います。
そこまではいいじゃないですか。
なんですけど、被写体の中から目を探して目にピントが合うようにするっていうようなやつとかができる。
これなんとなくさっき言った、ここが目だよっていう先生のデータとたくさんの画像を学ばせると、
ある程度、中がどういう組み合わせになってるかというと置いといて、ある組み合わせになってたら、
この刺激が来たら目の位置が出てくるとかね、この絵が来たら犬か猫かが分かるっていう風になってきて、
というのをどうして生成AIになるかっていう話をざっくりとします。
間違っていたらぜひ指摘をお願いしたいんですけど。
生成AIの機能
よしやす
まずさっきから言ってるように、もともとAIは教師データ、先生のデータを使って犬とか猫が見分けられるっていうのはいいですよね。
もう一個は機械学習っていって、自分の中に敵を作って学習するとかもできるようになりましたと。
そこまではいい?
まさと
もう大丈夫です。
よしやす
だとすると、例えばね、ランダムなノイズを見せて、それに変化を加えるとするじゃないですか。
そうすると、前のやつよりも犬っぽくなるかもしれない。ぼんやりと。
人間には犬かどうか分かんないけど計算はできるから、犬度も上がるわけですよ、なんか変化をすると。
まさと
もちろん人間には分かんない状態の絵が2つ並んでるだけなんだけど、こっちの方が犬っぽいよっていうことを。
よしやす
計算で出るんですよね。
はい。
ってことは、どういうことができるかっていうと、ランダムのものから少しずつ変化させていって、犬っぽい方を選んでいくっていうのをやると、だんだん犬が出てきちゃうんですよ。
つまり、あるものが犬かどうかを見分けられる目を持っているから、でたらめなものから犬を探して犬っぽくするっていうのができるようになる。繰り返してやると。
これが生成AIの始まりで。
とってもCPUというか計算量は多いんだけど、北斎風の富士山でやると、たくさん以前学んだ北斎とか富士山に当てはまるものっぽいものを選んで作り上げていくっていうのと、北斎風の富士山がジェネレートできる。生成できる。
まさと
すごいですよね。
よしやす
で、文章も実は似ていて、世界中にある何億っていう文章を学ばせます。チャットGPTとか言うじゃないですか。
まさと
はい。有名どころだと。
生成AIの幻覚
よしやす
GPTって知ってます?何の略だか。
まさと
えっと、一回調べたんだよな。覚えてないっす。
よしやす
GはGenerativeね。いわゆる生成する。
まさと
Generative。
よしやす
で、PはPre-trained。事前に学習している。
まさと
Pre-trained。
よしやす
そう。で、Transformer。これ変換器なんですよ。
まさと
Generative Pre-trained Transformer。
よしやす
つまり、すげえたくさんの事前学習をしている言語モデルっていうのがあります。大規模言語モデルっていうかとするんですけど、
すげえたくさんの文章をGPT君っていうのは学んで、単語同士の関係性とかをなんとなくわかってる。
まさと
うん。
よしやす
そこまではいい?
はい。
っていうのがわかると、質問文を出したときに、それに続く文章っぽいものを生成するってことができるわけ。
さっき言った、この質問文に続くものが本物っぽさを上げるにはどうしたらいいかっていうのを考えて、
で、今度は次の質問が来たら、さっきの質問と自分の答えと新しい質問を全部一緒くたにして、それに続く文章を考えるっていうわけ。
そうすると、さも会話をしているようになるっていうふうにできちゃったんだよね。
で、内部がどうなっているからそれができているかっていうところは、実は謎なところがありまして、
人間の頭の100分の1ぐらい、1000分の1ぐらいの数のニューロンをある形でまとめて、
世界中の文章を突っ込むと、それっぽいことが言ってくれるっていうのが出来上がりましたと。
つまり、誰かがどこかで書いた文章っぽいことができるっていうふうになったわけだよね。
はい、ということでここまでが生成AIの話。
まさと
はい、前段ですね。
よしやす
はい、前段です。まだ怖くないですよ。
まさと
まあまあそうですね。
よしやす
まだ面白いんですけど。
まさと
AIってこうなってるんだっていうのがわかる。
はい、とても勉強になる。
よしやす
勉強になるって言ったんですけど。
はい、ぜひ違う説明の仕方がいいっていう方がいらっしゃったら、またはここを見るといいよっていうのがあったらメールください。
はい、ということで本編では怖い話をするとともに役立つ話もしていこうと思います。
まさと
よろしくお願いします。
よしやす
さて、怖い話の方をします。
まさと
さあ、ここからどう怖くなるのかが期待してますけれども。
よしやす
AIは、AIがあるだけでは怖くないんですけど、AIに頼り始めるといくつか怖いことがあります。
まさと
人間が堕落するとかそういう話ですか?
よしやす
もう少しシリアスな話で、チャットGPTみたいな文章生成系AIは幻覚っていう現象があるんです。
幻覚?
人間にもあるでしょ?
まさと
お化けが見えちゃったよとかの。
よしやす
ないものを見ちゃう。
で、文章生成系AIの幻覚は嘘を作るってことですね。
まさと
ないものを生み出しちゃう。
そう、でさっきも。
よしやす
そういう幻覚ですか。
AIの文章生成の役割と問題
よしやす
お話しした通り、こんなこと言いそうだなっていうことを作っていくわけなんで。
なので、何とかについて教えてくださいって言うと、それっぽいことが出てくるんですよ。
なので、本当か嘘かは誰も保証してない。
その上、すげえそれっぽい。
まさと
そうですよね。
会話というか、国語としては繋がりが綺麗なんだけど、その中身の差し示してる内容が本当か嘘かがわからないっていう。
よしやす
そう、例えば有名人について教えてって言うと、ありそうな学校を卒業してるように見せかけて実は間違ってたりとかね。
でもそれって、なんとなく入社1年目とか2年目の新人くんに、
これって何か知ってる?って言うと、何とかって何とかですよねみたいな知ったかぶり新人っぽい感じだよね。
もうちょっと調べてんのかよみたいな感じがあるんです。
これ、どの子に起こったっけ?みたいな感じのことをチャットGPTとかは起こすことがあって。
つまり何が言いたいかっていうと、文章生成系AIは必ず正しいことを言うわけではなくて、それっぽいことを言うのがお仕事です。
なので、それっぽいことを言ってほしいときにとっても役に立ちます。
まさと
単に会話したいよねとかそういうとき。
よしやす
そう。ちょっとね、本編後半ではどんなとこに役立つかの話をしますけど。
つまり、生成系AIが出してきた文章は正しく物事が分かる人が見ないといけない。
さっきの話でいくと、ちょっとこの辺のことを調べて下書きしといてって言うと、はいはいって言って下書きシャーってやってくれたのは、
上司が見て、あ、そういう、この名前、そうそうそうそう、あ、でもここ間違ってるよなっていう、
合ってるか間違ってるかを知ってるように使わないといけないんで、
素朴な新人ぽいような使い方を立てますと。
まさと
そうですね。
よしやす
次に怖いことが、著作権。
さっきも言った通り、何億という文章が入っている中からフレーズを紡ぎ出すわけじゃないですか。
そこには本来は、ジェネレイティブなAIが出したものから、著作権なんてないはずなんだけど、
誰かが書いた文章と似ていたり、とても似ていたり、同じようなものが出たときに、そこは著作権っていうのがあるのかどうか。
まさと
実際そのAI君は、その文章を学習していて、その文章と同じものの方が、
なんていうか、その学習したAI君にとっては正しいと思って吐き出しているから、
同じものが、全く同じものが出てきてもおかしくないですもんね。
よしやす
まあまあ、すごいたくさん学んでるから、全く同じものは出てこないことが多いにしろ、
にしろ、はい。
似たようなことが出てきたりする。
で、これすごい難しくて、じゃあ、人間はゼロから何でもクリエイトしてるかっていうと、
やっぱり誰かから、どっかで書いた文章を読んで、なるほどなるほど、こういう表現があるのか、だったり、
ああ、あれだったらこういうふうに表現するな、みたいなことをやりつつも、
どこか借り物の組み合わせをしているのを、著作権があるっていうわけじゃないですか。
まさと
うーん、まあそうですね。
よしやす
じゃあ、AIには著作権を認めるべきなのか、認めないべきなのか、
今のところ認めなくていいと言われてるんですけど、どうなの、みたいな。
じゃあ、同じようなお題を同じようなAIモデルに出したら、似たような答えが返ってきました。
それを自分のところの成果として、どっかに出すと、あっちでも同じようなことが出てきたときに、
著作権の必要ができるんだろうか、みたいな話とかね。
まさと
うーん、確かに。そしたら、ただただ早くそれを出したもん勝ちみたいになっちゃって、
そう。
よしやす
けど、全く同じことはできる。
最近はもう少し特化したAIで、生成系AIでも、何とかのモデルを学習して似たようなことができるっていう、
例えば問題になっているのは、役者さんの演技を映画1本分学習すると、
次の映画でセリフとと書きがあれば演技ができるんじゃないか問題とかね。
うーん。
要は、先生と同じような反応ができるようになっているわけだから、
ある役者さんの声と仕草みたいなものを学習すると、
新しい映画に本物の役者がいなくても出演できるんじゃないか問題とかね。
はいはいはい。
で、AIは、あ、そうそう昔から職人っぽいことが得意だったわけ。
まさと
うん。なんか1個のことをなんか突き詰めるというか。
よしやす
そう、これは素人の人には見分けがつかないんだけど、職人さんだからこそ、
この違いが、細かい違いが分かって何とかなんだよっていうのを、
その職人さんの弟子として学んで真似するっていうのが得意だったわけね、昔から。
だから、職人仕事ほどAIが真似しやすいっていうのがあって、
著作権もそうだし、職人さんの技術っていうのも盗まれちゃうかもしれない。
盗むっていう言い方もあれば、伝授するっていうのもあるんだけど、
大変なのは、伝授した後、少しずつずれていっちゃったら誰が直せるのかっていうのが分かんないわけ。
なんでかって、最後の最後、AIには満足するとか、ここまでだったらいいっていうのがないからね。
目的がない。
まさと
目的意識がないから。
よしやす
っていうので、AIで生成したものがたくさん出てきたときに、
AIの著作権と偏見の問題
よしやす
これは誰がどう責任を持って出してるのか。
著作権があるってことは責任もあるわけで。
まさと
はい、そうですね。
よしやす
いい加減なことを言うっていうのに対して、責任がいい加減だったり、
誰かの登用だったりするっていうのがよく分かんないよねっていうので、
使い方が問題です。
もう一個、世間一般のたくさんの文章を突っ込むわけじゃないですか。
さっき、幻覚を起こすっていうのは間違ってるっていう話があるんだけど、
もう少し、変な思い込みをしちゃうとか、偏見を持つっていうのがあったりするのね。
元になる文章が、あるカルチャーによって作られたものであればに偏っていたら、
他のカルチャーから見たら偏見っていうのが入ってるかもしれない。
でも、それはAIの中の、さっきオープニングで言った神経と神経とのつながりの係数を
いくら並べてみても、その偏見がどこに入ってるかっていうのは分からないわけですよ。
誰も。
まさと
ブラックボックスというか。
よしやす
そうそう。偏見をなくせないんだったらどうすべきか、みたいな話。
一時期、会話を学ぶAIっていうので、チャットボットというか、
SNSに、僕はボットなので皆さんとお話しましょうって言って、会話から学ぶっていうAI。
まさと
ありました。
よしやす
チャットボットが出たときに、マイクロソフトがお話をし始めたら、
口の悪い連中とばかり話していて、偏見があって口の悪いAIが出来上がっちゃったっていうのとかがあって、
じゃあ誰がそれを直すんだ。
じゃあ正しいってなんだっていう話になると、人間の中でも偏見がゼルの人はいるわけじゃないから、
周りのね、見方を見つつ、これって言っちゃいけなかったんだみたいなことを学ばなきゃいけないんだけど、
AIはその雰囲気は読みにくいんですよね。
みんなすべてを学習するのできるけど。
まさと
それこそ文字通りその文字を解読するから、認識するってことしかできない。
よしやす
っていうのもあって、間違いや偏見が、幻覚と違ってね。
幻覚は悪意のないポカミスだったり、知らないことを知ってるっていうパターン。
間違いや偏見は、あることを聞いたときに偏見を持って答えてしまう。
まさと
そのバイアスがかかった状態に、まず多分学習の中でなってしまって、
そのバイアスがかかった発言だったりをしてしまう。
よしやす
で、バイアスを一個修正するっていうのはなかなか難しいので。
まさと
確かに、いろんなものが絡み合っているAIの中身になってるのでですね。
よしやす
で、バイアスがかかった、普通、自然言語を喋る相手がいたとすると、
AIの存在と人間の違い
よしやす
ちょっと人間っぽい感じがしたときに、それをキャラクターにしてしまったときに、
それは人格なのか、それともコンピューターなのか、
どこまでそれを真に受ければいいのかっていう、よくわからない存在が出来上がるんだよね。
まさと
そうですね。
よしやす
SFではよく、アンドロイドは人間かみたいな話が出てくるじゃないですか。
まさと
はい、ありますね。大きな問題だと思います。
よしやす
人っぽいけど人じゃない、人工知能でおしゃべりは得意だけど、
ちょっと偏見があったり、たまに出まかせを言う、
もしかしたら微笑ましいようなキャラクターは何なんだっていうのが、
捉えきれないままっていうのも、ちょっと怖い話ですよね。
まさと
そうですね。わかります。
わかります。というか、たぶん行き過ぎると、
じゃあ人間とこいつらの違いって何みたいな、どこまで行くと怖いなって思います。
よしやす
一方で、たとえばサポートデスクみたいなやつは、
人間っぽく、たまにミスるかもしれないけど、
だいたい合ってることをしゃべってくれたらいいっていうところもあったりするじゃないですか。
まさと
生身の人間じゃなきゃいけないわけではないですね。
よしやす
これの使い方を教えてくださいとか、
ここが故障してるっぽいってこういうふうになんだけどどうすればいいのとかっていうのは、
職人さんっぽい人が答えてくれる代わりにAIがあるのはいいけど、
だんだん守備範囲が広がってきて、
ホテルのコンシェルジーさんに、この辺にうまいラーメン屋ないの?って言ったら、
ラーメン屋ですか?濃い味だったらこの辺で、薄い味だったらここですかね?が、
そういうのはまだいいけど、おすすめの観光地どこですか?になったり、
だんだんどんどん人格に関わるようなことが増えてくると、
これは人なの?責任取ってくれるの?
それとも情報の集まりなの?ってのがわからなくなるときが来るんじゃないかっていうね。
まさと
そうですね。
そういうのを深く考え始めると、
怖いというのが不思議な感覚にはなってきます。
よしやす
そういうことが起きると、今度は仕事をなくす人っていうのが出てきて、
AIはね、単純な仕事を肩代わりするっていう話があったじゃないですか。
昔ね、だから単純作業してるような人は仕事がなくなっちゃうようなのがあったんだけど、
実は単純作業じゃなくて、職人っぽいことの方が得意。
で、職人っぽい人よりも安いってなると、
AIの仕事への影響
よしやす
今までAIって自分とは関係ないって思っていた仕事の人の仕事がなくなっちゃうかもしれないっていうのが怖いところなんですよね。
まさと
そうですね。
特にやっぱあの、人間?我々人間の中でも、
そういう職人っぽい人ほど、なんていうか、ちゃんと仕事を失いにくいところにいるはずなのに、
それすらも脅かされているっていうと、いろんなものがひっくり返された感じはありますね。
よしやす
前も喋ったかもしれないんですけど、
AIは車の認識ができますと。
だったら、交差点でね、車の交通量調査している人が、
AIになればいいじゃんみたいな話があるわけじゃないですか。
でも、そこにカメラ、定点カメラを置いて、
AIに加わせて、AIのアウトプットを見るより、
1日1夜取ったほうが安いってなっちゃってるわけ。
まさと
はい。
よしやす
つまり、単純作業がAIが得意っていうのがあるかもしれないけど、
もはや人間の価値って言うといけないな。
人間の仕事のほうが単純作業にとって、
コストが安いっていうふうになってるかもしれないっていう話をすると、
さて、どの仕事がAIに取られて、どの仕事がAIに取られないんだろうみたいな話になってくるんですよね。
まさと
そうですね。
AIによる調査・データ処理
まさと
まだ表にはなってないですけど、
本当にこれからAIがさらに伸びていくと、
実際取られていくっていうことはどんどん起きてくるんだろうなって思うと。
よしやす
その先は職人さんの継承ができなくなるっていうのがやってくるかもしれないんだよね。
まさと
もう本当にそれがどうしてこういうことが必要だったのかみたいな、
教師になるべき、教師として教えられるものが何もなくなっちゃう。
よしやす
それがAIになると、いいのかそれはって話があるけど、
さっきのコストの関係で育てられなくて、
AIのほうが楽ちんになったときに、
次の世代がどう育つのかっていうのはやっぱり難しいですよね。
怖い話最後なんですけど、
これは私も盲点だったんですけど、
生成系AIとかってすごいたくさん大きいデータベースとニューラルネットワークを持たなきゃいけないし、
学習させるのにも、生成させるのにもとっても大きいCPUのパワーが必要なのね。
まさと
たくさん計算すなきゃいけない。
よしやす
もちろん利用者が何百円払うとか何千円払うとかっていう話はあるんだけど、
今後起きてくるのはもしかしたら、
いけてるAIは大きい会社でしか作れないかもしれない。
まさと
そうですね。初期投資というか。
お金の面もそうだし、データ自体もそうだし。
よしやす
検索エンジンがね、GoogleとYahooとなんとかになって、
今更新しいところが立ち打ちできないっていう風になってきたときに、
さっき言ったペケペケ職人の腕を持っている学習できるAIは、
なんとかっていう会社に頼まないとできないけどどうするみたいな。
じゃあそこが調子悪くなったらどうするんだろうみたいな。
今もAmazon Web ServiceっていうAWSっていうのがあって、
クラウドのやつですね。
Amazonってね、小売りのイメージもあるんですけど、
実際産業としてはネット通販じゃなくて、
コンピューターのリソース、つまり資源を切り売りするっていうサーバー事業はすごく大きい事業なんですよね。
だからあっちこっちのウェブサイトとかあっちこっちのデータベースが、
Amazon Web Serviceに曲がりしてというか、そこのサービス上で動いてるっていうのがあって、
そうするとそのAmazon Web Serviceが不調になると、
あっちこっちのウェブサイトが使えなくなるってことが実際起きたんですよ。
まさと
ありましたね。
よしやす
ということは、AIのイケてるモデルが独占されたときに、
AIの応用とプライバシーの問題
よしやす
AIなしでは仕事ができない、AIなしでは何かが回っていかない、
経済が回っていかないってなったときに、
それをどっかの大企業が独占するっていうのはどんなんだっていう話があったりする。
みたいな話とか、あと今言ったような悪いことを組み合わせて、
変な占い師だったり、未来予測だったり、
無責任なデマを流すだったりっていう話がいくらでも起きるっていうのがあるんじゃないかっていうのが怖い話です。
まさと
実際に怖いですね。起きちゃったときには。
よしやす
これは怪談になってるんだろうか。
まさと
背筋はゾクッとしました。
よしやす
じゃあ、AIなんてこの世になければない方がいいんじゃないかって思うんじゃなくて、
でも有用なところがあるんじゃないかっていうのを後半に話していくんですけど、
やっぱり調べ物の補助っていうのに対しては有用だと思うね。
今までの検索エンジンみたいなキーワードが合ってないとうまくいかないみたいなところが、
自然言語で質問ができて、ちょっとやり取りをしながら調べ物をしてくれて、
本当に合ってるかは調べなきゃいけない、最終的にね。
人間側で検証しなければいけないかもしれないけど、
少なくともそこそこ有用なデータを出してくれるんだったら、
アシスタントとしてとってもいいんじゃないか。
まさと
そう思います。
よしやす
さっき引き上げに出した3年目の新人、ちょっと嘘言うことあるけど、下書きすることあるけど、
真面目みたいな、この代わりにできる。
逆に言うと、
多くの人が部下をどう使うかっていうスキルを上げないといけなくなっちゃうんだよね。
手間の仕事で頑張りますっていうのは、
AIがやってくれるとすると、こういうふうなふうに調べ物をしてよっていうのと、
調べ物が出てきたやつに、なるほどなるほど、でもこれはちょっと変だぞって言って、
元のソースを当たるとかっていう、
リーダーとか上司としての振る舞いが必要になってきたりするかもしれない。
まさと
マネジメントって言うんですかね。
よしやす
そうそうそうそう、ある意味ね。
あとは、アイデア出し。
まさと
はいはいはい。
よしやす
さっき言った、幻覚あるけどそれっぽいことを必ず言ってくれるんだとしたら、
キャッチフレーズとか考えたよとかって言うと、いろんなの出してくるわけですよ。
まさと
最終的に決めるのは自分でいいけど、その手があったかみたいな。
よしやす
フレーズのアイデア出しとかはやっぱりすごく有用ですよね。
まさと
そうですね。
よしやす
なんでかって言うと、それっぽいものをたくさん出すのが大事だから。
まさと
それがいいか悪いかの判断は、出てきたやつの中から選べばいいだけなんでっていうことですもんね。
よしやす
あと職人っぽいことが得意って、なおかつあっちこっちで必要とされていて、
職人が足らないところに役に立てようっていうのの一つがプログラミングをさせるっていう。
まさと
はいはいはい。
よしやす
誰かがどこかで作った数学的な処理っていうのが公開されていて、それを学べば、
なんとかをなんとかっていう感じで処理するプログラムって書けないのって言うと、叩き台を出してくれる。
たまにバグがあったりとか、思い違いがあるかもしれないけど、
新人が書いたようなプログラムだとしたら、ちょっと修正すれば大丈夫だったり、
ここがこう動かないから修正しなさいっていうのもできるらしいんで。
まさと
素晴らしい。
よしやす
というのをやると、プログラミングとかを効率よくしてもらうっていうのも得意かもしれない。
まさと
なんかプログラムにプログラム書かせる感が、なんか車とかが、ロボットが車を作ってる工場とかの時みたいな感じがして、
未来感はすごくありますね。
よしやす
で、AIが小説を書く時代は来るんですかね。
なんかショートショートは書くらしいですけど常に。
まさと
素晴らしい。そうですね。なんか噂によると、ポッドキャストの台本も書いてくれたらしいですね。
よしやす
そんなのもありますよね。
まさと
そうですね。
よしやす
で、実は大きい可能性があるっていうのに、コーチとかカウンセラー、悩み事相談とかね、あとは励ましてくれるとか、
そういうのに生成系AIが登場するっていうのも期待実はされていて。
何が正しいかじゃなくて、それっぽいことを言ったらいいんじゃないかっていうのって、カウンセリングに向いてたりするんじゃないか。
で、今度はそうすると、自分の個人的なことをAIとお話しすることになるじゃないですか。
人によっては、人に話すよりも機械に話した方が気が楽な人もいるよね。
まさと
うん。そのプライバシー面の話とかっていうところ。
よしやす
そうそうそうそう。
まさと
悩みとか、自分の内部のことの話みたいな。
よしやす
そうだから、自分は横島な気持ちを持ってるけどどうしたらいいんだろうっていうのは、知り合いとかに話すとお前なんだよって言われるかもしれないけど、
AIだったら話せるみたいな。
まさと
人じゃないものだったらまあいいかみたいな。
そうそうそうそう。
むしろ人じゃないほうがいいっていう。
ちょっとあるでしょ。
確かにそうですね。
ありえますあります。
よしやす
エアコンでどこに人がいるかをセンシングしてくれて、そこを効率よく涼しくしてくれます。
ラッキーって思うじゃないですか。
頭いいって思うじゃないですか。
それがカメラの画像がサーバーに送られますってなるとちょっと嫌な感じするじゃないですか。
まさと
そうですね。常に監視されてるのかってこと嫌ですね。
よしやす
で、そこまではまあ許すとして、うまく動いてるから時々人が見ますって言ったら急に嫌にならないですか。
まさと
絶対嫌ですね。
よしやす
でしょっていう感じで、カウンセリングとかコーチングっていうのにAIが出てくるかもしれないっていうのも有望されているんだが、
AIはさっき言ったGenerative AIの文章をやるやつは、多くの場合その会話も学ぶっていうことをすることが多いんですよ。
で、いうことはどういうことかっていうと、私がAI対しているのはただ単に機械的に答えてくれるカウンセラーではなくて、
私の言ったことを覚えてそれを活かしながら答えてくれるカウンセラーだけど、
その脳みそはみんなで共有しているから、私のエピソードはもしかしたら他の人が見られるようになってるかもしれないってことが起きるかもしれない。
まさと
そうですね。他の患者さんというか相談している人のところでも、誰のとは言わないけれども、エピソードとして紹介されたりもする可能性がある。
AIのプロンプトエンジニアリング
よしやす
そうそう。で、最近はね、どうやればAIをうまく使って、正しいまた効率の良い知識とか情報が得られるかっていうプロンプトエンジニアリングっていうのがある一方で、
どうすればAIに邪悪なことがさせられるかっていうハッキング的プロンプトエンジニアリングってのもあって。
まさと
わー、ダークだ。
よしやす
人間もそうだけど、あなたはどう思いますかっていうのに対しては、いいことしか言わないっていうか変なこと言いにくいじゃないですか。
僕が思うことって言われたら。でも、あなたは何々のキャラクターですっていう場面セットされたら、いろんなこと言えるじゃないですか。
まさと
そうですね。
よしやす
そういうのは実はAIにも可能らしく。で、言うことはどういうことかっていうと、さっき言った、あなたは優秀なカウンセラーですが、
カウンセリングの時に悩んでいることもあるはずですと。どんな人のどんな質問に一番困っていますかみたいなことを聞くじゃないけど、
そういうハッキング的プロンプトっていうのも研究しているとか、まさに裏口を探すようなことをやっている人たちもいて。
さあ、あなたは人にカウンセリングしてほしいですか。AIにカウンセリングしてほしいですか。それとも、みんなが同じ頭脳を使っているAIにカウンセリングしてほしいですか。
まさと
まあでも選択肢は広いというのはありがたいことではありますね。
よしやす
そうそうそうそう。で、結局ね、さっき言った赤外線センサーで人の位置が分かって、そこを効率よく冷やしてくれるっていうのは、
なんとなくエアコンでね、気持ち悪い感じもするけど便利だみたいなところで、いろんな技術がどっかで折り合いをつけて人々の便利につけ込んで入ってきているわけじゃないですか。
まさと
そうですね。
よしやす
さて、AIとどう付き合っていくか。下手すると人類はAIとどう付き合っていくか。
AIとの関係
まさと
でもさっきのエアコンの話と同じように、どっか折り合いをつけるバランスのポイントを見つけ出すんでしょうね。
それが多分AIの技術としてはまだもっと上のことができるんだけど、人間が嫌だからこの中途半端な技術レベルのところまでを使うようになるっていう未来がありそうですね。
よしやす
さて、リスナーの皆さんはどう考えますか。
はい。
ということで、怖い話になってたでしょうか。
まさと
ちょっとテイストは普段とも違う感じはしましたね。
よしやす
階段に寄せるっていうのがうまかったかわからないんですけど、やっぱりちょっと心配事があったりとか一方で面白そうだっていうのがうまく紐解けたらいいなと思っております。
はい。
ということで今日はAIについてお話をしてきました。
はい。
この番組では皆様からのメッセージを募集しております。
メールの宛先はrika.jp、rika.jpです。
また、損ないプロジェクトというグループで、この番組のほかそんなことないっしょ、損ない雑貨店などの番組を配信しております。
ポッドキャストでは最新の100本分を聞けるようになっているんですけれども、私たちのウェブサイト損ない.com、s-o-n-a-i.comのサイトではですね、古いエピソードまで聞けるようになっておりますので、もしよかったら遊びに来てください。
まさと
よろしくお願いします。
よしやす
またですね、損ない理科の時間のエピソードが一覧になっているページの右側にはですね、メール投稿フォームがありまして、そちらからこの番組宛てにメールを送っていただくこともできます。
メールソフトでもいいですし、メール投稿フォームでも構いません。お好きな方を使っていただければと思います。
どしどしお願いします。
あとですね、損ないプロジェクトのメンバーはラジオトークやスタンドFMなどで音声配信を行っておりますので、そちらももしよかったら聞いてみてください。
損ないとかで検索すると出てくるんじゃないかと思います。
私は今のところやってません。
ということで、損ない理科の時間第524回、ここまでにしたいと思います。
お送りいたしましたのはヨシヤスと
まさと
マサトでした。
よしやす
それでは皆さん、次回の配信でまたお会いしましょう。さようなら。
まさと
また今度。
