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にゃおのリテラシーを考えるラジオ、読書と編集の千葉直樹です。
このチャンネルでは、読書とIT時代の読み書きソロ版を中心に、様々な話をしています。
今回お話しするのは、
AIのトレーニングは人間の教育と同じくらい大変に違いない、というものです。
土曜日は日頃考えていることを適当に話しています。
毎日のようにチャットAIを使ったり、関連する情報をSNSやニュース記事で読んでいると、
現時点でのAIがだいぶ人間に近くなっているなぁと感じます。
40年ほど前、僕が初めてAIという言葉に触れた頃には、
主にコンピュータリソースの制限からロジカルなアプローチで知能を模倣するものが主流でした。
まあ要するに、AIの挙動をすべてプログラミングするというやり方です。
その頃から、すでに現在主流となっているデータ手動の、ある意味統計的な手法を用いた学習システムの理論がありましたが、
それを実行できるだけの理想数はまだ世界にはなかったわけです。
論理を記述することで知能を模倣するアプローチで限界を感じたのは、
原理的に間違えた結果を出すことができないということでした。
間違いをロジックで記述したとしたら、それはロジック通りの結果が出ているだけで、
それは間違っていないということになると思ったのです。
こう考えてしまったのは、プログラムを構成する2つの要素の片方だけで考えていたからなのですね。
2つの要素というのは、ロジックとデータです。
正しいロジックで記述されたプログラムも、
間違ったデータを与えられれば間違った結果を出すという側面に着目したら、
現在の大量のデータによる学習システムが間違えるというか、
嘘をつくのは当たり前のことなのですよね。
これってものすごく人間くさいと思いませんか?
真偽の定かではない情報を大量に与えられる情報で、人間は簡単に間違えますよね。
間違いにくくするためには、与えられる情報の取捨選択と、やった結果のフィードバックが必要です。
それを僕たちは教育と言っているわけです。
AIに施すトレーニングは、人間に対する教育とかなり似てきているように思います。
そう仮定すると、人間の教育自体が常に成功しているわけではない我々が、
AIのトレーニングだけはうまくいくなんてことがあるわけありません。
結局は様々なトレーニングを施したAIが生まれていって、
それらが出す平均的な結果を総意とするような仕組みが必要なのではないかと思うのです。
人間と違うのは、学習スピードがものすごく速いということのような気がします。
その結果、多所多様なAIが生まれ、社会の中での役割を分担していくことになるでしょう。
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ということは、人間とAIが一緒に過ごす未来は混沌としたものになる方が自然です。
我々の社会に新人を迎え入れるようなもので、育てるのにはとても苦労することでしょう。
誰が言ったかを忘れてしまいましたが、結婚とは腕が一本増えることという言葉を思い出します。
増えると便利なことも多いが、邪魔なことも多いというような意味でした。
AIが使える社会はそんな感じなのかもしれません。
だとすると、AIが出てきたからって案外心配する必要はないとも思いました。
我々は何千年もそういう多様な世界で摂ったもなしながら生きてきているのですからね。
こんなふうに考えると、AI時代に大量に必要となるのは、ITのエンジニアではありません。
AIを使うことができる様々な分野の専門家です。
自分が持つ専門性をITを使って拡大できる人です。
AIが人の仕事を奪うのではなく、AIを武器とした人に仕事が集まるのです。
さて、僕たちはどんなふうに生きていったらいいでしょうかね。
今回は、AIのトレーニングは人間の教育と同じくらい大変に違いない、という話をしました。
今日はここまで。
読書と編集では、ITを特別なものではなく、常識的なリテラシーとして広める活動をしています。
ストア化でITリテラシーの基礎を学べるオンライン講座をやっています。
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今日もワクワクする日でありますように。
千葉直樹でした。ではまた。