ポスト生成AIを考える
慶應義塾大学理工学部教授 栗原 聡氏に聞く（３）
生成AIにおいてアメリカが圧倒的優位を保持しているなか、各国がなんとかキャッチアップしようとしているのが現在のAI事情だ。しかし汎用性と自律性を持つAGI（Artificial General Intelligence：汎用型人工知能）の実現に向けてのロードマップは、まだ明確な道筋を示せてはいない。最終回では、GPT-4についての最新情報から考える次世代AIの展望やその懸念点、またAI技術の普及において日本の持つアドバンテージについても話が及んだ。
栗原 聡（くりはら さとし）
慶應義塾大学 理工学部 教授／慶應義塾大学共生知能創発社会研究センター センター長。慶應義塾大学大学院理工学研究科修了。博士(工学)。NTT基礎研究所、大阪大学、電気通信大学を経て、2018年より現職。科学技術振興機構(JST)さきがけ「社会変革基盤」領域統括。人工知能学会副会長・倫理委員会委員長。大阪大学産業科学研究所招聘教授、情報法制研究所上席研究員、総務省・情報通信法学研究会構成員など。TEZUKA2023総合プロデューサー。マルチエージェント、複雑ネットワーク科学、計算社会科学などの研究に従事。著書『AI兵器と未来社会キラーロボットの正体』(朝日新書)、編集『人工知能学事典』(共立出版、2017)など多数。
目次
生成AIを大きなステップとして考える
生成AIの分野でアメリカ、ついで中国が大きくリードするなかで、日本もそれに追いつこうという声は多く聞かれます。しかし「新しい資本主義実現会議」の提言を読んでも、DXとAI産業を活性化しようという目標しか掲げられていません。実際にLLMのデータセンターを1つつくるにも、50億円ちかい費用がかかるわけですよね。
栗原 おっしゃるとおりです。日本には、国にしても企業にしても、現在それだけの予算をつけられるところはありません。
GoogleでLLMのアルゴリズム・バイアスを研究していたティムニット・ゲブルはGoogleから解雇されましたし、twitterでアルゴリズム・バイアスの研究をしていたラマン・チョードリーもイーロン・マスクの買収後すぐにチームごと排除されました。ともに有色人種の女性研究者ですが、AIの基盤モデルが白人男性中心になると、私たち日本人も不利益を被ることになります。
栗原 生成AIはたしかに画期的ですが、まだまだ高度に論理的に考えることは苦手ですし、相手の立場になって考えることもできません。そもそもそのための技術ではないので当たり前なのですが。つまりはTransformerだけで脳のすべてが構築できるわけはないはずです。脳はさまざまな部位からできていますから、今後は色々なAIモジュールを連携させて、脳のような複雑なシステムを作るという話も出てくるでしょう。現在でも 生成AIと人との間にエージェントを介することで、自律的に処理させるシステムが登場し始めています。そうした流れの延長線上で、人間のようにものを考えて動くAIをつくる発想へとシフトしていくのは間違いありません。そう捉えると、生成AIという技術が出てきたということは重要なことで、生成AIがだめだから自律型AIをつくるということではありません。生成AIが登場したからこそ自律型AIへの道が現実的になってきたのです。
生成AIをステップとして捉える必要があるということですね。
栗原 そうは言っても、生成AIは膨大なデータを学習して稼働していますが、私たち1人ひとりはそこまでの知識を持っているわけではありません。それでも私たちは要約をしたり、喋ったりできているわけです。ディープ・ラーニングの思想はもともと脳を真似たニューラル・ネットワークでチェスや将棋を人間と対戦することで注目されました。こうしたゲームでは、AIは先を読んでいるわけではなく、1秒間に数億手を参照したりするわけです。一方、1秒間に数億手を参照することは、私たち人間にはできません。ですから、AIはコンピュータ独自の能力を使っているわけで、人間を真似ているわけではありません。その後のディープ・ラーニングの技術の発展には、コンピューターならではの方法を使っています。もはや人とは異なる道を進んでいるのです。
内部でなにが行われているのかを実際にトレースすることはほぼ不可能ですね。
栗原 人間と同じように流暢に会話しているようにみえても、生成AIは異なったアプローチで会話をしていると見るべきでしょう。べつの観点からいうと、人間は言語以外のノンバーバルな情報も活用することで効率的に学習することができるのだと思います。そう考えると、Transformerの発想のみでさらに新しい方法があるのか、Transformerでさえまだ過渡期で、また新しいものがでてくるのかはわかりません。恐らく後者なのだと思います。
むしろAIの思考を人間のアナロジーから引き離したことに意義があるのかもしれない。
栗原 そうかもしれません。それがわかるだけでも重要なことです。
