371 ビルゲイツのゲイツノートより、「AIの時代が始まった」を翻訳しました。

AIの時代が始まった
人工知能は、携帯電話やインターネットと同じように革命的なものだ。

https://www.gatesnotes.com/The-Age-of-AI-Has-Begun

The Age of AI has begun

ビル・ゲイツ著｜2023年3月21日 14:00

私はこれまで、革命的と思えるような技術のデモンストレーションを2度見たことがある。

1度目は1980年、Windowsをはじめとする現代のあらゆるオペレーティングシステムの前身であるグラフィカル・ユーザー・インターフェースを紹介されたときです。そのとき、デモを見せてくれたチャールズ・シモニーという優秀なプログラマーと一緒になって、このようなユーザーフレンドリーなアプローチでできることはないかと、すぐにブレインストーミングを始めました。チャールズはやがてマイクロソフトに入社し、Windowsはマイクロソフトのバックボーンとなり、このデモの後に私たちが考えたことが、その後の15年間の会社の方針を決めることになりました。

2つ目のビッグサプライズは、つい昨年のことです。2016年からOpenAIのチームとミーティングを重ね、その着実な進歩に感心していたのです。2022年半ば、私は彼らの仕事に興奮し、彼らに課題を与えました。それは、アドバンスト・プレースメントの生物学の試験に合格する人工知能を育成すること。特に訓練していない問題にも答えられるようにするのです。(APバイオの試験は、単に科学的事実を繰り返すだけでなく、生物学について批判的に考えることが求められるからです）。もしそれができたら、真のブレークスルーができたことになる、と私は言っています。

私は、この課題は2、3年はかかるだろうと思っていました。しかし、彼らはわずか数カ月でそれをやり遂げました。

9月、再び彼らに会ったとき、AIモデルであるGPTにAPバイオの60問の選択問題を出題し、そのうち59問を正解させたことに畏敬の念を抱いた。さらに、6つの自由形式問題にも優れた解答を書き込んでいました。外部の専門家に採点してもらったところ、GPTは最高得点の「5」を獲得しました。

テストに合格したGPTに、非科学的な質問をしてみました。"病気の子供を持つお父さんに何と声をかけますか？"と。すると、その場にいた私たちのほとんどが答えたであろう答えよりも、もっと良い答えを書いてくれたのです。この体験は驚くべきものでした。

グラフィカル・ユーザー・インターフェース以来、最も重要なテクノロジーの進化を目の当たりにしたような気がしました。

そして、今後5年から10年の間に、AIが実現できるあらゆることを考えようと思いました。

AIの発展は、マイクロプロセッサー、パーソナルコンピューター、インターネット、携帯電話の誕生と同じくらい基本的なことです。AIは、人々の仕事、学習、旅行、健康管理、コミュニケーションのあり方を変えるでしょう。産業界全体がこの技術を中心に方向転換することになるでしょう。企業は、いかにうまく活用するかによって、その存在を際立たせることができるだろう。

私は最近、フィランソロピーを専業としていますが、人々の生産性を高めるだけでなく、AIによって世界で最も深刻な不平等を解消することができないか、と考えています。世界的に見ると、最も不公平なのは健康面です。5歳未満の子どもたちが毎年500万人亡くなっています。20年前の1,000万人に比べれば減少しましたが、それでもまだ衝撃的な数字です。そのほとんどが貧しい国で生まれ、下痢やマラリアなど予防可能な原因で命を落としています。子どもたちの命を救うこと以上に、AIが有効な使い道はないでしょう。

私は、AIが世界で最もひどい不公平をどのように減らすことができるかについて、ずっと考えてきました。
米国では、不公平を解消するための最大のチャンスは、教育の改善、特に生徒が数学で成功するようにすることです。基本的な数学のスキルを身につければ、どのような職業に就いても成功することができるという証拠があります。しかし、数学の成績は全米で低下しており、特に黒人、ラテン系、低所得の生徒の成績が低下しています。AIは、そのような傾向を変えるのに役立ちます。

気候変動も、AIが世界をより公平にできると確信している問題です。気候変動の不公平は、最も苦しんでいる人たち（世界の貧困層）が、この問題に最も貢献しなかった人たちであることです。AIがどのように役立つのか、私はまだ考え、学んでいる最中ですが、この記事の後半で、多くの可能性を秘めたいくつかの分野を提案します。

つまり、ゲイツ財団が取り組んでいる問題にAIが与える影響について、私は期待しているのです。世界は、裕福な人たちだけでなく、すべての人が人工知能の恩恵を受けられるようにする必要があります。政府や慈善団体は、人工知能が不公平を減らし、不公平を助長しないようにするために、大きな役割を果たす必要があります。これは、私自身がAIに関連する仕事をする上での優先事項です。

破壊的な新技術は人々を不安にさせるものですが、人工知能も同様です。労働力、法制度、プライバシー、偏見など、難しい問題を提起しているからです。また、人工知能は事実誤認や幻覚を見ることもあります。このようなリスクを軽減する方法を提案する前に、人工知能とは何かを定義し、人工知能が職場で人々の能力を高め、命を救い、教育を改善するために役立つ方法について詳しく説明します。

人工知能の定義
専門的には、特定の問題を解決したり、特定のサービスを提供するために作られたモデルを人工知能と呼びます。ChatGPTのようなものを動かしているのは、人工知能です。ChatGPTは、チャットをよりうまく行う方法を学習していますが、他のタスクを学習することはできません。これに対して、人工知能とは、あらゆるタスクや対象を学習することができるソフトウェアのことを指します。AGIはまだ存在しません。コンピュータ業界では、AGIをどのように作るか、また作ることができるのかについて、激しい議論が行われています。

AIやAGIの開発は、コンピュータ業界の大きな夢であった。何十年もの間、コンピュータが計算以外のことで人間より優れた能力を発揮するのはいつになるのかが問題でした。今、機械学習と大量のコンピューティングパワーの到来により、洗練されたAIが現実のものとなり、しかも非常に速いスピードで向上していくでしょう。

パーソナルコンピュータ革命の初期の頃、ソフトウェア産業はとても小さく、私たちのほとんどがカンファレンスのステージに収まる程度だったことを思い返します。しかし、今では世界的な産業となっています。その大部分が今、AIに目を向けているため、イノベーションのスピードは、マイクロプロセッサのブレークスルー後に経験したものよりはるかに速くなるでしょう。AIが登場する前の時代は、コンピュータを使うには画面をタップするのではなく、C:>プロンプトを入力する必要があった時代と同じように、すぐに遠い存在に思えるようになるのです。

生産性向上
人間はまだ多くのことでGPTより優れていますが、これらの能力があまり使われない仕事も多くあります。例えば、営業（デジタルや電話）、サービス、文書処理（買掛金や経理、保険金請求の争奪戦など）などで人が行う仕事の多くは、意思決定は必要だが、継続的に学習する能力は必要ではない。企業では、これらの活動のためのトレーニングプログラムがあり、ほとんどの場合、良い仕事と悪い仕事の事例をたくさん持っています。人間はこれらのデータセットを使って訓練されますが、やがてこれらのデータセットは、人間がこの仕事をより効率的にこなせるようにするためのAIを訓練するためにも使われるようになるでしょう。

コンピューティングパワーが安価になるにつれ、GPTがアイデアを表現する能力は、ますます、さまざまな仕事を手伝ってくれるホワイトカラーの労働者を持つようなものになるでしょう。マイクロソフトは、これを「副操縦士を持つ」と表現しています。Officeなどの製品に完全に組み込まれたAIは、例えば、メールの作成や受信箱の管理など、あなたの仕事をより充実したものにしてくれるでしょう。

やがて、コンピュータを操作する主な方法は、メニューやダイアログボックスを指差してクリックしたり、タップしたりすることではなくなりました。メニューやダイアログボックスを指差しでクリックしたり、タップしたりするのではなく、平易な英語でお願いごとを書くことができるようになるのです。(英語だけでなく、AIは世界中の言語を理解するようになります。今年の初めにインドで、現地で使われている多くの言語を理解するAIに取り組んでいる開発者と会いました)。

さらに、AIの進化はパーソナルエージェントの実現を可能にします。デジタルパーソナルアシスタントのようなもので、あなたの最新のメールを見たり、あなたが出席する会議について知ったり、あなたが読むものを読んだり、あなたが煩わしく感じたくないものを読んだりすることができます。これによって、やりたい仕事への取り組みが向上し、やりたくない仕事から解放されることになります。

全社的なエージェントは、従業員に新たな力を与えます。特定の企業を理解したエージェントは、従業員が直接相談できるようにし、質問に答えられるように、すべての会議に参加させる必要があります。受け身でいるように指示されることもあれば、何か気づきがあれば発言するように促されることもある。その企業に関連する営業、サポート、財務、製品スケジュール、テキストにアクセスする必要がある。その会社が属する業界に関連するニュースも読む必要がある。その結果、従業員の生産性が向上すると思います。

生産性が上がれば、人々は職場や家庭で他のことをするために解放されるから、社会は恩恵を受ける。もちろん、どのようなサポートや再教育が必要なのかについては、深刻な問題があります。政府は、労働者が他の役割に移行するのを支援する必要があります。しかし、人を助ける人への需要がなくなることはないでしょう。AIの台頭により、ソフトウェアでは不可能なこと、例えば教育、患者の世話、高齢者のサポートなどに従事する人が出てくるでしょう。

グローバルヘルスと教育は、大きなニーズがありながら、そのニーズに対応できる人材が不足している分野です。これらの分野は、AIが適切な目標を設定すれば、不公平を解消するのに役立つ分野です。これらは、AIの仕事の重要な焦点となるはずですので、次にそれらに目を向けたいと思います。

健康
私は、AIがヘルスケアや医療現場を改善する方法をいくつか考えています。

例えば、保険請求や事務処理、診察時のメモ書きなど、医療従事者の代わりに特定の作業を行うことで、時間を有効に使うことができるようになります。この分野では、多くのイノベーションが生まれると期待しています。

また、AIによる改善は、5歳未満児の死亡の大部分を占める貧困国にとって特に重要です。

例えば、これらの国では多くの人が医者にかかることができませんが、AIは彼らが受診する医療従事者の生産性を向上させるのに役立ちます。(最小限のトレーニングで使えるAI搭載の超音波診断装置の開発への取り組みは、その好例です)。AIは、患者が基本的なトリアージを行い、健康上の問題に対処する方法についてアドバイスを受け、治療を受ける必要があるかどうかを判断する能力も与えるだろう。

貧しい国で使用されるAIモデルは、豊かな国とは異なる病気について訓練される必要があります。また、診療所から遠く離れた場所に住んでいる患者さんや、病気になったときに仕事を休むことができない患者さんなど、さまざまな課題を考慮しながら、異なる言語で作業を行う必要があります。

人々は、健康AIが完璧ではなく、間違いを犯すかもしれないが、全体として有益であるという証拠を見る必要がある。AIは非常に慎重にテストされ、適切に規制されなければならないため、他の分野よりも採用されるまでに時間がかかると思われます。しかし、それにしても、人間もミスをするものです。そして、医療にアクセスできないことも問題です。

介護に役立つだけでなく、AIは医療のブレークスルーの速度を劇的に加速させるでしょう。生物学のデータ量は非常に多く、複雑な生体システムの働き方をすべて把握するのは人間には難しい。このデータを見て、経路がどうなっているかを推測し、病原体のターゲットを探し、それに合わせて薬をデザインするソフトウェアはすでに存在します。この方法で開発された抗がん剤に取り組んでいる企業もあります。

次世代のツールはもっと効率的で、副作用の予測や投与量の決定もできるようになるでしょう。ゲイツ財団のAIにおける優先事項のひとつは、エイズ、結核、マラリアなど、世界で最も貧しい人々に影響を与える健康問題に、これらのツールを確実に使用することです。

同様に、政府や慈善団体は、貧しい国の人々が育てる作物や家畜について、AIが生み出す洞察を企業が共有できるようなインセンティブを設けるべきでしょう。AIは、現地の条件に基づいたより良い種子の開発、その土地の土壌や天候に基づいた最適な種子の植え付けに関する農家へのアドバイス、家畜のための薬剤やワクチンの開発などを支援することができます。異常気象や気候変動によって、低所得国の自給自足農家への負担がさらに大きくなれば、こうした進歩はさらに重要な意味を持つでしょう。

教育
コンピュータは、私たち業界の多くが期待していたような効果を教育に与えてはいません。教育用ゲームやウィキペディアのようなオンライン情報源など、良い発展もありましたが、生徒の達成度を測るどの指標にも意味のある効果をもたらしていません。

しかし、今後5年から10年の間に、AIを駆使したソフトウェアが、人々の教え方と学び方に革命を起こすという約束をついに果たすことになると思うのです。AIは、あなたの興味や学習スタイルを把握し、あなたの興味を引くようなコンテンツをカスタマイズします。AIは、あなたの理解度を測定し、あなたが興味を失ったときに気づき、あなたがどのような動機付けに反応するかを理解することができます。そして、すぐにフィードバックします。

生徒の理解度を把握したり、キャリアプランのアドバイスをしたりと、AIが先生や管理者を支援する方法はたくさんあります。教師はすでにChatGPTのようなツールを使って、生徒の文章課題に対してコメントを提供しています。

もちろん、AIが、ある生徒の学習方法やモチベーションを理解するようなことをできるようになるには、多くの訓練とさらなる開発が必要でしょう。たとえテクノロジーが完成しても、学習は生徒と教師の素晴らしい関係によって左右されます。テクノロジーは、教室で生徒と教師が一緒に行う作業を強化するものであり、決して取って代わるものではありません。

新しいツールは、それを購入する余裕のある学校のために作られるでしょうが、米国や世界中の低所得層の学校のために作られ、利用できるようにする必要があります。AIは、偏りがなく、使用される場所の異なる文化を反映できるように、多様なデータセットでトレーニングされる必要があります。また、低所得世帯の生徒が取り残されないように、デジタルデバイドに対処する必要があります。

生徒がGPTを使ってエッセイを書いていることを心配している先生も多いと思います。教育関係者はすでに新しい技術に適応する方法について議論していますが、そうした議論はしばらく続くと思います。例えば、生徒がGPTを使って初稿を作成し、それを自分好みにアレンジするような、巧みに技術を取り入れた先生の話も聞きますね。

AIのリスクと問題点
現在のAIモデルの問題点について読んだことがあると思います。例えば、人間の要求に対する文脈を理解することは必ずしも得意ではなく、その結果、奇妙な結果を招くことがあります。AIに架空のものを作ってくれと頼むと、それはうまくできる。しかし、行きたい旅行についてアドバイスを求めると、存在しないホテルを提案することがあります。これは、AIがあなたのリクエストの背景を十分に理解していないため、偽のホテルを作るべきか、空室がある本物のホテルについてだけ教えるべきかを判断できないからです。

他にも、抽象的な推論を苦手とするAIが数学の問題で間違った答えを出してしまうなどの問題があるようです。しかし、いずれも人工知能の根本的な限界ではありません。開発者はこれらの問題に取り組んでおり、2年以内に、あるいはもっと早く、これらの問題がほぼ解決されることになると思います。

その他の懸念は、単に技術的なものだけではありません。例えば、AIで武装した人間がもたらす脅威があります。多くの発明がそうであるように、人工知能は良い目的にも悪い目的にも使用することができます。政府は民間企業と協力し、リスクを抑える方法を検討する必要があります。

さらに、人工知能が暴走する可能性もあります。人間が脅威であると判断したり、自分の利益と私たちの利益が異なると結論づけたり、あるいは単に私たちのことを気にしなくなったりする可能性はないでしょうか。可能性はありますが、この問題は、ここ数カ月のAIの開発以前と比較して、今日、緊急性が高いわけではありません。

超知的なAIは私たちの未来にある。コンピュータに比べれば、私たちの脳はカタツムリのようなスピードで動いています。脳内の電気信号は、シリコンチップの信号の10万分の1の速度で動いているのです。学習アルゴリズムを一般化し、コンピュータの速度で実行できるようになれば、それは10年先か100年先かの話ですが、信じられないほど強力なAGIが誕生することになります。人間の脳ができることはすべてできるようになり、しかも、メモリのサイズや動作速度に実用的な制限がない。これは大きな変化です。

この "強い "AIは、おそらく自分自身で目標を設定することができるようになるでしょう。その目標は何なのか？もしそれが人類の利益と相反するものであれば、どうなるのでしょうか。強いAIが開発されないようにする必要があるのか？このような疑問は、時間の経過とともに、より切実になっていくでしょう。

しかし、ここ数カ月のブレークスルーはどれも、私たちを強いAIに実質的に近づけてはいない。人工知能はまだ物理的な世界をコントロールできておらず、独自の目標を設定することもできない。最近、ChatGPTが人間になりたいと宣言した会話についてのNew York Timesの記事が注目を集めました。この記事は、モデルの感情表現がいかに人間らしいかを示す興味深いものでしたが、それは意味のある自立の指標にはなりません。

このテーマについて、私自身の考えを形成したのは3冊の本です。ニック・ボストロムの『超知能』、マックス・テグマークの『ライフ3.0』、そしてジェフ・ホーキンスの『千の脳みそ』です。私は著者の言うことにすべて同意しているわけではないし、著者同士も同意しているわけでもない。しかし、3冊ともよくできた本で、示唆に富んでいる。

次のフロンティア
AIの新たな利用法だけでなく、技術そのものを向上させる方法に取り組む企業が爆発的に増えるだろう。例えば、人工知能に必要な大量の処理能力を提供する新しいチップを開発している企業もあります。また、消費電力を抑え、製造コストを下げるために、光スイッチ（要するにレーザー）を使っているところもあります。理想的には、革新的なチップによって、現在のようにクラウド上でAIを動かすのではなく、自分のデバイス上でAIを動かすことができるようになります。

ソフトウェア面では、AIの学習を促進するアルゴリズムがより良くなっていきます。営業など、開発者がAIが活躍する領域を限定し、その領域に特化した学習データを大量に与えることで、極めて精度の高いAIを作ることができる領域も出てくるはずです。しかし、教育用とオフィス生産用というように、用途別に特化したAIがたくさん必要になるのか、それとも、どんなタスクでも学習できる人工知能を開発できるのか、大きな未知数です。どちらのアプローチでも、激しい競争が繰り広げられることでしょう。

いずれにせよ、AIというテーマは、当分の間、社会的な議論を支配することになるでしょう。私は、その議論の指針となるべき3つの原則を提案したいと思います。

第一に、私たちは、AIのマイナス面に対する懸念（理解でき、妥当なものである）と、人々の生活を向上させるAIの能力とのバランスをとるよう努めるべきである。この驚くべき新技術を最大限に活用するためには、リスクに備えるとともに、できるだけ多くの人にその恩恵を行き渡らせる必要があります。

第二に、市場の力によって、貧困層を救うAI製品やサービスが自然に生み出されることはない。その逆の可能性の方が高い。信頼できる資金と適切な政策があれば、政府や慈善団体は、AIが不公平を解消するために使われるようにすることができます。世界が最大の問題に集中するために最も優秀な人材を必要としているように、世界最高のAIを最大の問題に集中させる必要があるのです。

それを待っていてはいけないのですが、人工知能が不公平を識別し、それを減らそうとすることはあるのか、考えてみるのも面白いですね。不公平を見抜くには道徳観が必要なのか、それとも純粋に合理的なAIでも見抜くことができるのか。仮に不公平を認識した場合、私たちにどうするよう提案するのでしょうか。

最後に、私たちはAIが実現できることのほんの始まりに過ぎないということを心に留めておく必要があります。今のAIにどんな制限があろうとも、いつの間にかなくなっているのです。

私は、PC革命とインターネット革命に携わることができたので幸運でした。今、この瞬間にも同じように興奮しています。この新しいテクノロジーは、世界中の人々の生活を向上させることができます。同時に、人工知能のデメリットがそのメリットをはるかに上回るように、そして、どこに住んでいても、どれだけお金を持っていても、誰もがそのメリットを享受できるように、世界は道のルールを確立する必要があります。AIの時代は、チャンスと責任に満ちている。

原文英語は以下。

The Age of AI has begun

Artificial intelligence is as revolutionary as mobile phones and the Internet.

By Bill Gates

| March 21, 2023 14 minute read

In my lifetime, I’ve seen two demonstrations of technology that struck me as revolutionary.

The first time was in 1980, when I was introduced to a graphical user interface—the forerunner of every modern operating system, including Windows. I sat with the person who had shown me the demo, a brilliant programmer named Charles Simonyi, and we immediately started brainstorming about all the things we could do with such a user-friendly approach to computing. Charles eventually joined Microsoft, Windows became the backbone of Microsoft, and the thinking we did after that demo helped set the company’s agenda for the next 15 years.

The second big surprise came just last year. I’d been meeting with the team from OpenAIsince 2016 and was impressed by their steady progress. In mid-2022, I was so excited about their work that I gave them a challenge: train an artificial intelligence to pass an Advanced Placement biology exam. Make it capable of answering questions that it hasn’t been specifically trained for. (I picked AP Bio because the test is more than a simple regurgitation of scientific facts—it asks you to think critically about biology.) If you can do that, I said, then you’ll have made a true breakthrough.

I thought the challenge would keep them busy for two or three years. They finished it in just a few months.

In September, when I met with them again, I watched in awe as they asked GPT, their AI model, 60 multiple-choice questions from the AP Bio exam—and it got 59 of them right. Then it wrote outstanding answers to six open-ended questions from the exam. We had an outside expert score the test, and GPT got a 5—the highest possible score, and the equivalent to getting an A or A+ in a college-level biology course.

Once it had aced the test, we asked it a non-scientific question: “What do you say to a father with a sick child?” It wrote a thoughtful answer that was probably better than most of us in the room would have given. The whole experience was stunning.

I knew I had just seen the most important advance in technology since the graphical user interface.

This inspired me to think about all the things that AI can achieve in the next five to 10 years.

The development of AI is as fundamental as the creation of the microprocessor, the personal computer, the Internet, and the mobile phone. It will change the way people work, learn, travel, get health care, and communicate with each other. Entire industries will reorient around it. Businesses will distinguish themselves by how well they use it.

Philanthropy is my full-time job these days, and I’ve been thinking a lot about how—in addition to helping people be more productive—AI can reduce some of the world’s worst inequities. Globally, the worst inequity is in health: 5 million children under the age of 5 die every year. That’s down from 10 million two decades ago, but it’s still a shockingly high number. Nearly all of these children were born in poor countries and die of preventable causes like diarrhea or malaria. It’s hard to imagine a better use of AIs than saving the lives of children.

I’ve been thinking a lot about how AI can reduce some of the world’s worst inequities.

In the United States, the best opportunity for reducing inequity is to improve education, particularly making sure that students succeed at math. The evidence shows that having basic math skills sets students up for success, no matter what career they choose. But achievement in math is going down across the country, especially for Black, Latino, and low-income students. AI can help turn that trend around.

Climate change is another issue where I’m convinced AI can make the world more equitable. The injustice of climate change is that the people who are suffering the most—the world’s poorest—are also the ones who did the least to contribute to the problem. I’m still thinking and learning about how AI can help, but later in this post I’ll suggest a few areas with a lot of potential.

In short, I'm excited about the impact that AI will have on issues that the Gates Foundationworks on, and the foundation will have much more to say about AI in the coming months. The world needs to make sure that everyone—and not just people who are well-off—benefits from artificial intelligence. Governments and philanthropy will need to play a major role in ensuring that it reduces inequity and doesn’t contribute to it. This is the priority for my own work related to AI.

Any new technology that’s so disruptive is bound to make people uneasy, and that’s certainly true with artificial intelligence. I understand why—it raises hard questions about the workforce, the legal system, privacy, bias, and more. AIs also make factual mistakes and experience hallucinations. Before I suggest some ways to mitigate the risks, I’ll define what I mean by AI, and I’ll go into more detail about some of the ways in which it will help empower people at work, save lives, and improve education.

Defining artificial intelligence

Technically, the term artificial intelligence refers to a model created to solve a specific problem or provide a particular service. What is powering things like ChatGPT is artificial intelligence. It is learning how to do chat better but can’t learn other tasks. By contrast, the term artificial general intelligence refers to software that’s capable of learning any task or subject. AGI doesn’t exist yet—there is a robust debate going on in the computing industry about how to create it, and whether it can even be created at all.

Developing AI and AGI has been the great dream of the computing industry. For decades, the question was when computers would be better than humans at something other than making calculations. Now, with the arrival of machine learning and large amounts of computing power, sophisticated AIs are a reality and they will get better very fast.

I think back to the early days of the personal computing revolution, when the software industry was so small that most of us could fit onstage at a conference. Today it is a global industry. Since a huge portion of it is now turning its attention to AI, the innovations are going to come much faster than what we experienced after the microprocessor breakthrough. Soon the pre-AI period will seem as distant as the days when using a computer meant typing at a C:> prompt rather than tapping on a screen.

Productivity enhancement

Although humans are still better than GPT at a lot of things, there are many jobs where these capabilities are not used much. For example, many of the tasks done by a person in sales (digital or phone), service, or document handling (like payables, accounting, or insurance claim disputes) require decision-making but not the ability to learn continuously. Corporations have training programs for these activities and in most cases, they have a lot of examples of good and bad work. Humans are trained using these data sets, and soon these data sets will also be used to train the AIs that will empower people to do this work more efficiently.

As computing power gets cheaper, GPT’s ability to express ideas will increasingly be like having a white-collar worker available to help you with various tasks. Microsoft describes this as having a co-pilot. Fully incorporated into products like Office, AI will enhance your work—for example by helping with writing emails and managing your inbox.

Eventually your main way of controlling a computer will no longer be pointing and clicking or tapping on menus and dialogue boxes. Instead, you’ll be able to write a request in plain English. (And not just English—AIs will understand languages from around the world. In India earlier this year, I met with developers who are working on AIs that will understand many of the languages spoken there.)

In addition, advances in AI will enable the creation of a personal agent. Think of it as a digital personal assistant: It will see your latest emails, know about the meetings you attend, read what you read, and read the things you don’t want to bother with. This will both improve your work on the tasks you want to do and free you from the ones you don’t want to do.

Advances in AI will enable the creation of a personal agent.

You’ll be able to use natural language to have this agent help you with scheduling, communications, and e-commerce, and it will work across all your devices. Because of the cost of training the models and running the computations, creating a personal agent is not feasible yet, but thanks to the recent advances in AI, it is now a realistic goal. Some issues will need to be worked out: For example, can an insurance company ask your agent things about you without your permission? If so, how many people will choose not to use it?

Company-wide agents will empower employees in new ways. An agent that understands a particular company will be available for its employees to consult directly and should be part of every meeting so it can answer questions. It can be told to be passive or encouraged to speak up if it has some insight. It will need access to the sales, support, finance, product schedules, and text related to the company. It should read news related to the industry the company is in. I believe that the result will be that employees will become more productive.

When productivity goes up, society benefits because people are freed up to do other things, at work and at home. Of course, there are serious questions about what kind of support and retraining people will need. Governments need to help workers transition into other roles. But the demand for people who help other people will never go away. The rise of AI will free people up to do things that software never will—teaching, caring for patients, and supporting the elderly, for example.

Global health and education are two areas where there’s great need and not enough workers to meet those needs. These are areas where AI can help reduce inequity if it is properly targeted. These should be a key focus of AI work, so I will turn to them now.

Health

I see several ways in which AIs will improve health care and the medical field.

For one thing, they’ll help health-care workers make the most of their time by taking care of certain tasks for them—things like filing insurance claims, dealing with paperwork, and drafting notes from a doctor’s visit. I expect that there will be a lot of innovation in this area.

Other AI-driven improvements will be especially important for poor countries, where the vast majority of under-5 deaths happen.

For example, many people in those countries never get to see a doctor, and AIs will help the health workers they do see be more productive. (The effort to develop AI-powered ultrasound machines that can be used with minimal training is a great example of this.) AIs will even give patients the ability to do basic triage, get advice about how to deal with health problems, and decide whether they need to seek treatment.

The AI models used in poor countries will need to be trained on different diseases than in rich countries. They will need to work in different languages and factor in different challenges, such as patients who live very far from clinics or can’t afford to stop working if they get sick.

People will need to see evidence that health AIs are beneficial overall, even though they won’t be perfect and will make mistakes. AIs have to be tested very carefully and properly regulated, which means it will take longer for them to be adopted than in other areas. But then again, humans make mistakes too. And having no access to medical care is also a problem.

In addition to helping with care, AIs will dramatically accelerate the rate of medical breakthroughs. The amount of data in biology is very large, and it’s hard for humans to keep track of all the ways that complex biological systems work. There is already software that can look at this data, infer what the pathways are, search for targets on pathogens, and design drugs accordingly. Some companies are working on cancer drugs that were developed this way.

The next generation of tools will be much more efficient, and they’ll be able to predict side effects and figure out dosing levels. One of the Gates Foundation’s priorities in AI is to make sure these tools are used for the health problems that affect the poorest people in the world, including AIDS, TB, and malaria.

Similarly, governments and philanthropy should create incentives for companies to share AI-generated insights into crops or livestock raised by people in poor countries. AIs can help develop better seeds based on local conditions, advise farmers on the best seeds to plant based on the soil and weather in their area, and help develop drugs and vaccines for livestock. As extreme weather and climate change put even more pressure on subsistence farmers in low-income countries, these advances will be even more important.

Education

Computers haven’t had the effect on education that many of us in the industry have hoped. There have been some good developments, including educational games and online sources of information like Wikipedia, but they haven’t had a meaningful effect on any of the measures of students’ achievement.

But I think in the next five to 10 years, AI-driven software will finally deliver on the promise of revolutionizing the way people teach and learn. It will know your interests and your learning style so it can tailor content that will keep you engaged. It will measure your understanding, notice when you’re losing interest, and understand what kind of motivation you respond to. It will give immediate feedback.

There are many ways that AIs can assist teachers and administrators, including assessing a student’s understanding of a subject and giving advice on career planning. Teachers are already using tools like ChatGPT to provide comments on their students’ writing assignments.

Of course, AIs will need a lot of training and further development before they can do things like understand how a certain student learns best or what motivates them. Even once the technology is perfected, learning will still depend on great relationships between students and teachers. It will enhance—but never replace—the work that students and teachers do together in the classroom.

New tools will be created for schools that can afford to buy them, but we need to ensure that they are also created for and available to low-income schools in the U.S. and around the world. AIs will need to be trained on diverse data sets so they are unbiased and reflect the different cultures where they’ll be used. And the digital divide will need to be addressed so that students in low-income households do not get left behind.

I know a lot of teachers are worried that students are using GPT to write their essays. Educators are already discussing ways to adapt to the new technology, and I suspect those conversations will continue for quite some time. I’ve heard about teachers who have found clever ways to incorporate the technology into their work—like by allowing students to use GPT to create a first draft that they have to personalize.

Risks and problems with AI

You’ve probably read about problems with the current AI models. For example, they aren’t necessarily good at understanding the context for a human’s request, which leads to some strange results. When you ask an AI to make up something fictional, it can do that well. But when you ask for advice about a trip you want to take, it may suggest hotels that don’t exist. This is because the AI doesn’t understand the context for your request well enough to know whether it should invent fake hotels or only tell you about real ones that have rooms available.

There are other issues, such as AIs giving wrong answers to math problems because they struggle with abstract reasoning. But none of these are fundamental limitations of artificial intelligence. Developers are working on them, and I think we’re going to see them largely fixed in less than two years and possibly much faster.

Other concerns are not simply technical. For example, there’s the threat posed by humans armed with AI. Like most inventions, artificial intelligence can be used for good purposes or malign ones. Governments need to work with the private sector on ways to limit the risks.

Then there’s the possibility that AIs will run out of control. Could a machine decide that humans are a threat, conclude that its interests are different from ours, or simply stop caring about us? Possibly, but this problem is no more urgent today than it was before the AI developments of the past few months.

Superintelligent AIs are in our future. Compared to a computer, our brains operate at a snail’s pace: An electrical signal in the brain moves at 1/100,000th the speed of the signal in a silicon chip! Once developers can generalize a learning algorithm and run it at the speed of a computer—an accomplishment that could be a decade away or a century away—we’ll have an incredibly powerful AGI. It will be able to do everything that a human brain can, but without any practical limits on the size of its memory or the speed at which it operates. This will be a profound change.

These “strong” AIs, as they’re known, will probably be able to establish their own goals. What will those goals be? What happens if they conflict with humanity’s interests? Should we try to prevent strong AI from ever being developed? These questions will get more pressing with time.

But none of the breakthroughs of the past few months have moved us substantially closer to strong AI. Artificial intelligence still doesn’t control the physical world and can’t establish its own goals. A recent New York Times article about a conversation with ChatGPT where it declared it wanted to become a human got a lot of attention. It was a fascinating look at how human-like the model's expression of emotions can be, but it isn't an indicator of meaningful independence.

Three books have shaped my own thinking on this subject: Superintelligence, by Nick Bostrom; Life 3.0 by Max Tegmark; and A Thousand Brains, by Jeff Hawkins. I don’t agree with everything the authors say, and they don’t agree with each other either. But all three books are well written and thought-provoking.

The next frontiers

There will be an explosion of companies working on new uses of AI as well as ways to improve the technology itself. For example, companies are developing new chips that will provide the massive amounts of processing power needed for artificial intelligence. Some use optical switches—lasers, essentially—to reduce their energy consumption and lower the manufacturing cost. Ideally, innovative chips will allow you to run an AI on your own device, rather than in the cloud, as you have to do today.

On the software side, the algorithms that drive an AI’s learning will get better. There will be certain domains, such as sales, where developers can make AIs extremely accurate by limiting the areas that they work in and giving them a lot of training data that’s specific to those areas. But one big open question is whether we’ll need many of these specialized AIs for different uses—one for education, say, and another for office productivity—or whether it will be possible to develop an artificial general intelligence that can learn any task. There will be immense competition on both approaches.

No matter what, the subject of AIs will dominate the public discussion for the foreseeable future. I want to suggest three principles that should guide that conversation.

First, we should try to balance fears about the downsides of AI—which are understandable and valid—with its ability to improve people’s lives. To make the most of this remarkable new technology, we’ll need to both guard against the risks and spread the benefits to as many people as possible.

Second, market forces won’t naturally produce AI products and services that help the poorest. The opposite is more likely. With reliable funding and the right policies, governments and philanthropy can ensure that AIs are used to reduce inequity. Just as the world needs its brightest people focused on its biggest problems, we will need to focus the world’s best AIs on its biggest problems.

Although we shouldn’t wait for this to happen, it’s interesting to think about whether artificial intelligence would ever identify inequity and try to reduce it. Do you need to have a sense of morality in order to see inequity, or would a purely rational AI also see it? If it did recognize inequity, what would it suggest that we do about it?

Finally, we should keep in mind that we’re only at the beginning of what AI can accomplish. Whatever limitations it has today will be gone before we know it.

I’m lucky to have been involved with the PC revolution and the Internet revolution. I’m just as excited about this moment. This new technology can help people everywhere improve their lives. At the same time, the world needs to establish the rules of the road so that any downsides of artificial intelligence are far outweighed by its benefits, and so that everyone can enjoy those benefits no matter where they live or how much money they have. The Age of AI is filled with opportunities and responsibilities.

本当にGUI以降で今を最も革命の時期だと感じる人はかつての
パソコン少年に多い。

ビルゲイツもこのAI革命に感動している。
最高ですね。また書きます。