本日のAI

AIについては本当に毎日どこかで誰かが記事にしています。
やはり最も気にされる話題なんだな、と実感しています。

出来れば、こうしてnoteでまとめているのも参考に、役立っていればいいな、と願います。

さて、それでは・・・
まずはこちらから。

「”AI依存社会”のリスク　奪われるのは「仕事」ではなく「ヤル気」？」
11/22(水) 7:10配信 ビジネス＋IT

最初のスピーカーはAiについての安全性を指摘。

Krakovna氏は「長期的に見ると『AIに誰の価値観を付加すればよいのか』が明確にされてはいない。どのような価値観が正しく、それをどうAIに取り入れるかは未解決だ。このポイントが今後の問題になる」と指摘した。

ふと思い出したのが『これからの「正義」の話をしよう【電子書籍】[ マイケル サンデル ]』で、価値観や正義、正しい判断基準というのは「なくて」そこから生み出されるAIに当然全人類にとっての「一貫性」などあるはずもなくて・・・

と、考えていくと「マトリクス」の世界を思い出す・・・
ちょっと怖いですね・・・

次には、物理的に停止した場合、AIが世界を覆う中で人間の意欲の問題、などが紹介。

AIに学習させるデータを恣意的に選択し、そのAIにさまざまな意思決定をさせる仕組みを構築した場合には、大事な意思決定に強いバイアスをかけて操作することが可能になってしまう。

「（グーグル検索事例は）極端な例かもしれないが、注意をしなければならない。AIにデータを学習させるときには、できるかぎりの多くのデータを得てトレーニングをさせなくてはならない。より多くデータがあれば、よりよい意思決定ができると考えている。ただし、単にデータ量が多くても、そのデータに偏りがあるようでは問題が発生する。データセットに多様性があるかどうか、正しく分布しているのかということも重要だ」（Rossi氏）

AIが勝手に育つ仕組みを入れすぎるとリスクは高まりそうですが、人間側もなんとも言えないですね。ある程度制御する為に制度を決めていったりするのか・・・他には、国や地域でも相当な差が出そう。知っている、活用できる地域は圧倒的な力を持ちそうですが、そうでない地域は全然知らぬ間に影響を受けている、という状態。

これは今のうちに人間が取り組んでおかないと、先端地域だけが突出する事態になってしまいますね。

3名のパネリストが最後に語ったのは、AI研究における「未知の知」の大切である。「AIの研究では、今はまだ予見できていないが重要な問題が数多くあるはず」というのだ。

　Ó hÉigeartaigh氏は「私たちが知らない問題があるということも重要。この分野に足を踏み入れる人は、新たな視点を持ち、これまで思いつかなかった重要な問題を見つけることにチャレンジしてほしい」と述べ、パネルディスカッションを締めくくった。

スポーツでも、盛んな地域とそうでない地域では相当な格差がある。
ただ、相当な格差を理解して、人材を招聘しようということより、「解っていないまま」突き進んでいくことの方が実際には多いだろう。

「解らないからこそ」解る為の行動をとること自体が「解らない」。
これは困ったものになる。

AIも、そういった部分で誰かが拡げたり、「知らせる」役目を持ったりする必要があるでしょうね。

私もちょっとはそういった貢献をしていきたいもの。

もちろん、陸上競技についても同じです。
トップクラスのノウハウを必要とする、「必要だとも解っていないかもしれない」ところへ持ち込んでお役に立てると面白い。トップを目指して勝負するのも面白いですけどね。

参考

「なぜ日本の人工知能ビジネスは遅れをとるのか　「儲かる事例」を待つのは損失だ」執筆：フリーランスライター 中尾真二、ビジネス+IT

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