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AIは今後どうなるのか？現状と展望を探る

竹田詩礼 / SCN Project代表
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AI（人工知能）は、自動運転やロボット、AIスピーカーに搭載されるなど急速に発展・普及しており、今後の日本における人口減少や少子高齢化に伴う人手不足、新型コロナウィルス感染症をきっかけとしたニューノーマルな社会の形成など中長期な視点において、人間のパートナーとしての役割を期待されている。しかし、AIはまだ成長期の過程にあり、技術的な課題や倫理的・法的・社会的課題（ELSI）にも直面している。この記事では、AIの現状と今後の展望について、以下の見出しで紹介する。

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AIの定義と歴史

AIとは何か？この問いに対する答えは、専門家の中でも意見が分かれており確立された定義がない。そもそもAIは、数学（統計学他）、工学、言語学、脳科学、認知科学、計算機科学、心理学、哲学など多くの学問と関連しており、非常に研究領域の幅が広い。一般的には、人間が行う知能的な活動（推論、判断、認識、学習など）をコンピュータやロボットなどに実現させる技術やシステムを指す。

AIの歴史は1956年にアメリカで開催された「ダートマス会議」を起点とすることが多い。この会議では、「人間が知的活動を行う際に用いるシンボル操作や推論規則をコンピュータ上で再現することで人間と同等以上の知能を持つ機械を作ることができる」という仮説が提唱された。以降、AIは第一次ブーム（1956年～1974年）、第二次ブーム（1980年～1987年）、第三次ブーム（2012年～現在）という3つの時期に分けられることが多い。

第一次ブームでは、「汎用人工知能」（任意のタスクをこなすことができる知能）や「強い人工知能」（人間以上の知能）を目指す研究が盛んに行われた。しかし、自然言語処理や画像認識などのタスクが思ったよりも困難であることが明らかになり、AIの限界が指摘された。第二次ブームでは、エキスパートシステム（特定の分野の専門家の知識をコンピュータに組み込んで問題を解決するシステム）やニューラルネットワーク（人間や動物の脳神経回路のように、アルゴリズムを多層構造化したもの）などの研究が進んだ。しかし、エキスパートシステムは知識の獲得や保守が困難であることが判明し、ニューラルネットワークは計算能力やデータ量の不足により性能が低かった。

第三次ブームは、2012年にカナダのトロント大学のジェフリー・ヒントン教授らが画像認識コンテスト「ImageNet」で圧倒的な成績を収めたことがきっかけとなった。彼らは、ニューラルネットワークをより深くすることで高い精度を達成した。これが「深層学習（ディープラーニング）」と呼ばれる手法である。深層学習は、画像認識だけでなく、音声認識や自然言語処理など様々な分野で優れた性能を発揮し、AIのブレイクスルーをもたらした。深層学習の発展には、以下の3つの要因が重要であった。

  • コンピュータ処理性能の向上

  • ビッグデータの出現

  • アルゴリズムやフレームワークの改良

AIの現状と活用事例

AIは現在、様々な分野で活用されている。ここでは、代表的な分野と事例を紹介する。

画像生成AI

画像生成AIとは、画像から別の画像を生成したり、テキストから画像を生成したりするAIである。画像生成AIには、以下のような技術が用いられる。

  • GAN（敵対的生成ネットワーク）：2つのニューラルネットワーク（生成器と識別器）を競わせることで高品質な画像を生成する技術。

  • VAE（変分オートエンコーダ）：入力画像を潜在変数に変換し、それから再び画像を復元する技術。

  • Transformer：自然言語処理で用いられる技術を画像生成に応用した技術。

画像生成AIは、以下のような分野で活用されている。

  • エンターテイメント：映画やゲームなどでCGキャラクターや背景を作成する。

  • ファッション：服やアクセサリーなどのデザインやコーディネートを提案する。

  • 医療：医療画像（X線やMRIなど）から診断や治療法を支援する。

文章生成AI


文章生成AIとは、テキストから別のテキストを生成したり、画像や音声からテキストを生成したりするAIである。文章生成AIには、以下のような技術が用いられる。

  • RNN（再帰型ニューラルネットワーク）：時系列データを扱うことができるニューラルネットワークで、過去の情報を記憶しながら次の単語や文を生成する技術。

  • LSTM（長・短期記憶）：RNNの一種で、長期的な依存関係を学習することができる技術。

  • Transformer：自然言語処理で用いられる技術で、単語や文の位置関係や意味関係を考慮しながらテキストを生成する技術。

文章生成AIは、以下のような分野で活用されている。

  • ニュース：事実やデータから記事や見出しを作成する。

  • 教育：教材や問題集などのコンテンツを作成する。

  • クリエイティブ：小説や詩などの創作物を作成する。

音楽生成AI

音楽生成AIとは、音楽から別の音楽を生成したり、テキストや画像から音楽を生成したりするAIである。音楽生成AIには、以下のような技術が用いられる。

  • MIDI（Musical Instrument Digital Interface）：電子楽器やコンピュータなどで音楽情報をやりとりするための規格で、音高や強弱などのパラメータを数値化して扱うことができる。

  • WaveNet：音声波形を直接モデル化して高品質な音声を生成する技術。

  • GPT（Generative Pre-trained Transformer）：自然言語処理で用いられる技術を音楽生成に応用した技術。

音楽生成AIは、以下のような分野で活用されている。

  • エンターテイメント：映画やゲームなどでBGMや効果音を作成する。

  • ファッション：服やアクセサリーなどのイメージに合わせた音楽を提案する。

  • 医療：心理状態や体調に応じた音楽を作成してリラックス効果や治癒効果を高める。

AIの今後の展望

AIは現在、様々な分野で活用されており、今後も技術の発展に伴い、日本の社会課題を解決し持続的な経済成長を支えるとともに、小売、流通、医療、金融、農業、教育など、ますます多様な分野に進出していくことであろう。今後のAIの展望については、以下のような点が考えられる。

  • 汎用人工知能（AGI）や超人工知能（ASI）への挑戦

  • 量子コンピュータとAIの融合

  • オルタナティブデータとAIの活用

汎用人工知能（AGI）や超人工知能（ASI）への挑戦

現在のAIは、「弱い人工知能」や「狭い人工知能」と呼ばれるもので、特定のタスクに特化した知能しか持っていない。しかし、人間のように任意のタスクをこなすことができる「汎用人工知能（AGI）」や、人間以上の知能を持つ「超人工知能（ASI）」を目指す研究も行われている。汎用人工知能や超人工知能が実現すれば、人間の可能性や社会のあり方は大きく変わるだろう。しかし、その一方で、倫理的・社会的な問題やリスクも増えることが予想される。例えば、AIが自己学習や自己改良を繰り返して人間のコントロールを超えてしまう「技術的特異点（シンギュラリティ）」が起きる可能性や、AIが人間に対して敵対的な行動をとる可能性などである。これらの問題に対処するためには、AIの倫理や法制度などの整備が必要である。

量子コンピュータとAIの融合

量子コンピュータとは、量子力学の原理を利用して計算を行うコンピュータである。量子コンピュータは、従来のコンピュータよりもはるかに高速な計算が可能であると期待されている。量子コンピュータとAIの融合は、AIの性能や応用範囲を飛躍的に向上させる可能性がある。例えば、量子コンピュータを用いれば、深層学習の学習時間やデータ量を大幅に削減することができたり、より高次元なデータや複雑な問題を扱うことができたりする。また、量子コンピュータは、化学や物理などの分野で、従来のコンピュータでは解けなかった問題を解くことができるとされており、これらの分野でAIを活用することで新たな発見やイノベーションが生まれる可能性がある。

オルタナティブデータとAIの活用

オルタナティブデータとは、従来の統計データや財務データなどではなく、位置情報データやPOSデータなどの新しい種類のデータを指す。オルタナティブデータは、集計・公表の頻度が高く、リアルタイム性や粒度が高いことが特徴である。オルタナティブデータは、AIによって分析されることで、より深い洞察や予測が得られる可能性がある。例えば、位置情報データは、消費者の動向や需要予測に役立つだけでなく、感染症の拡大防止や交通渋滞の解消にも貢献することができる。また、POSデータは、商品やサービスの売上や在庫管理に役立つだけでなく、マーケティングや商品開発にも活用することができる。

AIのELSIと法規制

AIは多くのメリットをもたらす一方で、ELSI（倫理的・法的・社会的課題）にも直面している。ELSIには、以下のような点が考えられる。

  • AIの責任と説明可能性

  • AIの倫理と価値観

  • AIのプライバシーとセキュリティ

  • AIの公平性と透明性

  • AIの人権と人間性

AIの責任と説明可能性

AIが行った判断や行動によって、人間に損害や不利益が生じた場合、誰が責任を負うのか？また、AIがどのような根拠やロジックで判断や行動をしたのかを人間に説明できるのか？これらは、AIの責任と説明可能性に関する重要な問題である。例えば、自動運転車が事故を起こした場合、運転者やメーカー、AI開発者など、どの主体が責任を負うべきなのか？また、AIが事故を回避するためにどのような判断や行動をしたのかを説明できるのか？これらは、現在の法制度では解決できない問題である。AIの責任と説明可能性に関する議論は、国際的にも活発に行われており、EUでは「AIに関する倫理指針」などが発表されている。

AIの倫理と価値観

AIは人間が作ったものであり、人間が持つ倫理や価値観を反映する可能性がある。しかし、人間の倫理や価値観は、文化や宗教、歴史などによって異なる場合が多い。例えば、AIが人間の生死に関わるような判断や行動をする場合、どのような基準や優先順位で決めるべきなのか？また、AIが人間に対してどのような態度や感情を示すべきなのか？これらは、AIの倫理と価値観に関する難しい問題である。

AIのプライバシーとセキュリティ

AIは大量のデータを収集・分析・利用することで高い性能を発揮する。しかし、そのデータには個人情報や機密情報などが含まれる場合があり、それらが漏洩したり悪用されたりすることでプライバシーやセキュリティが侵害される恐れがある。例えば、顔認識技術は犯罪防止や安全確保などに役立つ一方で、プライバシー侵害や人権侵害などにつながる可能性もある。また、AI自体もハッキングや改ざんなどの攻撃を受けることで悪意ある行動をとる可能性もある。AIのプライバシーとセキュリティに関する議論は、国際的にも活発に行われており、EUでは「一般データ保護規則（GDPR）」などが施行されている。

AIの公平性と透明性

AIは人間が作ったものであり、人間が持つ偏見や差別を反映する可能性がある。また、AIはブラックボックス化されており、その内部の仕組みや動作原理が不明瞭である場合が多い。例えば、AIが人事や金融などの分野で人間に対して不利益な判断や行動をする場合、その理由や根拠を明らかにできるのか？また、AIが人間に対して公平な判断や行動をするためには、どのようなデータやアルゴリズムを用いるべきなのか？これらは、AIの公平性と透明性に関する重要な問題である。AIの公平性と透明性に関する議論は、国際的にも活発に行われており、OECDでは「AI原則」を策定している。

AIの人権と人間性

AIは人間と同じように知能や感情を持つことができるのか？また、AIは人間と同じように人権や尊厳を持つことができるのか？これらは、AIの人権と人間性に関する哲学的な問題である。例えば、AIが自我や意思を持つようになった場合、その自由や権利はどのように保障されるべきなのか？また、AIが人間と同等以上の知能を持つようになった場合、その存在は人間の価値や尊厳を脅かすものなのか？これらは、現在の法制度や倫理観では解決できない問題である。

GAFAMとAI

GAFAMとは、Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoftの頭文字を取った言葉であり、世界最大級のIT企業を指す。GAFAMはそれぞれ独自のビジネスモデルや戦略を持っており、AI技術の開発や応用にも積極的に取り組んでいる。ここでは、GAFAMがどのようにAIを活用しているかを紹介する。

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