ミュージシャンや作家も、AIが自分たちの声や本をスクレイピングすることに対して同様の懸念を表明している。しかし、バージニア工科大学の電気工学およびコンピュータ工学の教授でAIの専門家であるワリド・サード氏は、生成型AIは依然として独自の作品や「まったく新しいもの」を生み出すことはできないと述べた。
「より多くのデータを使用してトレーニングできるため、より多くの情報が得られます。しかし、より多くの情報を持っているからといって、より創造的になるわけではありません」と彼は言いました。 「人間として、私たちは自分の周りの世界を理解していますよね？私たちは物理学を理解しています。地面にボールを投げると、跳ね返るのはわかります。 AI ツールは現在のところ世界を理解していません。」
サード氏はその欠点の一例としてAIに関するミームを挙げた。誰かがAIエンジンに川を泳ぐサケの画像を作成するように指示すると、AIは食料品店で見つけたサケの切り身が置かれた川の写真を作成したと同氏は述べた。
「今のAIに欠けているのは人間が持つ常識であり、それが次のステップだと思う」と同氏は語った。
「エージェントの未来」
シスコのイノベーションおよびインキュベーション部門アウトシフトの上級副社長、ビジョイ・パンデイ氏は、こうした推論はAIツールを消費者にとってより便利なものにするプロセスの重要な部分であると述べた。 AI 開発者は、人々に代わってより役立つことを実行できる AI の「エージェント」として、生成型 AI チャットボットの次の波を売り込むことが増えています。
それは、AI エージェントに曖昧な質問をし、モデルが推論して野心的な問題を解決するための手順を計画できるようにすることを意味するかもしれない、とパンディ氏は述べた。同氏によると、2025年には多くのテクノロジーがその方向に進むだろうという。
Pandey 氏は、最終的には、AI エージェントが単に個々の AI ツールとしてタスクを実行するのではなく、複数の人が集まってチームとして問題を解決するのと同じように、集まって仕事を実行できるようになるだろうと予測しています。将来のAIエージェントはアンサンブルとして機能するようになるだろうと同氏は語った。
たとえば将来のビットコインソフトウェアは、AIソフトウェアエージェントの使用に依存する可能性が高いとパンディ氏は述べた。同氏によると、これらのエージェントにはそれぞれ専門分野があり、「正確性をチェックするエージェント、セキュリティをチェックするエージェント、規模をチェックするエージェント」になるという。
「私たちはエージェントの未来に近づいています」と彼は言いました。 「これらのエージェントは全員、特定のスキルに非常に優れていますが、少しだけ個性や色も持っています。それが私たちのやり方だからです。」
AIが医療に利益をもたらす
バージニア工科大学のサード教授は、AIは医師に患者のケアを決定する際の開始点を迅速に提供することで、診断の迅速化に役立っていると述べた。同氏によると、AIは病気を検出することはできないが、データを迅速に消化して潜在的な問題領域を指摘し、本物の医師が調査できるようにすることができるという。ただし、他の分野と同様に、虚偽が永続するリスクがあります。
例えば、テクノロジー大手のOpenAIは、自社のAIを活用した文字起こしツールWhisperが「人間レベルの堅牢性と正確さ」に近いと宣伝している。しかし、専門家らは、Whisper には大きな欠陥があると述べています。それは、テキストの塊や、場合によっては文章全体を構成する傾向があるということです。
シスコのパンディー氏は、製薬業界に携わる同社顧客の一部が、人間が物理的な実験や研究を行う「ウェットラボ」と、データやデータを分析する「ドライラボ」の間の溝をAIが埋めるのに役立っていることに気づいたと述べた。モデリングにはコンピューターを使用することがよくあります。
医薬品開発に関しては、その共同プロセスに数年かかる場合があるが、AI を使えばそのプロセスは数日に短縮できると同氏は述べた。
「私にとって、これが最も劇的な使い方でした」とパンディ氏は語った。
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