ChatGPT などは、すぐに人間の仕事を引き継ぐことはなく、エラーが発生しやすく、AI は無料では機能しません。

ChatGPT のような大規模モデルのリリースは、すぐに AI に仕事を奪われるのではないかと心配している多くの人々にストレスと不安をもたらしています。この点に関して、OpenAI は、ChatGPT の影響がすべての所得レベルに及び、高所得の仕事はより大きなリスクに直面する可能性があることを示す調査結果も発表しました。事実は何ですか?

満足のいく仕事も含め、すべての仕事を自動化すべきでしょうか?

これは、フューチャー・オブ・ライフ研究所が最近提起したいくつかの質問のうちの 1 つであり、イーロン・マスク氏の発言により、イーロンを含む 10,000 人以上が大規模な人工知能実験の一時停止を求めています。マスク氏、スティーブ・ウォズニアック氏、アンドリュー・ヤン氏がこのイニシアチブに署名した。誇大広告はあるかもしれませんが、それでも深刻に聞こえます。しかし、AI をどのように使用してすべての作業を自動化できるのでしょうか?これが望ましいかどうかはさておき、それが本当に可能なのか考えてみてください。

MIT コネクション科学研究所の研究者、ダグラス キム氏は次のように述べています。「本当の障害は、OpenAI や Google Bard で見てきた一般的な人工知能機能の出現が異なることだと思います」同様の状況は、インターネットが一般的に利用可能になったとき、またはクラウド インフラストラクチャ サービスが利用可能になったときに発生します。前述したように、まだ何億人もの労働者に広く使用される準備ができていません。

研究者でも AI イノベーションのペースについていけない

ダグラス・キム氏は、革新的な技術は急速に普及する可能性があるものの、普及するまでは待たなければならないと指摘しています。アプリケーションを使用する前は、アプリケーションが広く利用可能ではないことがよくありました。同氏は、生成 AI では、早期採用者というコア ユーザーを超えて移行するには、特定のビジネス アプリケーションが必要になると指摘しました。

同社の AI 責任者であるオーグメント マシュー カーク氏も同様の見解を持っています。「AI 業界で起こっていることは、初期の頃に起こったことと似ていると思います」 」

標準化は、人工知能の開発における課題です。モデルのトレーニングと結果の微調整に使用される方法は機密扱いであるため、モデルがどのように機能するかについての基本的な質問に答えるのは困難です。 OpenAI は、数多くの標準化されたテストに合格する GPT-4 の能力を宣伝してきましたが、モデルは本当にテストを理解しているのでしょうか、それとも単に正しい答えを再現するように訓練されているだけなのでしょうか?これは、新しいタスクを処理できる能力にとって何を意味するのでしょうか?研究者たちは、この答えや、結論に達するために使用された可能性のある方法について同意できていないようです。

##GPT 3.5 と GPT 4 の標準テストスコア表の比較

OpenAI の GPT-4 は、多くの標準化されたテストで良好な結果を達成できます。本当に理解しているのでしょうか、それとも正しい答えに基づいて訓練されていますか?

標準に合意できたとしても、GPT-4 などの大規模言語モデル (LLM) に基づいて広く使用されている AI を活用したツールの設計と製造には何が必要か生成 AI システム 物理ハードウェアも課題となる可能性があります。 Optiver のグローバル研究インフラストラクチャ責任者であるルーカス A. ウィルソン氏は、AI 業界は可能な限り最も複雑な大規模言語モデル (LLM) を生成するための軍拡競争に陥っていると考えています。これにより、モデルのトレーニングに必要な計算リソースが急速に増加します。

人間と同様、AI も無料では機能しません

同時に、開発者は制限を回避する方法を見つける必要があります。強力な大規模言語モデル (LLM) をゼロからトレーニングすると、ユニークな機会が得られる可能性がありますが、これを利用できるのは資金が豊富な大規模組織のみです。既存のモデルを活用できるサービスを実装する方がはるかに安価です (たとえば、Open AI の ChatGPT-3.5 Turbo の API アクセスの価格は、英単語 1,000 語あたり約 0.0027 ドルです)。しかし、AIを活用したサービスが普及すると、コストはさらに増加し​​ます。いずれの場合も、制限なく使用できる AI を展開することは非現実的であり、開発者は難しい選択を迫られることになります。

ナラティブ ゲームを作成する AI プラットフォームを構築するスタートアップである Hidden Door の CEO 兼共同創設者であるヒラリー メイソン氏は次のように述べています。プログラミング インターフェイス (API) の依存関係には非常に注意が必要です。GPU コアを作成する必要のないアーキテクチャを構築することもできますが、これにはかなりの経験が必要です。」

Hidden Door は、人工知能を使用してユーザーがユニークな物語体験を作成できるように支援するソフトウェアを開発しています。これは、物語的なゲームを生成するための AI を活用したスクリーンショット ツールです。ユーザーは、含まれている複数のロールとプロンプトから選択できます。

生成 AI に基づいて構築されたほとんどのサービスには、毎月生成できるコンテンツの量に固定の上限があります。これらの専門サービス料金は企業のコストを増加させる可能性があり、その結果、人々の作業タスクのインテリジェントな自動化のペースが遅くなる可能性があります。膨大なリソースを備えた OpenAI でさえ、現在の負荷に基づいて ChatGPT の有料ユーザーを制限しています。この記事の執筆時点では、3 時間ごとに 25 GPT-4 クエリに制限されています。したがって、これは、仕事で ChatGPT に依存したい人にとっては大きな問題です。

AI を活用したツールの開発者も、コンピューターそのものと同じくらい古くからある、優れたユーザー インターフェイスの設計という課題に直面しています。多くのタスクを実行できる強力な LLM (Large Language Model) は比類のないツールであるはずですが、それを使用する人がどこから始めればよいか分からない場合、タスクを実行する能力は問題になりません。カーク氏は、ChatGPT は使いやすいものの、ユーザーが特定のタスクに集中する必要がある場合、チャットを介して AI と対話するオープンさが圧倒的になる可能性があると指摘しました。

カーク氏は次のように述べています。「過去の経験から、ツールを完全にオープンにすることは、ユーザーを助けるどころか混乱させる傾向にあることを知っています。それは、果てしなく続くポーチのホールと考えることができます。ほとんどの人はこうなるでしょう。 「混乱し、混乱し、そこから立ち往生しています。どのドアがユーザーにとって最適であるかを判断するために、やるべきことはまだたくさんあります。」メイソン氏も同様の見解を示し、次のように付け加えました。「主に GPT-3 の UX 最適化である ChatGPT と同じです。 「UI デザインにおけるメタファーの作成は、まだ始まったばかりだと思います。また、製品で AI モデルを効果的に使用する必要もあります。」

AI を使用するためのトレーニングは、それ自体が仕事です。 LLM の特殊な問題は長い間物議を醸しており、機密性の高い重要な作業のための AI ツールを構築するプロセスにも深刻な障害をもたらしてきました。 LLM は、独自のテキストを生成し、ジョークを言い、架空の人物についての物語を発明する驚くべき能力を備えています。ただし、精度と精度がミッションの鍵となる場合、LLM は存在しない誤った情報源や誤った記述を事実として扱うことが多いため、このスキルは障害となります。

#Kim 氏は次のように述べています。規制の厳しい一部の業界 (銀行、保険、ヘルスケア) では、企業の特定の部門が非常に厳格なデータ プライバシーと差別の防止を調和させることが困難です。他の規制要件との関係。これらの規制された業界では、コースレポートを書くときに回避できるような間違いを AI に犯させることはできません。

企業は、AI ツールの専門知識を持つ従業員の採用を急いでいるかもしれません。人工知能のセキュリティと研究を行う企業アンスロピックは最近、即時エンジニアと図書館員の求人広告を掲載して話題になり、候補者には「他の職務に加えて質の高い環境」の構築を担当すると明記した。さまざまなタスクを実行するためのプロンプトまたはプロンプト チェーン用。」給与は175,000ドルから335,000ドル。

しかし、ウィルソン氏は、AI ツールを効果的に使用するために必要な専門知識と、AI が約束する効率性との間に緊張があると見ています。

「LLM のトレーニングという新しい仕事に従事する人材をどのように募集し、すでにより複雑または抽象的な作業タスクに集中している従業員を解放しますか?」と Wilson 氏は尋ねました。 「明確な答えはまだ見つかっていません。」

これらの問題にもかかわらず、人工知能を使用して作業を強化することには依然として価値があるかもしれません。これは明らかにコンピューター革命の場合でした。多くの人が Word や Excel のツールを使用するにはトレーニングが必要でしたが、タイプライターやチャート紙の方が優れた代替手段であると主張する人はほとんどいませんでした。 Future of Life Institute の書簡が懸念しているように、「満足のいく仕事を含むすべての仕事が自動化に置き換えられています。」そのような未来が実現するには少なくとも半年以上はかかりますが、人工知能革命は今始まっており、今日から10年後も人工知能革命の絵は展開し続けるでしょう。

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