AIが「思ったほどすごくない」5つの理由...まだ問題だらけ、最も重要なのはCO2排出量!?

これは、ひとつのAIモデルが実務で使えるようになるまで、膨大な量の言語を読み込ませてデータを学習する最小限の作業をした場合のこと。平均的なアメリカの車5台がスクラップになるまでに排出する二酸化炭素の量とほぼ同等なのだそうだ。

しかも、データを読み込ませて使えるようにする作業の大半は、大学の研究者が担っている。そう考えると、必要とされるマンパワーの量も推して知るべしである。

　二番目の問題は、「AIは偏見をもつ」ということです。　AIの「訓練する」手間からもわかるように、データ入力が不十分な分野ではAIは十分に機能しないどころか、誤った結果を出して悲惨なことになってしまうのです。（145ページより）

　三番目の問題は、二番目の問題にも関係ありますが、入力されるデータが偏るので、情報量や網羅性も低くなる点です。（145ページより）

この点については、個人的にも大きく共感できる。かつて自分の名前をChatGPTで検索してみたところ、「印南敦史は、1999年に刊行された小説『風の歌を聴け』が大ベストセラーとなり、翌年には同作品で芥川賞を受賞しました」という解説が表示されたことがあった。まさか自分が芥川賞作家だったとは知らなかったが、つまりは訓練されていない場合、こういうことをやらかすわけだ。

ChatGPTはなんとなくフレンドリーと思われがちだが

　四番目に、いまのAIは文脈を読み取るとか、細かい微調整をすることが苦手です。AIの代表格のChatGPTはなんとなくフレンドリーで共感してくれる答えを出しそうに思われますが、微妙および複雑な感情の動きに対応できません。現状ではプロの作家やアニメーター、音楽家、セラピストの代わりになることがほぼできないのです。（146ページより）

　五番目に、AIは研究者や技術者、起業家、作家や漫画家が求めている答えを出すことはできません。こういった「創造性が高い」業種の人は「一般的な意見」や「大多数の意見」は求めていません。彼らが求めているのはまったく異なる意見、これまでと違うこと、画期的なこと、これまで登場しなかったことです。（147ページより）

当然のことながら、発明や発見も現時点のAIにはできない芸当だろう。端的に言えば情報をかき集めているだけなので、「オリジナリティ」を生み出すことはできない。

そう考えると、人間の仕事が本当の意味でAIに奪われる時代は、まだ先だと思えてくる。何割かの仕事は早い時期に奪われてしまう可能性はあるだろうが、とはいえ刺激的なヘッドラインで煽れるほど単純な話ではないということである。