kaeken(嘉永島健司)Techブログ

主に情報科学/情報技術全般に関する知見をポストします。（最近は、特にData Science、機械学習、深層学習、統計学、Python、数学、ビッグデータ）

トップ > AI > 2024年以降のAIトレンド予想動画内容まとめ

2024年以降のAIトレンド予想動画内容まとめ

AI

  • YouTubeで2024年AIトレンド予想動画を検索
  • 以下のツールを起動し、ChatGPT画面で、動画音声の文字起こし＆要約（英語）
  • ChatGPT画面で、日本語に変換

The 10 Biggest Artificial Intelligence (AI) Trends In 2024 Everyone Must Get Ready For Now - YouTube

2024年に注目すべきAIのトップ5のトレンドについて

  1. 量子AI：このトレンドは、AIと量子コンピューティングの統合に関連しています。量子コンピューターは量子ビットを使用し、同時に複数の状態で存在できるため、データ処理の速度が大幅に向上します。2024年には、量子コンピューティングを使用して、より大きく複雑なニューラルネットワークを強化するための進歩が期待されています。

  2. AI法制度：AIが急速に進化する中、政策立案者の注目を集めています。2024年には、中国、EU、米国、インドなどの国々がAI規制を策定すると見られています。この法律は、革新を促進し、AIの潜在的なリスクから市民を保護するという微妙なバランスを目指しています。

  3. 倫理的AI：AIの私たちの生活における役割が拡大するにつれて、この技術の倫理的な使用が重要になります。これには、透明性、偏見のないアプローチ、AIが良い目的のためのツールとして残るように保護するためのセーフガードが含まれます。2024年には、AIの実践を倫理基準と整合させるのを助けるAI倫理学者への需要が急増することが予想されます。

  4. 拡張されたワーキング：AIは、様々な職業でのインテリジェントアシスタントとして見られており、ノート取り、法律の要約、ソフトウェアのデバッグ、学習ノートの整理、履歴書の作成などのタスクを支援します。2024年は、職場での人間の知能と能力を拡張するAIの大きな成長が見込まれています。

  5. 次世代の生成AI：このトレンドは、チャットボットや画像生成器を超えたAIシステムについてです。より強力でユーザーフレンドリーなビデオおよび音楽クリエーターが、創造的および生産性ツールに組み込まれています。現実とコンピューター生成のコンテンツを区別することは、2024年に重要なスキルになると予測されています。

これらのトレンドは、信頼性、バイアス、アクセシビリティ、規制といった問題に慎重に対処することで、AIの新しい能力を解き放つ可能性を示しています。

Tech and AI trends, plus what to expect in 2024 - YouTube

2024年の主要なテクノロジーとAIトレンドについて、2023年にジェネレーティブAIとテクノロジー株が大幅に上昇したことを受けて、以下のようなポイントが挙げられています：

  1. AIの継続的な優位性： AIは2024年も重要な存在として残るでしょう。新年になっても、その関連性や成長が減少することはありません。

  2. AI統合型PC（AIPC）の台頭： アナリストたちは、AI専用のチップを搭載し、メール、カレンダー、メモなどのタスクをローカルで処理できるAI統合型パーソナルコンピューターの台頭を予測しています。このアプローチは、クラウド依存を減らすことでプライバシーの強化と速度の向上を約束しています。

  3. オンボードAIへの大手企業の投資： AMD、インテル、クアルコム、グーグルなどの企業はオンボードAIへの移行を進めています。グーグルのPixel 8 Proスマートフォンに搭載されたGemini nanoジェネレーティブAIモデルは、このトレンドの一例であり、アップルからも同様の進歩が期待されています。

  4. 混合現実とアップルのビジョンプロ： 混合現実は、3,500ドルの高価なAR/VRスペーシャルコンピューターであるアップルのビジョンプロの発売とともに、大きなテストに直面します。この製品は、仮想現実と拡張現実をブレンドしたユニークな体験を提供しますが、具体的な使用例はまだ完全には探られていません。

  5. ゲーム用VRに対する懐疑論： VRの進歩にもかかわらず、既に高品質のテレビ設備を持っており、物理的にデバイスに縛られることなく便利さを重視するゲーマーにとって、その魅力には疑問があります。

  6. 自動運転車： GM、クルーズ、テスラなどの企業での挫折にもかかわらず、自動運転車は重要なトレンドのままです。完全自動運転車のタイムラインは不確かで、近い将来から2050年までと予測されています。先進的な運転支援と自動運転技術は、2024年も引き続き主要なテーマとなるでしょう。

  7. テックカンファレンスによるトレンドのスポットライト： CES 2024などのイベントは、これらのトレンド、特に自動運転車技術の進歩と課題を強調します。

全体として、2024年のAIとテクノロジーは、より多くの個人デバイスへのAIの統合、混合現実の探求、そして一部の分野での課題や懐疑論にもかかわらず、自動運転技術の開発を続けることに焦点を当てるでしょう。

How AI Will Change Your Life In 2024... - YouTube

ビデオ「2024年以降にあなたの人生を変えるAI」では、キャリアファウンドリーのシニアデータサイエンティストであるトム・ギビーが、2024年以降の人工知能の5つの主要トレンドについて議論しています。これらのトレンドは以下の通りです。

  1. 大規模な言語モデル: インフレクションAI、OpenAI、グーグルなどの企業は、GPT-4よりもかなり大きい言語モデルを開発しています。これらのモデルは、10倍から100倍の大きさになると予想され、テキスト要約の改善、高度な数学スキル、少数またはゼロショット学習能力などの新しい行動を示すことが期待されています。

  2. 小規模な言語モデル: 大規模モデルの開発と並行して、小規模でオープンソースの言語モデルの市場が成長しています。これらのモデルは、GPT-4よりも小さいながらも数十億のパラメータを持ち、特定のタスクに特化して調整されることで、さまざまなアプリケーションに対して費用効果の高いソリューションを提供します。

  3. 大規模統合マルチモーダルモデル: テキスト、画像、ビデオ、オーディオを処理できるマルチモーダルモデルが登場しています。例としては、グーグルのBardやメタのレイバンメガネと統合されたマルチモーダルモデルがあります。これらのモデルは、特にIoTやエッジデバイスなどの製品やサービスにますます統合されることが予想されます。

  4. 独立したAIエージェント: デジタルアシスタント、法律、健康部門など様々な分野で自律的なAIエージェントの台頭が予想されます。これらのエージェントは、人間のプロンプトなしにタスクを遂行し、インターネット上でのAI対AIのインタラクションに関与することになります。

  5. 偽コンテンツの増加: ディープフェイクや類似技術の進歩により、本物と偽物のコンテンツを区別することがますます困難になるという重大な課題があります。ビデオでは、AIを使用して生命に似たアバターを作成する方法や、AI生成コンテンツを水印付けするC2Pプロトコルなどの必要性についても議論されています。

このビデオは、これらのトレンドがユーザーに及ぼす影響や、より広い社会への影響を強調し、倫理的な考慮事項を含む技術の未来を形作る上での視聴者の関与を促しています。

10 A.I. Breakthroughs in 2024 That Will CHANGE EVERYTHING - YouTube

2024年のAI分野での重要な予測と発展を議論する「10 A.I. Breakthroughs in 2024 That Will CHANGE EVERYTHING」というビデオの要点を以下にまとめます。

  1. Llama 3のリリース: 2024年前半に予想されるLlama 3のリリースは、オープンソースモデルとGPT-4のようなプロプライエタリモデルとの間のギャップを大幅に縮小することが期待されています。メタによってリリースされたLlama 1と2は、オープンソースでユーザーが変更可能であることから、すでに大きな影響を与えています。

  2. オープンソースAIモデル: ビデオでは、オープンソースAIモデルの急速な進歩に焦点を当て、メタのLlamaシリーズがその主要な例として挙げられています。マーク・ザッカーバーグとレックス・フリードマンは、Llama 2のような基本モデルをオープンソース化することの重要性について議論しています。

  3. Google Gemini Ultra: 2024年前半に発売される予定のGoogle Gemini Ultraは初期の問題に直面する可能性がありますが、AI分野で重要なプレーヤーになることが期待されています。編集されたデモビデオに関する一部の論争にもかかわらず、そのモデルの能力は非常に注目されています。

  4. テスラのオプティマス・ロボット: テスラのオプティマス・ロボットに関する計画について議論され、生産予測はやや野心的であるとされています。様々な用途でのロボットの実用的な速度と有用性に焦点が当てられています。

  5. クローズドソースとオープンソースAIモデルの比較: クローズドソースとオープンソースモデルの軌道を比較し、オープンソースモデルが急速に追いついていることを示しています。

  6. AIモデルにおける「エキスパートの混合」: AIモデルでの「エキスパートの混合」手法の採用が強調され、オープンソースモデルの標準となると予測されています。GP4やMixoLなどが例として挙げられています。

  7. アップルのML Faret: アップルがML Faret、多モーダルのオープンソースモデルをリリースしたことは、通常秘密主義のアップルにとって重要で驚くべき動きとして注目されています。

  8. 合成データとAI: 合成データの重要性が高まっており、特にヘルスケアやファイナンスのような機密性が高い分野で重要視されています。このアプローチは、プライバシーの懸念やデータ不足を克服するために重要です。

  9. AIエージェントと意識: AIエージェントの大幅な進歩が予測され、人間のような振る

舞いをシミュレートする能力や、ゲーム理論シナリオをテストする可能性が議論されています。AI意識の哲学的側面も触れられています。

  1. ボットのセキュリティ上の懸念: ボットが検出しにくくなることが予想され、セキュリティ上の課題を引き起こしています。合成データの使用はこの問題を悪化させる可能性があり、本物と悪意のあるAI生成コンテンツを区別することが困難になる可能性があります。

  2. GPT-4.5に関する憶測: ビデオではGPT-4.5に関する噂と憶測について説明し、GPT-4のアーキテクチャに基づく改善が期待されるものの、それがまだGPT-4ベースであることを明確にしています。

全体として、このビデオは2024年の急速に進化するAIの風景を描いており、オープンソースとプロプライエタリなAIモデルの両方での重要な進歩、AIエージェントのシミュレーションと予測における役割の増大、そしてAI生成コンテンツとボットの改善された洗練度によって引き起こされる課題が特徴です。

7 New Shocking AI Facts

7 New Shocking AI Facts - YouTube

人工知能（AI）がさまざまな業界や日常生活の側面を革命的に変えていることを論じています。主要なポイントをまとめると以下の通りです。

  1. 経済への影響: AIは2030年までに、世界経済に15.7兆ドルの大きな貢献をすると予測されています。

  2. 自然災害予測: AIは、地震データや歴史的記録を分析することで自然災害を予測できます。この能力により、人命、財産、インフラを守るための早期警告が可能になります。

  3. がん検出と治療: AIは医療データを分析し、高精度でがんの症状を特定することでがん検出を支援します。これは早期診断、個別化された治療計画の作成、生存予後の改善に役立ちます。

  4. ゲームでの優越性: AIはチェス、ポーカー、スタークラフト2のような複雑な戦略ゲームを含むさまざまなゲームで人間のプレイヤーを上回っています。先を考え、数多くの可能性を処理する能力が、人間のプレイヤーに対する戦略的な優位を与えています。

  5. 女性の声の選好: AIアシスタントにはしばしば女性の声が使用されます。これは、人々が女性の声をより快適で共感的と感じる傾向があるためです。この選択は心理学やマーケティング研究によって支持されており、AIとのやり取りをよりユーザーフレンドリーで信頼できるものにすることを目指しています。

  6. 写真の修復: AIは、欠けている要素を補完し、白黒写真に色を加えることで、ビンテージ写真を修復することができます。このプロセスはイメージインペイントと呼ばれ、思い出を保存し、歴史的瞬間を鮮やかな詳細で生き生きとさせます。

  7. AIペットボット: 動物のようなロボットで、仲間、娯楽、支援を提供することを想定しています。実際のペットの行動を模倣するが、餌やグルーミング、獣医への訪問などの責任はありません。

動画は、AIがさまざまな分野での変革的な力、災害管理とヘルスケアでの潜在能力、対話型テクノロジーと仲間としての役割を通じて日常生活を強化する役割を強調しています。AIの経済的影響とその進行中の進歩は、将来さらなる革新を約束しています。

New Revolutionary AI that you’ve probably missed - YouTube

AI業界の様々な進歩やスタートアップについて議論しており、近年のAI技術の重要な影響を強調しています。ビデオでは、OpenAIのChatGPTがよく知られている一方で、Aleph Alphaのような他の強力なAIアプリケーションやスタートアップが顕著な進歩を遂げているが、一般にはあまり知られていないことを強調しています。

ヨーロッパのスタートアップであるAleph Alphaは、GPTモデルに似た大規模言語モデル（LLM）の開発に取り組んでいます。彼らはこの分野でいくつかの画期的な進歩を遂げており、CEOのジョナス・アンドゥリスによれば、意識を持つと考えられるAIシステムを開発しています。彼らのミッションは、AIにおける技術的主権を目指すことで、製造業、医療、法律ワークフローなど、複雑で洞察力を要する分野への実用的な応用に焦点を当てています。

Aleph Alphaは重要な資金を調達し、「Luminous」と呼ばれるLLMのファミリーを開発しています。これらは5つの言語でトレーニングされており、多様性と説明可能性を早期に採用していることが特徴です。これらのモデルは、法律や医療のような分野で、出力の背後にある理由をユーザーが理解するのに役立ちます。

ビデオでは、「Sovereign AI」という概念も議論され、AIシステムが異なる地域の文化的および倫理的価値観と整合することの重要性が強調されています。Aleph Alphaのアプローチは、有用で透明で制御可能なモデルを構築することに焦点を当てています。

Aleph Alpha以外にも、2024年に注目すべき他のAIスタートアップには、Mistral AI、AI21 Labs、Cohere、Anthropic AI、Scale AIなどが挙げられています。これらの企業は、オープンソースモデルから企業向けの生成AIツールまで、AIのさまざまな側面を探求しています。

プレゼンターは、AIの将来には人間の価値観や行動との整合性を向上させるために、感情をモダリティとして追加することが含まれるかもしれないと提案しています。最後に、ビデオは視聴者に情報を共有し、AIの未来についての議論に参加するよう促しています。

cf. https://aleph-alpha.com/

OpenAI Flip-Flops and '10% Chance of Outperforming Humans in Every Task by 2027' - 3K AI Researchers - YouTube

OpenAIの戦略、競争環境、倫理的考慮事項、およびAIの将来の能力と社会への影響について

  1. OpenAIの収益化戦略の変更: OpenAIは、収益化に関するスタンスを変更したようです。当初、彼らはユーザーのエンゲージメントを最大化しないことを強調していましたが、最近の発表ではGPT（Generative Pre-trained Transformers）のユーザーエンゲージメントに基づいて収益化する計画を示唆しています。

  2. AI市場の競争: Character AI、Inflection AIなどの競合他社の台頭は、革新的なチャットボットとAIモデルでOpenAIの優位性に挑戦しています。これらの競合他社は、何百万もの月間アクティブユーザーを獲得し、OpenAIの製品よりも高いユーザーエンゲージメントを報告しています。

  3. GPTストア: OpenAIはGPTストアを導入し、ビルダーが自分のバージョンのGPTを作成し、収益化することを可能にしました。しかし、オリジナルのGPT-4と比較した場合、これらのカスタマイズされたGPTの品質と効果に対する懸念があります。

  4. AIモデルの進歩とユーザーカスタマイズ: OpenAIは、ユーザーのやり取りから学び、時間とともに改善するAIモデルの開発において進歩を遂げています。彼らは、ユーザーがGPTのメモリをリセットするか、それを好みに合わせてカスタマイズする機能を導入しました。

  5. OpenAIにおける倫理的および戦略的シフト: 超知能AIの創造を追求するかどうかについて、AI開発の倫理的な意味合いに焦点が当てられています。OpenAIがアプローチを再考していることを示唆するものがあり、人間の能力を置き換えるのではなく、知性の増幅に向かってシフトしている可能性があります。

  6. ジャーナリズムとコンテンツ制作への影響: OpenAIは、ジャーナリズムの新たな財政モデルを探るために主要なメディアハウスと連携しています。これは、独立系ジャーナリズムへのAIの影響やコンテンツのパーソナライズに関する懸念を引き起こしています。

  7. AI研究者の予測: AI研究者の大規模な調査では、2027年までにAIがあらゆるタスクで人間を上回る可能性が10％と見積もられています。この調査は、AIの急速な進歩と労働自動化や社会への潜在的な影響について強調しています。

  8. AI研究と開発の課題: この調査はまた、倫理基準と安全研究にAI開発を調和させる課題にも触れており、AIが最終的にAI安全研究を行うために使用されるという逆説的な状況があります。

The 10 AI Innovations Expected to Revolutionize 2024 - 2025 - YouTube

タイトルが「2024年から2025年にかけて革命を起こすと予想される10のAI革新」のビデオでは、AIがさまざまな分野で変革の先頭に立っていることが議論されています。2024年から2025年にかけて重要な影響を与えると予想されるトップ10のAIおよびテクノロジー革新は次のとおりです。

  1. AIパワードの自動運転車：Apple、Google、Teslaなどの企業が自動運転車技術を進化させています。これらの車両はセンサーとAIを使用して道路をナビゲートし、交通や物流を革命化する可能性があります。

  2. 拡張現実（AR）：ARはデジタル情報を物理的な環境にオーバーレイすることで、現実の認識、教育、エンターテインメント、コマースを向上させることが期待されており、さらに洗練される予定です。

  3. GPT-5：OpenAIのGPTシリーズの次のイテレーションはAGIではありませんが、テキスト、画像、動画、音声などのさまざまなデジタルメディアを扱える最も強力な言語モデルになると予想されています。

  4. クラウドコンピューティング：2025年までにデジタルワークロードを支配すると予測されており、データストレージと分析を向上させ、医療などの分野に重要な影響を与えるでしょう。

  5. 仮想現実および拡張現実（VR/ER）：VRおよびERは世界経済に重要な貢献をすると予測され、ゲーム、教育、医療などの分野で活用される予定です。

  6. バイオメトリクス技術：従来のパスワードから顔認識、音声認識、瞳認識などのバイオメトリクス認証への移行が予想され、市場成長が見込まれています。

  7. 3Dプリント：特にアドディティブ製造としての3Dプリント技術は、航空宇宙、軍事、建設などさまざまな分野で進展しています。

  8. 5Gおよびエッジコンピューティング：5Gとエッジコンピューティングの統合により、アプリケーションのパフォーマンスが向上し、リアルタイムデータ処理が可能となり、接続速度と効率が向上します。

  9. 脳-コンピュータインターフェース（BCI）：BCIはまだ初期段階の開発段階ですが、神経学的障害の治療、コミュニケーション、エンターテインメント、認知向上などの革新的な応用が約束されています。

  10. 宇宙ベースのインターネット：SpaceXのStarlinkプロジェクトを中心に、高速インターネットを世界中で提供するイニシアティブが進行中であり、地球全体の接続性の大幅な向上を象徴しています。

このビデオは、これらの技術が日常生活から特定の産業に至るまで、社会を劇的に変革させる潜在力を強調しています。

Meta's Chief AI Scientist Yann LeCun talks about the future of artificial intelligence - YouTube

メタのチーフAIサイエンティストであるヤン・ルクンは、最近のインタビューで、人工知能（AI）の現在の状況について話しました。彼は、AIのこの瞬間は急速な進歩と社会への影響に関する複雑な議論が交錯する時期であり、興奮と懸念が混在していると述べました。ルクンは、自身のAIへの興味が、ノーム・チョムスキーとジャン・ピアジェの言語習得に関する議論を読んだときに始まり、特にニューラルネットワークが当時広く受け入れられていなかったとしても、機械が学ぶというアイデアに引かれました。

1980年代には、ニューラルネットワークはAIコミュニティで広く受け入れられておらず、ルールベースのシステムや専門家システムに重点が置かれていました。しかし、2000年代初頭、ヤン・ルクンと他の研究者はニューラルネットワークへの関心を再燃させるために取り組みました。ルクンは、AIアシスタントがさまざまなデバイスで一般的になることを強調し、AIが誰にでも利益をもたらすためにオープンで多様なAIシステムの重要性を強調しました。

ルクンは、AIの安全性と倫理に関する懸念について議論し、特に超知能AIの文脈でのそれに触れました。彼は、一部の同僚と比較して、AIの開発を責任ある方法で扱うために民主的な制度に対する信頼が高いと述べました。ルクンは、AI技術の規制、特に自律型兵器に関する場合、課題も指摘しました。

インタビューでは、ヤン・ルクンは、AIが医療や化学などのさまざまな分野で進歩を遂げていることを認識し、AIによる研究の支援を受けながら、倫理的な考慮事項の重要性を強調しました。最後に、ルクンはAGI（人工一般知能）の可能性とそれが人類に与える可能性について議論しました。彼は、AGIは長期的な目標であるとしつつも、AIが近い将来に制御を完全に奪うことを心配する必要はなく、人間がAIと社会との関係を定義し続ける役割を持ち続けると信じています。

Googles New Medical AI Just SHOCKED The Entire INDUSTRY (BEATS Doctors!) AMIE - Google - YouTube

Googleは、診断と患者とのコミュニケーションに優れたAIシステム「AMIE」（Articulate Medical Intelligence Explorerの略）を開発しました。このAIシステムは、医療の診断論理と対話を向上させるために設計されました。AMIEは、医学的な推論、要約、臨床対話を含む実世界のデータを使用して訓練されましたが、同時に独自のセルフプレイメカニズムを使用して医療診断の対話をシミュレートし、連続的に適応し向上することができました。

訓練済みの俳優が患者役を演じたテキストベースのコンサルテーションで、AMIEのパフォーマンスを20人の実際のプライマリケア医師と比較する研究では、AMIEは患者の経歴収集、診断の正確さ、臨床管理、臨床コミュニケーションスキル、関係構築など、さまざまな重要な領域で人間の医師を凌駕しました。

AIシステムは対話の中で高い共感性を示し、患者役や専門医から肯定的なフィードバックを受けました。このようなAIシステムは医療分野で補完的な役割を果たす可能性があり、患者の結果を改善し、医療ミスを減少させる可能性があるとされていますが、まだ研究と開発の初期段階にあるとのことです。

この研究は、AMIEのような対話的な共感のあるAIシステムが医療において補完的な役割を果たす可能性を示唆していますが、そのようなAIシステムが臨床実践に完全に統合される前に、さらなる研究と開発が必要であるとも指摘しています。

The AI dark horse: Why Apple could win the next evolution of the AI arms race - YouTube

AppleのAI産業における立場を、他のテック巨大企業と対比させて議論しています。今年のスタートが難しく、AI戦略に対する懐疑的な見方もある中、一部の専門家は、特にエッジAIやデバイス内AIにおいて、AppleがAI分野でリードできる可能性があると考えています。エッジAIやデバイス内AIでは、電話やコンピュータなどのデバイスで複雑なモデルを直接実行することが含まれ、クラウドサーバーを必要とせず、より高速で個別化された、そしてセキュアなAI体験を提供します。Appleの利点は、ハードウェア、ソフトウェア、シリコン、およびサービスの垂直統合にあり、これにより自社のオペレーティングシステムを実行するAI対応デバイスを提供する立場にあります。

Appleは、Mac向けにAppleシリコンへの移行など、インハウスでのチップデザインへの移行を象徴する重要な動きをしています。この移行は、エッジAIにとって重要であり、Appleのチップは競合他社よりも優れているとされています。アナリストは、AI iPhoneなどの新製品を通じてAIを収益化し、Apple MusicやiCloudなどのサービスにAIを統合することを期待しています。

Appleの戦略は他のテック企業と異なり、市場に遅れて参入することが多くても、優れた製品を提供します。AppleはAI計画について公言していないものの、Ajaxという名前で報告されている独自の基本的なAIモデルを発表することが期待されています。Appleの用意周到なアプローチ、特にユーザーデータとプライバシーにおいて、競合他社と比較してAIモデルの効果を制約する可能性がありますが、これはAppleのブランド価値と一致しています。最高のモデルを持っていないかもしれませんが、プライバシーとユーザーエクスペリエンスへの焦点は、AppleをAI競争の潜在的なダークホースと位置付けています。

The Exciting, Perilous Journey Toward AGI | Ilya Sutskever | TED - YouTube

Ilya SutskeverのTEDトーク「AGIへのエキサイティングで危険な旅」では、人工知能（AI）の急速な進歩と、それが人工汎用知能（AGI）へと向かう道のりについて語られています。Sutskeverは、AIを大型コンピュータ内のデジタル脳として説明し、その概念は数十年にわたって進化してきたと述べています。彼は意識への魅力やAIの潜在的な影響に引き寄せられ、AIを追求する個人的な動機を共有しています。

Sutskeverは、現在のAIは人間の知能よりも進んでいないことを認め、限界とギャップがあると述べていますが、これは変わると信じています。彼は、AIが最終的に人間の知能を超える日が来ると予測し、AGIの創造につながると考えています。AGIは、医療などさまざまな分野に深刻な影響を与えるでしょう。医療分野では、AGIは医学知識と専門知識へのアクセスを革新し、より効率的で手頃な価格にする可能性があります。

しかし、Sutskeverはまた、AGIの潜在的なリスクにも言及しています。これには、ネガティブな応用と、前例のない速さで自己改善する可能性が含まれます。彼はこの潜在的な急速な進歩を産業革命と比較していますが、より短い時間軸でのことです。AGIが強力になり、暴走する可能性についても懸念を示しています。

これらの課題に対処するために、Sutskeverは自身が共同創設したOpenAIの役割について議論します。OpenAIはAGI技術の開発だけでなく、それが引き起こす倫理的および安全上の懸念にも取り組むことを目的としています。彼は、AGIの安全で責任ある開発を確保するために、企業や政府間の協力の重要性を強調しています。

Sutskeverは楽観的に締めくくります。AIが進歩し続け、その影響がより明白になるにつれて、協力と責任ある開発に向けた集団的なシフトが起こるだろうと示唆しています。これにより、この技術がもたらす大きな課題にもかかわらず、それらを克服することができるという希望を持っています。

All The Jobs AI Will Replace In 5 Years (And Jobs That It Won’t) - YouTube

「『次の5年でAIが置き換える仕事（そして置き換えない仕事）』と題されたビデオは、人工知能が労働市場に与える影響について議論しています。特にソフトウェアの分野で急速に進化しているAIに対して、ホワイトカラー労働者の間で懸念が高まっていることを指摘しています。このソフトウェアは、メールの完了やコンテンツの作成などのタスクを行う能力があります。

AIは、今後5年間で全世界で約8500万の仕事に影響を及ぼし、米国の労働力の80％以上に影響を与えると予測されています。全ての仕事の約25％がAIによって置き換えられると見込まれ、中間層のさらなる減少への懸念が高まっています。ビデオでは、ChatGPTのような執筆ツールやMid-Journeyのようなアート制作ツールを使用して、AIが既に創造的な仕事の置き換えに大きな進歩を遂げていることを指摘しています。

さらに、AIの能力は多岐にわたり、オフィス管理や財務運営の自動化から、マーケティングや広告への影響まで及んでいることも指摘されています。ここでは、AIによって生成された広告がより一般的かつ費用効果的になっていることが示されています。さらに、マネーロンダリング監視のような銀行業務への応用も進んでいます。

ビデオは、AIがコンテンツ制作やデータ分析において重要な役割を果たすことが、必ずしもAIが全ての人間の仕事を行うというわけではなく、企業が生産性の向上のためにAIツールを優先することによって、仕事の喪失につながる可能性があることを認めています。この傾向は、Dropboxのような会社で既に見られており、AIへの投資を増やすために労働力を削減しています。

しかし、ビデオでは、人間の入力なしにはAIは効果的に機能できないという点も強調されています。AIに完全に依存すると、根拠のない内容を生成する「幻覚」につながる可能性があります。したがって、AIが仕事を奪うよりも多くの仕事を生み出すという信念がありますが、社会に与えるAIの影響を慎重に管理することが必要です。

AIが情報の誤伝達に役立ち、実際のコンテンツとAIによって生成されたコンテンツを区別することの難しさについての懸念が提起されています。ビデオでは、AIの倫理を教え、広くアクセス可能であることを考慮して責任ある使用が必要であることを強調しています。

結論として、ビデオは、AIが生物学的な謎を解くなど重要な利点をもたらす可能性がある一方で、特にその開発と応用が責任を持って管理されなければ、リスクも伴うことを示唆しています。プレゼンターは、専門的および創造的な取り組みにAIを取り入れ、関連性と効果を維持することを勧めています。

Artificial Intelligence | 60 Minutes Full Episodes - YouTube

この「60 Minutes」のエピソードでは、人工知能（AI）の急速な進歩とさまざまな分野への影響について探求されています。AIはまだ人間のように考えることはできないものの、学習する能力が進歩し、デバイスが世界とのやり取りの方法を変えていることが認められています。AI専門家である李開復（Kai-Fu Lee）が技術の現在の能力と限界について議論しています。このエピソードは、AIを推進する3つの主要な革新――超高速コンピューターチップ、オンラインでの大量のデータの利用可能性、そして独立して学習するコンピューターを可能にするプログラミング革命であるディープラーニング――を取り上げています。

プログラムでは、顔認識や感情分析技術などのAIアプリケーションに焦点を当て、教育や他のセクターでの役割が増していることを強調しています。また、中国と西洋との間でプライバシーに対する文化的な認識の違い、特に中国のAI支配を目指す国家目標についても触れています。

AIが労働市場に与える影響についても注目されており、AIと自動化によって世界中の約40%の仕事が置き換わる可能性があると予測されています。このエピソードは、愛情や共感といった人間の資質を理解するという点でAIの限界にもかかわらず、これらの技術変化に適応するための人間の知恵の必要性を強調しています。

プログラムには、AIの開発と展開における倫理的および実践的な課題、特にイノベーションと安全性のバランスについて議論しているGoogleのCEO、サンダー・ピチャイの洞察が含まれています。創造性を持ち、複雑な生物学的問題を解決する能力を持つ自己学習マシンを含むGoogleのAI研究が注目されています。

このエピソードは、AIの潜在的な意識や人類への影響など、AIに関する哲学的な問題を提起しています。AI開発には、技術者だけでなく、社会科学者、倫理学者、哲学者など、多様な専門家が関与し、AIを人間の価値観に沿うようにする必要があると強調しています。

最後に、このエピソードは、誤情報の課題やAI開発者および規制当局の倫理的責任について探ります。AI技術の乱用を防ぎ、責任ある開発と展開を確保するために、政府の規制と法律が必要であることを強調しています。