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編集者: TechCrun、出典: Z Potentials

画像提供: スタンフォード大学

汎用人工知能（AGI）について、よくわからないですか？OpenAIは、究極的には「全人類に利益をもたらす」方法でAGIを創造することに熱心に取り組んでいます。その目標達成に近づくために、彼らはつい最近66億ドルを調達したばかりですから、彼らの取り組みを真剣に受け止めた方がいいかもしれません。

しかし、AGI が実際には何なのかまだ疑問に思っている人は、あなただけではありません。

木曜日に開催されたCredo AI Responsible AI Leadership Summitにおいて、「AIのゴッドマザー」と呼ばれる世界的に著名な研究者、フェイフェイ・リー氏は、AGIとは何かを知らなかったと述べました。リー氏はまた、現代AIの誕生における自身の役割、高度なAIモデルから社会が自らを守るべき方法、そして彼女が新たに立ち上げたユニコーン企業World Labsがすべてを変えると確信する理由についても語りました。

しかし、「AIシンギュラリティ」についての考えを尋ねられると、リー氏も私たちと同様に困惑した。

「私はAI学問の世界出身で、より厳密で証拠に基づいたアプローチで教育を受けているので、これらの用語の意味にはあまり精通していません」と、サンフランシスコのゴールデンゲートブリッジを見下ろす大きな窓の隣にある、混雑した部屋でリー氏は語った。 「正直なところ、AGIの意味さえ分かりません。見れば分かると言う人もいますが、私はまだ見ていないようです。実際、これらの用語についてはあまり考えていません。もっと重要なことがたくさんあると思っているからです…」

AGI（汎用人工知能）について知っている人がいるとすれば、それはおそらくフェイフェイ・リーでしょう。彼女は2006年に、世界初の大規模AIトレーニングおよびベンチマークデータセットであるImageNetを開発し、現在のAIブームの起爆剤となりました。2017年から2018年にかけては、Google CloudでAI/ML担当チーフサイエンティストを務めました。現在、フェイフェイ・リーはスタンフォード大学のHuman-Centered AI Institute（HAI）を率いており、彼女のスタートアップ企業であるWorld Labsでは「大規模世界モデル」を構築しています。（私に言わせれば、この用語はAGIと同じくらい分かりにくいです。）

昨年、ニューヨーカー誌のインタビューで、OpenAIのCEOであるデニス・アルトマン氏はAGIの定義を試みました。アルトマン氏はAGIを「同僚として雇える平均的な人間」と表現しました。

同時に、OpenAI の憲章では、AGI を「経済的に最も価値のある作業において人間を上回る、高度に自律的なシステム」と定義しています。

1570億ドル規模の企業にとって、これらの定義は明らかに不十分です。そのため、 OpenAIはAGIに向けた進捗状況を社内で評価するための5つのレベルを作成しました。最初のレベルはチャットボット（ChatGPTなど）、次に推論者（OpenAI o1は明らかにこのレベルに到達しています）、エージェント（おそらく次のレベル）、イノベーター（発明を支援できるAI）、そして最後のレベルは組織レベル（組織全体の業務を遂行できるAI）です。

まだ混乱してる？私もリーも。それに、これは普通の人間の同僚には到底できないことのように思えます。

会話の冒頭で、リー氏は子供の頃から知能の概念に魅了されていたと述べていました。それがきっかけで、彼女は人工知能が収益化される前からこの分野の研究を始めました。2000年代初頭、リー氏と数名の研究者が静かにこの分野の基礎を築いていたと述べました。

2012年、私のImageNetはAlexNetとGPUと統合されました。多くの人がこれを現代の人工知能の誕生と呼んでいます。これはビッグデータ、ニューラルネットワーク、そして現代のGPUコンピューティングという3つの重要な要素によって推進されました。この瞬間が到来した瞬間から、人工知能分野全体と私たちの世界は、二度と同じものにはならなかったと思います。

カリフォルニア州で物議を醸している人工知能法案SB1047について尋ねられたリー氏は、ニューサム知事が先週同法案を拒否権発動で鎮静化したばかりの論争を再び持ち出すことを避けるため、慎重な口調で答えた。（先日、SB1047の起草者と話をしたが、彼もリー氏とこの議論を再び持ち出すことを望んでいるようだ。）

「この否決された法案（SB 1047）について私が懸念を表明したことはご存知の方もいらっしゃるかもしれませんが、今は深く反省し、期待を込めて前向きに取り組んでいます」とリー氏は述べた。「ニューサム知事からSB 1047成立後の次のステップへの参加を依頼していただき、大変光栄に思います。むしろ光栄です。」

カリフォルニア州知事は最近、リー氏をはじめとするAI専門家を招き、州がAI導入のための安全策を策定できるよう支援するワーキンググループの結成を要請した。リー氏は、この職務においてエビデンスに基づくアプローチを採用し、学術研究と資金提供の促進に尽力すると述べた。しかし同時に、カリフォルニア州が技術者を不当に扱うことのないよう尽力したいとも考えている。

「テクノロジーそのものを責めるのではなく、人々や地域社会への潜在的な影響に焦点を当てる必要があります。… 意図的か否かに関わらず、車が誤用され、人を傷つけた場合、フォードやGMのような自動車エンジニアを罰するのは意味がありません。単に自動車エンジニアを罰するだけでは、車の安全性は向上しません。私たちがすべきことは、シートベルトや速度制限など、規制の枠組みを改善しながら、より安全な対策を実現するための革新を続けることです。これは人工知能についても同様です。」

これは、危険な AI モデルの影響を受けるテクノロジー企業を罰する SB 1047 に関して私が聞いた中で最も説得力のある議論の 1 つです。

リー氏はカリフォルニア州のAI規制に関する助言を行う傍ら、サンフランシスコで自身のスタートアップ企業「ワールドラボ」を経営している。これはリー氏にとって初のスタートアップであり、最先端のAIラボを率いる数少ない女性の一人である。

「多様性に富んだAIエコシステムの実現には、まだ程遠い道のりです」とリー氏は述べた。「人間の知性の多様性がAIの多様性につながり、より優れた技術をもたらすと確信しています。」

今後数年間で、「空間知能」を現実に近づけることに、彼女は大きな期待を寄せています。リー氏によると、今日の大規模言語モデルの基盤となっている人間の言語は、発達に数百万年、視覚と知覚は5億4000万年かかった可能性があるとのことです。つまり、大規模な世界モデルの構築は、はるかに複雑な作業であるということです。

「これは、コンピューターが単に視覚化できるようにするだけでなく、三次元世界全体を真に理解できるようにすることです。私はこれを空間知能と呼んでいます」とリー氏は述べた。 「私たちは単に物に名前を付けるために見ているわけではありません。物事を行うために、世界をナビゲートするために、そして互いにやり取りするために、実際に見ているのです。そして、視覚と動作のギャップを埋めるには空間知識が必要です。テクノロジーの専門家として、私はこのことに非常に興奮しています。」

この記事はTechCrunch（https://techcrunch.com/2024/1...）から翻訳されたものです。

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