Jaron Lanier：「人工知能」は存在しない（2023年）

Jaron Lanier（コンピュータ科学者、作家）は2023年の記事で、「人工知能」という概念の本質に疑問を投げかけました。彼はこの用語の歴史をたどり、1950年代に登場し、『ターミネーター』や『マトリックス』、『スタートレック』のデータ少佐といったSF作品の影響で、テック文化に宗教的な神話が形成されたと指摘。多くのAI研究者が人類の終焉を恐れる一方で、その実現を夢見る矛盾を観察しています。例えば、OpenAIのSam Altmanも同様の懸念を表明していますが、Lanierはこの恐怖の語り方に同意しません。

彼の最も実用的な立場は、AIを「生物」ではなく「道具」と見なすことです。道具であっても誤用すれば危険ですが、神話化すると管理がさらに難しくなります。GPT-4のようなプログラムは、膨大な人間のテキストデータを統計的に混ぜ合わせたものであり、画像生成ツールも同様に既存の画像を合成しています。革新は混合プロセスが誘導・制約され、結果が実用的で印象的になった点にあり、新しい心の発明ではありません。Lanierは、この見解がむしろ技術を称賛していると述べ、文明そのものが社会的協力であることを強調します。

AIの柔軟性は単純な数学に由来し、言葉の共起確率を蓄積した結果、文法や文体を近似します。この非反復性が生命感を与え、人間の選択を要求します。彼はAIがデジタルシステムの硬直性を緩和し、例えばWebサイトが色弱ユーザーに適応するなど、人間中心の制御を取り戻す可能性に期待しています。

しかし、AI政策の議論は「アラインメント」「安全性」「公平性」などの用語に支配され、恐怖を和らげられていません。Lanierの非公式実験では、ディープフェイクのラベル付け、人工コミュニケーションの明示、そしてシステムの透明性向上について合意が見られました。しかし、大規模モデルは内部に明確な観念を持たず、数学的な混合体であるため、透明性の実現は困難です。彼は「データ・ディグニティ」という解決策を提案します。これは、AIの出力における人間の貢献を特定し、報酬を与えるアプローチです。遠回しですが、現在の無料サービスとデータ交換のモデルに代わるもので、プラットフォーム独占やユーザー操作の問題を解決する可能性があります。データ・ディグニティには技術研究と政策革新が必要ですが、AIの生存リスクが認識された今こそ、テック業界を改革する機会とLanierは結論づけています。