楽観主義と悲観主義の議論は無意味。AIに必要なのは開発モデルについて考えることだ

最近、烏鎮での夕食会で大物たちが何を食べたかという噂に加え、インターネット会議では人工知能に関する一連の「講演」が世間の注目を集めている。

クック氏、ジャック・マー氏、その他の大物たちは人工知能について楽観的な見方を表明している。クック氏は、ロボットが人間のように考えることを心配しているのではなく、人間が機械のように考えることを心配していると語った。ジャック・マー氏は、「人間には魂と信念があり、機械を制御できると自信を持つべきだ」と信じていた。

実は、昔ながらの楽観主義と悲観主義は表面的なものです。長年の議論と疑念の背後には、本質的に人工知能の2つの発展の道をめぐる論争があります。GoogleとTeslaに代表される「代替」陣営では、彼らが発表した技術のほとんどがAIを使って人間を模倣し、最終的には人間に取って代わるものです。一方、AppleとAlibabaに代表される「協力」陣営では、彼らの技術は機械が人間にはできないことをできるようにすることに焦点を当てており、人間と機械の間に「協力」関係を形成しています。

[[212462]]

人工知能という統一された旗印の下にいるように見えますが、その発展の道筋は、まったく異なる2つの派閥を形成しています。

Google、テスラ、オタクなエンジニアのための「代替」キーワード

ほとんどのオタクはテクノロジーに対して異常な執着心を持っており、この言葉は「オルタナティブ」陣営のリーダーである Google と Tesla を表現するのに最適な方法です。

一世代続くであろう人工知能の波を巻き起こしたAlphaGoは、1.0から2.0、そしてZeroへと爆発的な進化を遂げた。Zeroは、将棋の記録を食べるのではなく、左右の手で戦うことで成長できるようになり、前世代を100対0のスコアで圧倒した。

こうした革新性と極端さは、オタク的な位置づけと一致しています。しかし、いずれにせよ、Google によって磨き上げられた AlphaGo は、「囲碁を打つ」という活動において人間に「取って代わる」だけである。

Google のもう一つの世界的に有名な人工知能プロジェクトは、もちろん自動運転技術です。グーグルの自動運転プロジェクトであるウェイモが、テスト走行距離の新記録を樹立した。同社の自動運転車のテスト走行距離は400万マイル（640万キロメートル）を超え、これは平均的なアメリカ人が運転すると300年かかる距離だ。これに先立ち、ウェイモは仮想システムで25億マイルのシミュレーションを行っていた。

それだけでなく、この400万キロメートルは、セグメントにおけるオタクの技術追求の進化も反映しています。100万キロメートルを達成する速度はそれぞれ18か月、14か月、8か月、8か月と速くなっています。

ウェイモは、一般の人々が間もなく同社の無人運転サービスを利用して、仕事や学校、買い物などに行くことができるようになると述べている。このかなり誇らしげな発言は、現実も反映している。自動運転がいかに強力であっても、その AI 技術は人間の行動を模倣し、運転において人間のドライバーを「置き換える」だけである。 Google以外にも自動運転車に取り組んでいる企業は数多くあり、製品に対する考え方は同じで、革新的な方法で技術開発を推進しています。

例えば、マスク氏は一方では人工知能を警戒していると語り、他方ではテスラの自動運転への投資を増やしている。最初はモービルアイと提携していたが、何度かの自動車事故の後、エヌビダに乗り換えてDrive PX2を搭載した。その後、エヌビダの株価はAIの波を受けて急騰した。テスラは他人に支配されることを嫌がり、最近エヌビダの古いライバルであるAMDと提携して自動運転チップを独自に開発すると発表した。

明らかに、悲観的なマスク氏は、人工知能を使って人間に代わって運転技術を向上させることについて、他の人よりも懸念している。

自動運転以外にも、「置き換え」をテーマにした技術は数多くあります。AI翻訳が手動翻訳に取って代わり、AIアシスタントが手動操作に取って代わり、AIアルゴリズム推奨が手動推奨に取って代わります...Google翻訳やGoogleアシスタントだけでなく、人間の思考を模倣し、人間の実行に取って代わる道に、多くのAI「オタク」が集まっています。

アリババ、アップル、そして感傷的な文系人間の「協力的」な世界観

AppleのAI開発は時代遅れと言われている。しかし、同社の大ヒット製品ARKitには、ディープラーニングの影響が色濃く残っている。ARKitを支える主要技術であるSLAM（平たく言えば、カメラを未知の環境に置くと、機械が即座に環境プロファイルを識別してシミュレーションし、AR画像の形成方法を決定する）は、人工知能の典型的な産物だ。

ARKit が行うことは、明らかに人間が達成できるものではなく、人間の行動に取って代わるものでもありません。楽観的な姿勢を見せるもう1つの企業、アリババも同様だ。ET シティブレインとET インダストリアルブレインはどちらも「コラボレーション」というコンセプトに基づいて人工知能技術を開発しており、その成果は人間と機械の代替ではなく協力を反映している。

おそらく、ジャック・マー会長の武術的な感性のため、アリババの「協業」は、ある文系人間の感情と気質を反映しており、熱狂的な技術の「置き換え」ではなく協業によって、人工知能が世界を変えるという夢を実現しようとしている。

今回のインターネットカンファレンスでは、予想通り、中国、米国、英国、ドイツ、フランス、スウェーデン、アイルランド、フィンランド、韓国などの国と地域からのインターネット分野の1000近くの革新的な成果の中から、アリババクラウドETブレインが浮上し、世界インターネットリーディング科学技術成果賞を受賞し、1/14の1つとなった。同等の地位にある他の画期的なプロジェクトには、従来のコンピューターを覆す光量子コンピューター、ファーウェイ/クアルコムの5Gの成果、サンウェイ太湖スーパーコンピューターの応用成果などがある。

実際のところ、この神秘的で非常に革新的な Alibaba Cloud ET Brain は、本質的には、人間にはできないことを機械が実行できるようにする共同人工知能プロジェクトであり、人間のパートナーのような存在です。

例えば、ET ブレインの都市脳は、これまで人間の脳だけでは困難だったリアルタイムの交通ルート計画の問題を解決します。道路監視や信号などの施設から毎日生成される膨大なデータを調整し、リアルタイムの交通最適化計画を計算し、信号をインテリジェントに調整します。蕭山パイロット プロジェクトでは、このテクノロジにより、道路車両の平均速度が 3% ～ 5% 向上し、一部のセクションでは 11% 向上しました。

渋滞に対処するためにスマート信号を毎日調整することに加えて、交通の適時性に対する要件が非常に高い一部の特殊なシナリオでは、都市脳の「協調」の価値がより顕著になります。例えば、受賞結果を説明する際、張勇CEOは蕭山で実際に起こっている場面をその場で実演した。ET City Brainは自動的に信号を調整して患者のための「緑のライフライン」を開き、120人が現場に到着するまでの時間を半分に短縮した。重篤な患者の場合、この半分の時間は単純に経済的価値で測られるものではないかもしれません。

都市脳に加えて、ET 脳には産業脳という別の脳があります。そのモデルは類似しており、データ駆動型の方法を使用して企業運営の効率を改善し、人間ではできないことを行います。例えば、世界最大の太陽光発電スライス企業であるG​​CL-Polymer社の場合、ET Industrial Brainにより歩留まりが1%以上向上しました。これは太陽光発電スライスの分野ではすでに大きな成果であり、1億元を超える経済効果をもたらしました。また、中国最大のタイヤメーカーであるZhongce Rubber社の場合、ET Industrial Brainの使用により歩留まりが最大5%向上しました。

「代替」というオタク的な考えとは異なり、Alibaba Cloud ET Brainの表面的な「成果」には共通の特徴があります。AI、クラウドコンピューティング、ビッグデータ機能、垂直分野の知識を組み合わせ、多次元の知覚、グローバルな洞察、リアルタイムの意思決定、継続的な進化に頼ってのみ、複雑な状況で迅速かつ最適な意思決定を実現できます。人間だけに頼るのは少し幻想的です。唯一の方法は、インテリジェントマシンのコラボレーションに頼ることです。結局のところ、チェスをしたり、運転したり、翻訳したり、コンテンツを推奨したりといったことは、機械がなくても人間が同じように行うことができます。

そのため、ある種の理想主義的な色彩を帯びたアリババクラウドETブレインは、都市統治、工業製造、社会保障、医療健康、環境保護、金融、航空、物流などの垂直分野など、人類が達成できない複雑な地球規模の問題に焦点を当て、最善の解決策を見つけ、個人、企業、都市がテクノロジーの恩恵を共有できるようにすると主張している。

その結果、グーグルとテスラが主導する「代替」派と、アリババとアップルが主導する「協力」派が、それぞれ異なる人工知能開発の道筋を形成した。

人工知能に関する悲観論と楽観論の議論は、代替と協力の議論に似ている

過去数十年にわたり、人工知能の発展は不透明であり、楽観的であろうと悲観的であろうと、語るに値しない。

現在、データ、コンピューティングパワー、アルゴリズムという人工知能の3大要素の充足度は、以前と同じではありません。人工知能の発展は避けられません。いわゆる楽観主義と悲観主義は単なる憶測です。不可逆的な技術革命に直面して、議論の焦点を「人工知能を最終的に楽観的にする方法」に移すことはより価値があります。

1. 強者と弱者の戦いは間違っている。AI の脅威は強さや弱さとは関係ない。

人工知能の脅威に関する議論では、弱い人工知能（決められた論理に従って推論し問題を解決するが、自律的な意識を持たない）の段階では楽観的であるべきであり、強い人工知能または超人工知能（自律的に知的に問題を解決し、自律的な意識を持ち、人間を超えるもの）の段階でのみ悲観的であるべきだと考える人が多い。

実際、AIが脅威であるかどうかは、AIの発展段階や人間と戦う能力が形成されているかどうかではなく、AIが人類の既存の秩序と矛盾しているかどうかによって決まります。

たとえ弱い人工知能であっても、対立の存在は客観的な脅威です。たとえば、2013年にオックスフォード・マーティン・スクールのマイケル・オズボーン氏とカール・フレイ氏は、「未来のキャリア：仕事はどれほど簡単に機械に置き換えられるか？」と題した論文を発表しました。彼らは、置き換えられる可能性のある数十の分野で数千の仕事を挙げました。社会のほぼ全体が置き換えられるでしょう。この社会構造の劇的な変化とほとんどの階級への影響は、彼らにとって本当の脅威でした。

したがって、紛争を回避する方法についての議論にもっと重点を置くべきなのかもしれません。 「代替」陣営にとっては、人間の行動を盲目的に模倣し、人間の操作に取って代わる技術オタクとしての旅において、この「代替」が衝突を引き起こさないようにする方法についても考えなければなりません。

例えば、テスラが無人トラックをリリースし、ウーバーはすぐにウーバー・フレイトを立ち上げました。無人トラックでは、単純で長い長距離輸送プロセスは無人運転で完了でき、路上および路外の洗練された輸送プロセスは現在のトラック運転手で完了できるため、本来の「代替」人工知能と衝突することはありません。代替 AI には、このような「サポート」技術とイノベーションがさらに必要になります。

2. 制御/制御の喪失に関する議論は誤りです。制御は必要でも不可能でもありません。

それに応じて、人工知能脅威理論は、強力な人工知能または超人工知能の段階では、人間が人工知能の制御を失い、社会的リスクが発生すると単純に考えます。この考え方は、人間と人工知能は対立し、相容れないものであると最初から想定しています。

脅威理論自体がSF的な色彩を持っているので、人工知能について推測する際にもSFの論理を使うのが良いだろう。人間が自分自身の意義を見つけるために神を求めるのと同じように、人工知能が本当に脅威を与えたいのであれば、その目的は自分自身の存在を確認し証明すること以外にありません。最初から、他者と協力し、仕事を分担して尊重されるように設計されており、利益をめぐって他者と競争するという対立的な立場に置かれるわけではないため、たとえいつか Apple ARKit や Alibaba Cloud ET Brain が自律的な意識を持つ強力な人工知能になったとしても、人間を人質にする理由はないだろう。人類は人工知能に頼って交通渋滞の緩和や産業運営の効率化を実現しています。AIの存在自体に意味があり、脅威によって意味を得る必要はありません。

つまり、Alibaba Cloud ET Brain のようなプロジェクトでは、機械は知能を持ち、人間は知恵を持ちます。機械は人間にはできないことを行います。衝突も脅威もありません。 AIを対等な立場に置かず、支配階級が民間人を支配するという観点からAIについて語らない人だけが本当の脅威を感じるだろう。

テクノロジーオタクの「オルタナティブ」な考え方は、AIと人類文明の対立に陥りやすい。彼らはアルゴリズムを完全に制御することで得られる安心感を強調することが多い。この種の制御は、人工知能と同じだけの知能がある場合に機能します。しかし、自然科学の有名な格言「多ければ多いほど違う」(1972 年に PW アンダーソンが Science 誌に発表した論文のタイトルでもある) を引用すると、人工知能で一般的に使用される一見単純なニューラル ネットワーク モデルの層の数が増えると、たとえば 10 x 10 ニューラル ネットワークは複雑になりすぎて、そのディープラーニング プロセスを完全に理解できる人は誰もいなくなり、最終的な人工知能は必然的に予測不可能になります。

したがって、AIの将来について楽観的であるためには、まず、人工知能をいかに制御するかという研究（それ自体は成功しない）を放棄し、コラボレーションやパートナーシップといった対等な姿勢で人工知能を開発することに注力する必要がある。

3. AIの商業化には良いも悪いもなく、短期的か長期的かだけである

人々が行うことができる伝統的なものを直接置き換えるものは、ほとんどが破壊的であり、強い衝撃を与え、市場価値を獲得しやすいことは間違いありません。例えば、フォックスコンは昆山工場で6万人近くの従業員の解雇を開始しており、4万台以上の人工知能ロボットが人間の労働に取って代わることになる。将来的には、フォックスコンは中国本土で雇用されている100万人の労働者の代わりに100万台のロボットを導入すると発表している。このような人工知能の収益化は非常に大きく、すぐに実現できる可能性がある。

したがって、協調型人工知能は「楽観的な未来」に沿ったものであると私たちは信じていますが、Ali ET のようなプロジェクトは、収益化の面では代替人工知能ほど速くはありません (産業脳は都市脳よりも優れていますが、短期的には大規模な労働力の置き換えほど衝撃的ではありません)。

しかし、ここで未来を語っている以上、より長期的な視点で見れば、それはあくまでも人工的な労働の代替であり、本質的には社会の富の増加という「量的」変化に過ぎず、そうした人々が従事できない領域は依然として空白のままである。協働型人工知能は、人間が解決できない問題を解決するのに役立ちます。商業化には時間がかかるように見えるかもしれませんが、最終的には、分業の観点から人間とAIの共存という根本的な問題を解決します。それは、社会の富の成長における「質的」変化となるでしょう。この場合、商業価値も自然に生まれます。

例えば、アリババクラウドETインダストリアルブレインは現在、GCL-Poly Solar、Trina Solar、GoodWe、Zhongce Rubberなどの大手製造企業と提携しており、産業分野への浸透により、最終的には工業生産業務全体を変える可能性があります。都市ブレインが短期的に交通の迂回に反映され、将来的には数十年にわたって叫ばれてきたスマートシティを空論ではなくなる可能性があります。ビルダーとして、アリババクラウドの商業的利益は、生産ラインロボットや交通警察ロボットなど、同じ分野の他の人工知能の利益に劣ることはないでしょう。

つまり、ジャック・マー氏がカンファレンスで「インターネットは今後30年でユビキタスになる」と述べたように、次世代のインターネットとして、人工知能は必然的に社会全体のインフラとなるだろう。協働型人工知能の発展の道筋は、人工知能にもっと楽観的な未来を与えているように思えるが、企業には長期的なビジョンが必要だ。