「科学的シミュラクル」:人工知能とハイパーリアリティの衝突

「科学的シミュラクル」:人工知能とハイパーリアリティの衝突

人工知能(AI)技術の進歩は、現実と表現が区別できなくなるジャン・ボードリヤールのハイパーリアリティの概念を具体化した「科学的シミュラークル」の新時代をもたらしました。 ChatGPT などの AI 言語モデルは、説得力のあるほどリアルでありながら、完全に人工的な科学記事を作成できるようになりました。この現象は、ハイパーリアリティの境界を視覚的および象徴的な領域から認知的領域へと押し広げ、私たちの現実認識における真実とテクノロジーの役割について複雑な哲学的疑問を提起します。 AI は科学論文の執筆と編集のプロセスを強化する可能性を秘めていますが、不正な科学論文が作成されるリスクもあります。この超現実の時代を深く掘り下げていくと、現実とシミュレーションを区別することがますます難しくなります。したがって、この新しい状況を賢く乗り切るためには、常に注意を払い、根底にある真実を把握しておくことがさらに重要になります。

1981 年、ジャン・ボードリヤールの影響力のある作品『シミュラークルとシミュレーション』は、現実と表象の区別がますます曖昧になる状態であるハイパーリアリティの概念を私たちに紹介しました。時代は時を早送りし、現在では人工知能技術の進歩により、この概念がデジタル時代に前例のないレベルに到達しているのを私たちは目撃しています。

最近、概念実証研究では、GPT-3 言語モデルを搭載した ChatGPT を使用して、脳神経外科に関する完全に架空の科学論文を生成することで、AI の使用をさらに一歩進めました。この実験の目的は、本格的な科学論文に非常によく似た、要約、序論、材料と方法、考察、参考文献、図などを含む論文を作成することです。

AI言語モデルは1時間足らずで、1,992語と17の引用を含む記事を生成しました。一見すると、単語の選択、文章の構造、全体的な構成の点で、実際の科学論文と区別がつきません。しかし、脳神経外科、精神医学、統計学の専門家による慎重な調査により、特に参考文献において、人工知能の起源を示唆する特定の不正確さや誤りが明らかになった。著者らは次のように結論づけている。

  • この研究は、現在の AI 言語モデルが完全に捏造された科学論文を生成する可能性を実証しています。これらの論文は洗練されていて一見完璧に見えますが、専門家の読者が詳しく調べると意味上の不正確さや誤りに気づくかもしれません。
  • この研究は、私たちが「科学的シミュレーション」の新しい時代に入ったことを示唆しています。今は、AI 言語モデルが本物のように見えても完全に人工的な科学論文を生成できる時代です。ボードリヤールの用語では、これらの AI 生成論文は、現実世界のオリジナルの恩恵を受けない表現であるシミュラークルの典型的な例です。これらは、シミュラークルが視覚的および象徴的な領域から認知的領域へと進化したことを示しており、人工知能が現実と私たちの関係に及ぼす影響が増大していることを示しています。

ハイパーリアリティの他の日常的な例と類似点を挙げることができます。

  • テーマパークと仮想現実:これらのシミュレートされた現実は、現実世界から切り離された没入型の体験を提供します。
  • 広告とセレブ文化:ここでは、イメージとペルソナが慎重に作成されており、根底にある真実や現実とのつながりが欠けていることがよくあります。
  • AI 生成画像とディープフェイク:これらのテクノロジーは、本物と人工物の境界を曖昧にし、信憑性と現実性に関する懸念を引き起こします。
  • AR/VR バーチャル リアリティ: Apple Vision Pro の発売により、現実はテクノロジーによって設計され、構築されるようになりました。

AI によって生成された科学論文の出現は、利点と潜在的な落とし穴の両方をもたらします。原稿の準備や言語編集の強化など、否定できない潜在的なメリットがあります。しかし、偽造科学論文を作成する能力からもわかるように、悪用されるリスクは非常に大きいです。

ハイパーリアリティと科学的シミュレーションの時代が進むにつれて、現実とシミュレーションを区別する作業はますます複雑になります。私たちは、真実、人間性、そして現実に対する見方を変えるテクノロジーの役割についての根本的な疑問を再検討しています。

この場合、警戒が重要です。しかし、こうした警戒心は、LL.M. の高度化の進展とはまったく対照的である。私たちは、モデルや表現への依存が、根底にある現実とのつながりを断ち切らないようにしなければなりません。

こうした「科学的シミュラークル」の出現により、私たちは真実、人間性、そして現実の認識を再構築するテクノロジーの役割に関する根本的な哲学的疑問を再検討し、考え直す必要に迫られています。 AI を活用したハイパーリアリティの時代において、私たちは世界の基本的な事実とつながりを保ち、自分たちが置き換えられないようにしなければなりません。

これがボードリヤールが警告した世界です。今、それを賢明に導くのは私たちの責任です。

<<:  ガートナーは、中国企業が平均5つ以上のAIユースケースを展開しているというレポートを発表した。

>>:  AIモデルは研究者ががん検出の精度を向上させるのに役立つ

ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

人工知能が都市景観をどう変えるのか

人工知能 (AI) とディープラーニングはあらゆるところに存在し、今や都市の景観を一変させる可能性を...

びっくり!外国人が人間の皮膚マスクでiPhone Xに挑戦:予想外の結果

iPhone Xのレビュー解禁に伴い、海外の主要主流メディアやテクノロジーブログが関連するテストや体...

...

本当に知っておくべき 10 の AI テクノロジートレンド

人工知能技術のトレンドは人類を前進させています。デジタル変革はあらゆる業界に広がり、人工知能は科学者...

エンティティ認識と関係抽出におけるディープラーニングの応用に関する簡単な分析

1. 固有表現認識名前付きエンティティ認識 (NER) は、次の図に示すように、自然言語テキストから...

Google の最も強力な NLP モデル BERT はなぜこれほどクールで強力なのでしょうか?テンセントのプログラマーが最初から教えてくれる

1. 背景検索シナリオでは、ユーザーの検索クエリと思い出された記事のタイトルとの関連性は、ユーザーの...

推薦システムの主なアルゴリズムの概要とYoutubeのディープラーニング推薦アルゴリズムの例

協調フィルタリング協調フィルタリング (CF) とそのバリエーションは、最も一般的に使用される推奨ア...

マイクロソフトは、AIチップが十分に入手できない場合、データセンターのサービスが中断される可能性があると警告している

CNBCによると、7月29日、マイクロソフトは最近発表した財務報告書の中で、データセンターのサービス...

...

CNNを知っておくべきだ

CNN というと、最初は特定のテレビ局を思い浮かべる人が多かったのですが、数年後にはディープラーニン...

4K 品質の 3D 合成ビデオはもはやスライドショーにならず、新しい方法でレンダリング速度が 30 倍以上向上

4K 品質の 60 フレームのビデオは一部のアプリでメンバーシップがなければ視聴できませんが、AI ...

Google AI で学ぶ: Google が AI と機械学習の無料オンライン リソースをさらに公開

海外メディアの報道によると、機械学習とAIは現在、テクノロジー業界で最もホットな話題となっている。世...

機械学習とは何ですか?機械はどんどん賢くなっていて、もはやSFの世界ではない

[[351468]]機械学習 (ML) は、一連のデータに基づいて予測を行うようにコンピューター シ...

レースをしながら「機械学習」を学ぶ? 380万人が観ていなかったら、信じられなかったでしょう。

[[440972]] 「秋名山には人が少なく、ドライバー同士が競争することが多い。今は自動運転車が...

ライトスピードコンピューティングが画期的な進歩を達成、AIトレーニングコストの問題が解決される可能性

画像出典: Visual China 1956年、アメリカの経済学者によって「人工知能」の概念が提唱...