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国連という公の場でのヒューマノイドＡＩのスピーチと質疑応答の話題は記憶に久しいものとなりました、日本政府においても現在実用を目指しているのが国会答弁の原稿執筆をＡＩライターに行わせようとするものです。

何度かの実証試験を繰り返していますが精度はかなりのところまできていることが公開されました、それによれば曖昧な表現や言い回しでの質疑以外ではほぼ完ぺきに回答を自動作成するところまできています。

冒頭の話題では国連でスピーチしたヒューマノイドＡＩにイギリスの記者が「ＡＩは人類の脅威になるか？」との質問に、「ＡＩは人類を滅亡させる」と回答したことは大きな話題を呼びました。

昨今では将棋や囲碁でもＡＩがプロを相手に連勝記録を伸ばしています、ＡＩが記事を書くのはこれらに比べれば大きな問題とはなりません、ただＡＩライターの歴史がまだまだ浅いだけということなのです。

３年前にはＡＩライターが書いた小説が芥川賞の一次審査を通過したというニュースも流れました、ＡＩライターが文学賞を受賞する日もそう遠くないのかもしれません。

そんなＡＩライターの出現は多くの人間の職を奪っていきます、少なくても企業のホームページやパンフレットなどのセールスレターやキャッチコピーは既に実用段階にまで達していますし新聞記事も何ら問題なく作成するようになります。

もっと凄いのは漫才のネタまで作成できるＡＩが誕生していることです、つまりＡＩとはこういう特性のシステムだということを理解しなければなりません、その芸人の芸風を活かしどんなストーリーが笑えるのかという事項まで学習していくのです。

ＡＩライターは使う人の癖や個性を学習していきます、したがって同じシステムでも利用者によって個性が生まれてくるのです、ここがＡＩライターの凄いところなのです。

つまり自分のゴーストライターを簡単に作り上げることができるのです、個性が確立されたＡＩなら１時間以内に書籍一冊分の初校を書き上げるでしょう、オウンドメディアへの投稿ならテーマを与えるだけでたったの数秒でどんどん書きあげてしまうのは言うまでもありません。

英語などの言語の自動翻訳では低機能版であれば無料で使えます、企業が使う世界情勢や専門用語まで定期的にバージョンアップし瞬時に翻訳できるプロフェッショナル仕様でも数十万円で手に入れる事ができます。

企業の設備投資としては、社員の１ヶ月分の給与の範囲は投資という金額ではありません、ＡＩライターに自動翻訳機能が付き誰でも簡単に手に入る時代は直ぐそこまで来ています。

ただＡＩライターにはどんなに技術が進んでも一つの大きな欠点が存在しています、少なくても人間らしい感情表現や曖昧な言い回しや特定の人を対象にした表現などではありません、これらは既に克服されつつあります。

ＡＩとは一つのアルゴリズムによって基本ロジックが構築されたＩＴシステムです、つまりアルゴリズムの欠点そのものがＡＩの欠点となりそのまま反映されてしまうのです。

ここで重要なのがＡＩは何から学習する情報を得ているかということです、ＡＩ技術の発展と共に大きくクローズアップされるのが情報やデータということがお解りになるかと思います。

そのデータを保障する伝送路が重要になります、その意味ではＡＩとブロックチェーンの親和性が研究されています。

また重要なのがその情報やデータの入り口と出口です、その意味ではデジタルマーケティングツールとしてのオウンドメディアとも密接に繋がってくると予想されます。

今後は個性や感情を持ったＡＩというキーワードが重要で、個人のバイタルデータやパーソナリティデータに研究が集中するようになると考えています、ノウハウや感性といった知的情報やデータがクローズアップされる日もそう遠くないでしょう。

投稿＠伊東久雄

コンテンツやイラストなどの生成AIがいよいよ商用化され本格的に使われだしてきますが、ここで大きな課題が幾つか発生しだしています、一つは著作権や肖像権侵害の問題でもう一つはヘイトスピーチやポリコネ問題です。

ここでポリコネとは「ポリティカル・コレクトネス（political correctness）」のことで「政治的公正・妥当性適性・正義」などと訳され、性別・国籍・民族・人種・宗教・障害などを理由とした差別や偏見を防ぐ目的で公正中立な言葉や表現を用いる倫理観のことをいいます。

これらを放置したまま安心して生成AIにコンテンツを委ねるわけにはいきますん、特にデジタルマーケティングにおいては致命傷にもなります、現在は一旦生成AIで生成させ、その後人間が再確認する形をとっています。

しかし特にデジタルマーケティングなどは全自動でAIに発信を任せられるのが理想です、ということで生成AIが基とするコンテンツを生成前に自動でチェックするボットが不可欠です、更には生成後に再チェックという二重化が必須でしょう。

これらが解決して本当に安心してAIに任せられるようになると思います、そしてこういう世の中の動きの中には常にビッグビジネスが潜んでいるということが言えます。

投稿＠伊東久雄

生成型ＡＩが齎す問題として当初から言われてきた著作権問題が顕著になりそうです、日本のデジタル省もさることながら世界中の問題として国際会議でも焦点になっています。

そんなさなかにＡＩが生成したグラビアアイドル写真集が発売早々に発売を取りやめた事件が発生しました、そのきっかけは発売早々にＳＮＳなどで著作権問題により炎上したことがきっかけだったと言います。

販売した出版社も社内で議論を重ねる必要が在るとのことで、この潔い判断と行動はＩＴ技術者として大歓迎したいと思います。

また画像やロゴマークなどのＡＩ画像だけではなく文章もインターネット上の第三者が過去に投稿したものを見つけ出し、それを基にＡＩが再生成しているわけで大元の作者の原著作権を侵害しているともとれるわけです。

これらのＡＩ生成物の著作権問題がクリアになるまでは、あくまでも個人利用に留めて少なくてもビジネス利用で公開するのは今のところ止めておいたほうが無難とだけ言っておきましょう。

投稿＠伊東久雄

私は将来ＡＩをブロックチェーンやデジタルマーケティングと融合させていこうと考えています、そのＡＩの応用とは「連続する数字のトレンドをアルゴリズム化して行う未来予測」という、あくまでも技術系企業に相応しい数値予測に絞ったＡＩです。

このように現在のＡＩは一つのカテゴリに絞ったアプリケーションＡＩと人間の脳に完全に近づけようとするヒューマノイドＡＩがあります、この２つの分野は目指すものがまったく異なり研究テーマも必要とする人材もまるで異なります。

アプリケーションＡＩはアルゴリズムとＩＴ技術によって完全に解決できますが、ヒューマノイドＡＩはアルゴリズムとＩＴ技術だけでは解決できない領域であるからです。

人間の脳を再現させるというヒューマノイドＡＩの研究は現状どこまで進んでいるのでしょうか、その前に世界中のＡＩ研究所が行っている研究分野があります、それはＩＴの技術力を駆使したアルゴリズムの設計や構築などではありません、これらはＡＩ研究所ではなくＩＴベンチャー企業や工業系大学での役割です。

ではどんなことを研究しているかというと「心」つまり「脳の心理ロジック」そのものの研究なのです、脳医学科や精神科の医療分野の学者、そして心理学者といったＩＴとは異分野の人達によって研究が繰り返されています。

現在その結果において「人の脳」の特性が解明されてきています、その特性そのものを構造化して最終的にＩＴ化していけばヒューマノイドＡＩが見えてきます。

これらの研究で私が注目したものに「人は行動するかなり前に行動判断を行っている」という論文です、例えば「何かを食べたい」と買い物に行くとか自炊する行動を取るとします、この行動することに直結した表面意識での「何かを食べたい」という自己認識のなんと３０分以上前に無意識の領域である海馬からシグナルが出されているというものです。

これらは、「食べる」ということだけではなく、「トイレに行きたい」、「特定の人に会いたい」など全ての欲求行動にも同じ結果が起こっています。

これらの研究結果からＡＩとは無関係に思われる人間の心理ロジックの複雑さが浮かび上がってきたのです、「行動に起因する個性や性格、これらはいったい何に支配されて行われているのだろうか？」という大きな疑問です。

「人は如何なる行動を起こすにも、予め仕組まれたロジックに従っている」、この結論は大きくヒューマノイドの発展に寄与すると考えています。

しかし人によってバラバラな心理ロジックを体系化する道は極めて厳しいでしょう、「最新科学のＡＩ、それを極めていくとスピリチュアルの世界に繋がってくる」、この事実は極めて重要です。

何故なら天才と呼ばれた科学者はほぼ全員と言ってよいほど老後に行きつく研究テーマが、この科学では説明が付かない「心」という分野だからです。

このスピリチュアルな分野、これが明確に解明されないと完全なヒューマノイドＡＩは完成しません、「心」という分野を私はＩＴアルゴリズマーとして大きな期待を持ってリサーチし続けています。

その理由はたった一つです、「未来に誕生するヒューマノイドＡＩの特性、そしてその欠点を見極めるため」です。

最も人間らしいＡＩロボットであるヒューマノイド、それは何を意味しているでしょうか、そうです人間と同じ心理ロジックを持って対処できるからです、そして最も人間らしい特徴とはある要因によって確実に「判断ミスする」ことにあると考えているのです。

楽しみがまた一つ増えました、そして私なりにヒューマノイドＡＩに関連した心理ロジックのＩＴ技術への応用研究をいつの日か楽しみながら行ってみたいと考えているのです。

※投稿＠伊東久雄

生成型ＡＩの誕生によって、ついにＡＩライターが実用段階に達しコマーシャルペーパーや日々発信するニュースサイトなどでのキャッチコピーや記事の作成に使われ出しています。

世界中の企業はもとより個人においても既に多くのシーンで活用されています、そしてその性能はプロのコピーライターの域を超えているとまで言われています。

またニュースサイトなどでのコマーシャルライティングにおいても既に利用されているということで、今後この傾向が多くの企業やメディアに広がっていくと思われます。

ＡＩはこのように人の手によって行われていた業務をどんどん奪っていきます、しかし確実にＡＩにはできないことも多いのも確かです、これからの時代は「ＡＩにはできないことは何か？」が生き残るキーワードになっていくとおもいます。

ただ、ＡＩが人間を超えると言われる概念である「シンギュラリティは来るか？」と問われれば私は「Ｎｏ」と即答します、私は人間が行う多くの業務はＡＩに取って代わられるとは常に考えていますが、計算能力は人間の数万倍でも新たに創造される人間のゼロからの知力を超えることはあり得ないと考えています。

これはＩＴの世界に身を置く人間であれば明確に解る問題です、簡単な例題を出してみましょう、例えば子供が生まれて初めてリンゴを食べたとします、この子供は次に形が異なっても色が変わったとしても食べるまでもなく見ただけで「リンゴ」だと認識することができます。

ところがこれをＡＩに教え込むには気の遠くなるほどのデータを入力しなければなりません、しかも完全にこれを行うことは不可能で何度かのミスを出してしまいます。

何も教えられていないＡＩは、「リンゴ」と「食べかけのリンゴ」は同一のものとして扱うことが難しいのです、これが脳を持つ動物であれば人間でなくても犬や猫、もっと言えば虫でさえも可能とする脳の推論性能によるものです。

ＡＩは「Ａ＋Ｂ＝Ｃ、Ａ＋Ｃ＝Ｂなら、Ｂ＝Ｃ」という推論はお手のものですが形や色などアナログ的な認識能力は極めて不得意な分野なのです、ただし時間の問題であり今後はこういったアナログ的な感覚も獲得していくと思います。

近年ではＡＩ革命ともいう「ディープラーニング」という階層構造のＡＩロジックが誕生してきましたが、それでも脳の推論＆認知性能に比べれば比較にならないほどの性能なのです。

人間の持つ能力のうちＡＩが得意とするのは言語能力や文章能力です、国会質疑の答弁をＡＩが作成するという実験においてはほぼ完ぺきな回答を導き出しています。

インターネットを利用して安全な情報から答弁を数秒間で作成してしまいます、そういう意味では「代理」や「代行」というビジネスの多くは今後ＡＩに取って代わられていくのかもしれません。

更には、ＡＩライターを身近にしたchatGPTのようなフリーアプリが続々と各社から発表されていきます、これまで有料でプロに依頼していた業務がいとも簡単に自分で出来るようになります。

そんな時代が到来するときに求められる人間とはどんな人間なのか、今この判断が数年後に大きな差になって表れてくることになります。

※投稿　伊東久雄