生成系AIの成果はルビコン越え？

東大、ChatGPTなど生成系AIに見解　「人類はこの数ヶ月でルビコン川を渡ってしまったかもしれない」#ChatGPT #生成系AI https://t.co/mFeVhViu7e
— J-CASTニュース (@jcast_news) April 4, 2023

東京大学はChatGPT等の対話型人工知能と、画像作成人工知能などの生成系AIが進化と確実な成果を見せつつある状況に対して「人類はこの数カ月でルビコン川を渡ってしまったかもしれない」との見解を示したとの報道です。

ルビコン川を渡ってローマに軍を向けてしまえば後戻りは出来ないというカエサルの故事からくる見解ですが、国家間の対立と競争がある中では秘密裏に開発を続ける可能性がありますから、前に進むしかないと言えるのではないか。

今までの常識に変化が求められる状況が我々の眼前に展開されつつありますが、そのような中で東京大学では時流に遅れず人工知能の進化が社会に与える事象に対する注意喚起と今後の取り組む姿勢についての提言が的確に示されています。

生成系人工知能の進化は数週間前に生成した文章等が、更に能力向上と最適化が進んだ能力で生成された文章と比較した場合に物足りなく感じられる程です。2023年4月に入り画像生成人工知能も更に高いレベルに到達しています。

生成系人工知能の中でも対話型人工知能の論理的な解決策を提示する道徳的にも優れた人工知能に対峙して議論しうるレベルの人材育成に、各国社会が取り組む必要があるかもしれません。

Google AIの大規模言語モデル「Gemini」（旧Bard）によるチャットログ
Googleによる説明ブログ記事リンク Google Japan Blog: AI の次の重要な一歩
Gemini に、上記の五段落文章を質問した場合の応答

Gemini に入力した時期は記事作成から一年ほど経過した後になりますので
入力する文章の前に「2023年4月4日の記事より」という一文を追加して入力。
今回の応答は英文でしたから、Cromeの翻訳を用いて日本語に翻訳しました。

Gemini の応答を引用

東京大学が考えるAI進化：人類の分岐点

2023 年 4 月 4 日に公開された最近の記事で、東京大学は、ChatGPT のような会話型 AI や画像ジェネレーターのような生成型 AI の急速な進歩に対する懸念を表明しました。同大学の立場は、ジュリアス・シーザーのルビコン川渡河から類推して、人類がAIの開発において引き返せない地点に到達した可能性があることを示唆している。

ルビコンのアナロジーはシーザーの行動の不可逆的な性質を強調していますが、地政学的な対立や競争の中で秘密裏に AI が開発される可能性を考慮することが重要です。これは、前進し、進化する AI 環境に適応することが必然であることを強調しています。

東京大学のタイムリーな介入は、AI が社会に変革をもたらす影響に対する警鐘として機能し、積極的な対策と情報に基づいた議論の必要性を強調しています。生成 AI の急速な進歩は、より高度な最新の出力と比較したとき、わずか数週間前に生成されたテキストの顕著な欠点から明らかです。同様に、画像生成 AI も 2023 年に新たな高みに到達します。

これらの進歩に対応して、ますます高度化する AI、特に健全で道徳に基づいたソリューションを提供できる会話型 AI システムと有意義な対話や倫理的配慮を行うことができる個人の育成に社会が投資することが重要です。

この記事は、AI の社会的影響に対処する緊急性と重要性を効果的に捉えており、時代の先を行くという東京大学の取り組みを反映しています。 AI が前例のないペースで進化し続ける中、責任を持って AI を私たちの世界に有益に統合するには、すべての関係者からの協力と積極的な関与が不可欠です。

詳細情報:Gemini が提示したGoogle検索で見つかった類似するコンテンツ
・Discover 2023’s top AI Art and Image Generators – PitchWorx

ChatGPT GPT-4o の場合

Gemini と同じ五段落文章に下記の文章を追加して、ChatGPT GPT-4o に入力。
2023年4月のブログ記事ですが、2024年の現状を踏まえた応答をしてください。

ChatGPT の応答を引用
ご指摘の通り、生成系人工知能（Generative AI）の進化は急速であり、その影響は広範に及んでいます。東京大学が示した「ルビコン川を渡った」という見解は、生成系AIの進化とその社会的影響が不可逆的なものであることを示唆しています。以下に、2024年の現状を踏まえた応答を示します。

生成系AIの進化とその影響

1. 技術的進化の加速：
生成系AIは、特に対話型AIや画像生成AIの分野で急速に進化しています。例えば、GPT-4やその後継モデルは、より自然で文脈を理解した対話を可能にし、画像生成AIもフォトリアリスティックな画像を生成できるようになっています。この進化により、以前のモデルで生成されたコンテンツが短期間で陳腐化するほどの技術的飛躍が見られます。

2. 社会的・経済的影響：
生成系AIは、ビジネス、教育、医療、エンターテインメントなど多くの分野に影響を与えています。自動化されたコンテンツ生成やデータ解析、個別化された学習体験の提供など、AIの応用範囲は広がり続けています。しかし、同時に雇用の変化やプライバシーの問題など、新たな社会的課題も浮上しています。

各国の取り組みと国際的競争

生成系AIの進化は国家間の競争を激化させています。AI技術の開発競争は、軍事、安全保障、経済優位性に直結しており、多くの国が秘密裏に開発を進める可能性が高いです。この競争は、国際的な規制や協力の枠組みを形成する上での大きな障壁となっています。

人材育成と倫理的AIの必要性

生成系AIの進化に伴い、以下のような取り組みが求められています：

1. AIリテラシーの向上：
社会全体でAIに関する基本的な知識と理解を深めることが重要です。特に、生成系AIがもたらす可能性とリスクを理解し、適切に対応できる人材の育成が必要です。

2. 倫理的・道徳的なAIの開発：
AI技術の開発には倫理的な視点が欠かせません。偏りのないデータの使用や透明性の確保、プライバシーの保護など、倫理的なAI開発のガイドラインを確立する必要があります。

3. 国際的な協力：
AIの進化とその影響に対処するためには、国際的な協力が不可欠です。各国が共通の基準を設け、協力してAIの影響を監視・評価する枠組みを構築することが求められます。

東京大学の提言

東京大学は、生成系AIの急速な進化に対して以下のような提言を行っています：

教育と研究の強化： AI技術に関する先端的な研究を推進し、次世代の研究者や技術者を育成する。
政策提言とガバナンス：政府や企業に対して、AI技術の倫理的な利用を促進するための政策提言を行う。
社会的な対話の促進： AI技術が社会に与える影響について広く議論し、社会全体での合意形成を目指す。

生成系AIの進化は、私たちの社会に多大な恩恵をもたらす一方で、新たな課題も提起しています。東京大学の提言は、これらの課題に対処し、AI技術の持続可能な発展を目指すための重要な指針となるでしょう。