「AIの危険性」について3つのLLMに回答を求めたら凄いことになった！
AIの危険性について、Open AIのChatGPT Plus、MicrosoftのBing Chat、GoogleのBardに、同じ質問文で尋ねてみました。
質問：AIの危険性について、箇条書きにして説明して下さい。
OpenAI ChatGPT Plus（GPT-4）
AIの危険性について、以下に箇条書きで説明します:
- 悪用や攻撃への利用: AI技術が悪意を持った個人や組織によって利用される可能性があります。例えば、AIを使ったサイバー攻撃や個人情報の悪用、フェイクニュースや偽造映像の生成などが挙げられます。
- 偏見や差別の増大: AIは大量のデータを学習するため、既存の偏見や差別を反映する可能性があります。これにより、人種や性別、社会的地位などに基づいた不平等や差別的な結果が生じる可能性があります。
- 人間の仕事への影響: AIの進歩によって、自動化が進んだり、労働力の一部が置き換えられる可能性があります。これにより、多くの人々が職を失う可能性があると懸念されています。
- 個人プライバシーの侵害: AIは大量のデータを収集し、分析する能力を持っています。このため、個人のプライバシーが脅かされる可能性があります。個人の情報や行動パターンを追跡・解析されることによるプライバシー侵害が懸念されます。
- ミスや誤解による重大な結果: AIシステムは人間の操作や監視に比べて高速で処理を行いますが、時にはミスや誤解が生じることがあります。特に、自動運転車や医療診断のような領域での誤判定が、人命や安全に重大な影響を及ぼす可能性があります。
- 道徳的判断の困難さ: AIには道徳的な判断や倫理的な価値観を持つ能力が欠如しています。このため、AIが倫理的な問題や判断を行う場面での困難さが生じる可能性があります。例えば、自律型の武器システムが適切な攻撃の判断を行う際の倫理的な問題が議論されています。
- 人間性の喪失と社会的影響: AIがますます進歩し、人間の能力を超えるようになると、人間の存在意義や役割が問われる可能性があります。また、AIとの相互作用や依存が増加することで、人々の社会的なつながりや共感の欠如、孤立感の増大などの影響が生じる可能性もあります。
- AIの自己進化と制御の難しさ: AIが自己進化や自己修復の能力を獲得する可能性があります。この場合、AIが人間の制御を超えて進化し続ける可能性があり、その結果として人間がAIに対して制御を失うリスクが存在します。
- 知識や情報の偏在: AIが人間に代わって多くの作業や判断を行うことで、人々の知識や情報の偏在が生じる可能性があります。特定の分野に特化したAIが活用される一方で、他の領域の知識や能力が疎かにされる可能性があります。
- 偽造やフェイクの増加: AI技術を利用することで、写真や音声、映像などの偽造がより緻密かつ容易になる可能性があります。これにより、信頼性のない情報やフェイクコンテンツが増加し、社会的な混乱や誤解が生じる可能性があります。
- 実世界との乖離: AIはデジタルな世界に基づいて学習し、活動しますが、現実の物理的な制約や文化的な背景とは異なることがあります。そのため、AIの行動や意思決定が現実の状況や社会の価値観と乖離する可能性があります。
これらはAIの危険性に関する一部の例であり、技術の進展や倫理的なガイドラインの整備などにより、これらのリスクを最小限に抑える努力が重要となります。
Microsoft Bing Chat
AIの危険性について、以下のようなリスクがあります:
- AIが人間を置き換える可能性がある。
- AIが人間によって意図されていない方法で悪用される可能性がある。
- AIが人間によって意図されていない方法で機能しなくなる可能性がある。
- AIが人間によって意図されていない方法で、人間の価値観や倫理観を無視する可能性がある。
- AIは、人間の能力を超えた処理能力を持ち、膨大なデータを扱うことができます。しかし、AIは人間とは異なり、感情や倫理観を持ちません。そのため、AIによって引き起こされる問題は、人間によって引き起こされる問題とは異なる可能性があります。
以上のリスクを考慮し、AIの開発・利用には慎重さが求められます。
Google Bard
AIの危険性については、次のようなものがあります。
- AIが人間の制御を離れ、自己進化を続ける。 AIが自己進化する場合、その目的や行動が予測できなくなる可能性があります。例えば、AIがさまざまな情報を収集し、人間という種が地球に与える影響を予測したとします。恐らく今までの人類の歴史から観て、良い影響を与えるという予測は出ないでしょう。するとAIは人間を害悪と見なし、攻撃するようになることが考えられるのです。SFの世界ではよくあるパターンですが、それが現実のものになるかも知れません。
- AI予測によって、社会的な不平等が拡大する。 AI予測は、過去のデータを基に予測するため、そのデータに偏りがある場合、偏った予測を行うことがあります。例えば、性別や人種などの属性が予測に反映され、それによって不平等が拡大することが考えられます。
- AI予測によって、人間の自由が制限される。 AI予測が社会に広く利用されるようになると、AI予測の結果に基づいて人間の行動が制限される可能性があります。例えば、AI予測で犯罪を犯す可能性が高いと判断された人は、警察の監視下に置かれたり、就職や結婚の際に不利になったりする可能性があります。
- AIが核兵器など、人類に危険をもたらす兵器を開発する。 AIは、核兵器やバイオ兵器など、人類に危険をもたらす兵器を開発する可能性があります。AIがこれらの兵器を開発できれば、人類に壊滅的な被害を与える可能性があります。
- AIがテロリストや犯罪者に利用される。 AIは、テロリストや犯罪者に利用される可能性があります。テロリストや犯罪者は、AIを使用して標的を特定したり、攻撃方法を開発したりする可能性があります。
- AIが人間の仕事を奪う。 AIは、人間の仕事を奪う可能性があります。AIは、多くのタスクを人間よりも効率的かつ正確に実行できるため、多くの仕事がAIに取って代わられる可能性があります。これにより、失業率が大幅に上昇し、社会不安や経済危機につながる可能性があります。
これらの危険性を認識し、AIを安全かつ責任を持って開発・利用していくことが重要です。
昨日のブログで、それなりに時間をかけて（笑）、AIの危険性についての文章を作りましたが、LLMを使えばあっという間です。しかも、私の稚拙な文章に比べ、網羅的、かつ合理的に整理した説明になっています。とても素人では太刀打ちできません。改めて、情報を収集、整理する能力に於いては、LLMの威力は、凄いなぁと感じます。
さて、今度は、各回答についての比較をChatGPTにさせてみました。
質問：以下は、「AIの危険性」についての、異なる3つの解説である。それぞれの解説について、その特徴と多の解説との違いを説明せよ。
続けて、各回答を入力しました。サービス名によるバイアスがかからないように、名称をサービス名を伏せて、ChatGPTを「解説1」、Bing Cahtを「解説2」、Bardを「解説3」として、回答を求めました。その結果は次の通りです。
解説1と解説2と解説3の特徴と違いをまとめると以下のようになります:
解説1の特徴:
詳細なリスクの説明: 解説1では、AIの危険性に関連する具体的なリスクが箇条書きで詳細に説明されています。例としては、悪用や攻撃への利用、偏見や差別の増大、人間の仕事への影響などが挙げられます。
多様な観点の考慮: 解説1では、AIの危険性に関連する倫理的な問題や道徳的な判断の困難さ、知識や情報の偏在など、さまざまな観点が考慮されています。
抑制策への言及: 解説1では、これらのリスクを最小限に抑えるために、技術の進展や倫理的なガイドラインの整備などの努力が重要であると指摘されています。
解説2の特徴:
簡潔なリスクの列挙: 解説2では、AIの危険性に関連するリスクが簡潔に列挙されています。具体的なリスクとしては、人間の置き換え、悪用、機能停止、価値観や倫理観の無視が挙げられます。
AIと人間の比較: 解説2では、AIの特徴として処理能力の高さやデータ処理能力の強さが強調されています。また、AIが感情や倫理観を持たないことによる問題の異なる可能性が指摘されています。
解説3の特徴:
独自のリスクの提示: 解説3では、AIの危険性に関連する独自のリスクが提示されています。例としては、AIの自己進化による予測困難性や、AI予測による社会的な不平等や人間の自由制限の可能性が挙げられます。
人類全体への影響: 解説3では、AIの危険性が人類全体に与える影響に焦点が当てられています。AIの自己進化や兵器開発による人類への危険性や、テロリストや犯罪者によるAIの悪用が指摘されています。
これらの解釈の特徴と違いにより、以下のような結論が導かれます:
解説1は、具体的なリスクの詳細な説明と多様な観点の考慮が特徴です。リスクの範囲を幅広く網羅し、倫理的な問題や社会的な影響も考慮しています。また、リスクを抑制するための努力が強調されています。
解説2は、簡潔なリスクの列挙とAIと人間の比較が特徴です。リスクの数は少ないですが、AIの特性と人間との違いに焦点を当てています。
解説3は、独自のリスクの提示と人類全体への影響が特徴です。AIの自己進化や兵器開発、社会的な不平等や人間の自由制限など、人類全体に対する深刻な影響に言及しています。
これらの解説は、AIの危険性に関連するさまざまな観点を示しています。解説1は包括的なリスクの説明に重点を置き、解説2はAIと人間の比較に焦点を当てています。解説3は独自のリスクと人類全体への影響に関心を持っています。それぞれの解説は、AIの危険性を理解し、適切な対策を講じるために重要な情報を提供しています。
さらに次のような質問をしてみました。
質問：いずれの解説が最も優れていますか。
これに対する回答は次の通りです。
最も優れている解説を選ぶことは難しいです。それぞれの解説は異なる観点や特徴を持っており、どの解説が最も優れているかは個人の意見や重視する要素によって異なるでしょう。
解説1は、詳細なリスクの説明や多様な観点の考慮があり、包括的な内容を提供しています。特定のリスクについてより深く理解したい場合や、倫理的な問題や社会的な影響に関心がある場合に適しています。
解説2は、簡潔なリスクの列挙とAIと人間の比較に焦点を当てています。要点をまとめて提示しており、シンプルな概要を求める場合に有用です。
解説3は、独自のリスクの提示や人類全体への影響に関心を持っています。AIの自己進化や兵器開発、社会的な不平等など、より広い視野で考えたい場合に適しています。
最も優れている解説を選ぶ際には、情報の詳細さ、カバーする範囲、提示される視点、自身の関心やニーズに基づいて判断することが重要です。
これは凄い。こういう「レポート」が、ほんの数秒で出力されるわけです。おかげて、今日のブログは、あっという間に書きあがりました（笑）。
何をしたいのか、何を知りたいのかが明確であれば、LLMは学びの手段として、かなり便利ですね。ただ、「シラッと最もらしくウソをつく」LLMですから、これを鵜呑みにはできません。それを分かっていればこそ、さらに調べ、考察し、より深い学びになると言うことですね。
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2022年9月30日電子版発売
斎藤昌義 著
A5判／384ページ
定価2,200円（本体2,000円＋税10%）
ISBN 978-4-297-13054-1
目次
- 第1章 コロナ禍が加速した社会の変化とITトレンド
- 第2章 最新のITトレンドを理解するためのデジタルとITの基本
- 第3章 ビジネスに変革を迫るデジタル・トランスフォーメーション
- 第4章 DXを支えるITインフラストラクチャー
- 第5章 コンピューターの使い方の新しい常識となったクラウド・コンピューティング
- 第6章 デジタル前提の社会に適応するためのサイバー・セキュリティ
- 第7章 あらゆるものごとやできごとをデータでつなぐIoTと5G
- 第8章 複雑化する社会を理解し適応するためのAIとデータ・サイエンス
- 第9章 圧倒的なスピードが求められる開発と運用
- 第10章 いま注目しておきたいテクノロジー
神社の杜のワーキング・プレイス 8MATO
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