先日開催されたGTCテクノロジーカンファレンスにおいて、チップ大手のNVIDIAは、Blackwell Ultraと呼ばれる新しいAIチッププラットフォームを発表し、強い印象を残しました。これは既に有名なBlackwellチップラインのアップグレード版ですが、今回NVIDIAはより明確な目標を掲げています。それは、AIが単に応答するだけでなく、人間のように推論できるようになることです。NVIDIA自身の説明によると、Blackwell Ultraは優れたコンピューティングパワーを提供し、AIモデルが複雑なリクエストを分析し、複数のステップに分解して、これまで人間にしかできなかった様々な選択肢を検討することを可能にします。
「推論は、AIがチャットボットの役割を超えて現実世界に進出する次のステップです」と、NVIDIAのCEO、ジェンスン・フアンは述べた。これを実証するために、NVIDIAは複雑なクエリの応答時間を比較した。中国のAIスタートアップ企業DeepSeekのR1 AIモデルは、旧型のHopperチップでは処理に90秒かかっていたのに対し、Blackwell Ultraではわずか10秒しかかからなかった。この性能差は、処理速度を向上させるだけでなく、機械がより速く、より深く思考する可能性を開く。
「AIモデルは今や、まるで人間のように振る舞い始め、反応する前に分析し、考えるようになりました。これは大きな転換点です」と、調査会社ガートナーの専門家、アルン・チャンドラセカラン氏は述べています。
NvidiaやDeepSeekだけでなく、他の企業もこの競争に参入しています。Googleは新しいGeminiモデルファミリーに推論機能を統合し、AnthropicはClaude 3.7 Sonnetをリリースしました。これは「ハイブリッド」推論モデル（AIシステムまたは人間の思考プロセスにおける複数の推論手法の組み合わせ）を組み込んだAIモデルです。これらのAIは、かつては人間の脳でしか不可能だった計画、マルチタスク、さらには意思決定まで行うことができます。
AIが目覚ましい能力を発揮する一方で、技術者や思想家たちは、AIが真に社会進歩の原動力となるためのアプローチと発展の方向性について、依然として議論を続けています。重要なポイントの一つは、「考えるAI」時代への移行期において、人間の価値観をいかに維持できるかということです。ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）が文脈を理解し、多次元的な説明を行い、インテリジェントな応答を構築できることは、もはや目新しいことではありません。しかし、より重要な問題は、AIはどのような思考を学ぶのか、そして人間はどのようにしてAIを操作、偏見、または悪用されないように制御するのか、ということです。
ホフマン氏は、AIの訓練と指導における人間の役割を特に強調しました。開発者に対し、モデルの訓練における原則について透明性を保つよう強く求めました。「平等や多様性といった進歩的な価値観に反するAIを開発するなら、なぜそのアプローチを選んだのかを明確にする必要があります。AIに幅広い視点を反映させたいのであれば、何百万人もの人があなたの意見に反対しているのであれば、ユーザーにそれを知らせましょう。そうすることで、ユーザーは自分が何を求めているのか理解しやすくなります。」この理念は、AIが今日のソーシャルメディアで既に分裂を引き起こしている「イデオロギーバブル」を強化するツールとなるのではなく、情報の自由と社会意識を促進するものです。
倫理的・哲学的な議論に加え、若い世代を教育し、準備させることも課題の一つです。AIがますます多くの分野を席巻する世界において、私たちはどのようにして淘汰されることを避けられるでしょうか？多くの専門家によると、その答えはAIから身を守ることではなく、AIを通じて自らの能力を高めることにあるのです。
ホフマン氏は、議論の調査や分析から、より魅力的な表現の提案まで、執筆活動にAIを活用していると明かした。彼によると、これは作家の代わりではなく、「機械のパートナーと働く」ようなものだという。ジャーナリストが、調査、まとめ、提案をしてくれるパーソナルアシスタントを持っているようなものだが、選択と意思決定は依然として人間が行う。
AIは、知識へのアクセスが限られている人々の機会を平等にするツールにもなり得ます。地方の学生はChatGPTを使って、エッセイの書き方を練習したり、外国語を学んだり、これまでは家庭教師や大規模な図書館に頼らざるを得なかった専門知識を調べたりすることができます。適切なアクセスがあれば、AIは社会階層間の教育、スキル、収入の格差を縮小することができます。
しかし、そのためには、技術開発者と政府は、デジタルスキルの育成、AIへの公平なアクセスの確保、そして技術の悪用リスクの防止に関する明確な戦略を策定する必要があります。政策には、倫理ガイドライン、技術規制、そしてイノベーションを阻害しない効果的な管理ツールが伴う必要があります。
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出典: https://daidoanket.vn/ai-dang-tien-gan-hon-toi-tri-tue-con-nguoi-10302558.html
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