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AIの影響は平凡な仕事にのみ及ぶだろうとヤン・ルカン氏は言う

この投稿の内容:

  • AIのゴッドファーザーであるヤン・ルカン氏は、AIが多くの人の仕事を奪うことはないだろうと述べている。.
  • ルカン氏は、創造性と推論力を必要とする仕事には人間が必要だと言う。.
  • ルカン氏は、機械が人間の知能レベルに達するまでには何年もかかるため、AIによる終末論という一般的な考えに反対している。.

AIのゴッドファーザー、ヤン・ルカン氏は、AIが仕事に永久に影響を与えるわけではなく、AIが奪うのはライターの仕事ではなく、能力以下のライターの仕事だと述べています。フランス系アメリカ人でコンピュータサイエンスと機械学習の教授であり、Metaの副dent 兼チーフAIサイエンティストでもあるdent氏は、不正行為をする学生、独自の調査を行わずにプレスリリースを転載するジャーナリスト、そして怠惰な教授などが悪影響を受けるだろうと指摘しました。. 

ルカン氏は、創造的なインプットを伴う人間らしい本物の物語の語りは、AIに脅かされる必要はないと考えています。なぜなら、それこそがあらゆる重要な作品の本質だからです。ルカン氏は、AIが置き換えるのは反復的な作業のみであり、複雑な意思決定、社会感覚、創造性が求められる分野はすぐには置き換えられないと考えています。.

出典:世界経済フォーラム

ルカン氏は、どんなタイプの恐怖煽動者もただ注目を集めたいだけだと考えている。機械は最終的には人間を上回るようになるが、まだその段階には程遠い。AIが世界を支配すると予測する人たちは、AIがまだネズミ並みの認知能力を獲得していないことを認識すべきだ。もちろん、ネズミが世界を乗っ取ることはできない。もしネズミが乗っ取ろうとしたとしても、AIモデルはデータセンターから稼働しており、必ずオフスイッチが備えられているはずだ。. 

よる  と、AIは雇用を脅かす

クリエイティブな仕事はどこにもなくなることはない。.

AIは多くの職種を置き換える可能性があるという認識が広まり、そのため多くの企業が特定の職種の採用を停止しています。しかし、ルカン教授は、AIが多くの人を永久に職から追い出すことはないと考えています。20年後にどのような職種が需要があるかを予測することは困難であるため、仕事の本質と仕事の進め方は変化するだろうと彼は考えています。. 

出典:世界経済フォーラム

ヤン・ルカン氏は、印刷機が発明された時やインターネットが普及した時のように、私たち人間も労働力として転換期を迎えるだろうと述べています。AIのコスト削減と効率化が決定的な役割を果たすため、データ入力、財務分析、顧客サービスといった職種は減少するだろうと彼は考えています。しかし、教師、セラピスト、弁護士、アスリート、アーティストといった職種は存続すると考えています。Metaの主任科学者であるルカン氏は、企業や政府は、従業員が変化する労働環境に適応できるよう、研修に投資する必要があると考えています。.

出典:世界経済フォーラム

ヤン・ルカンはAGIに強気ではない

ヤン・ルカンは独自のAI理論を持っていますが、それはしばしば一般的な考えと矛盾しています。彼は業界のリーダーたちと幾度となく対立してきました。彼はAIを世界を支配するものと考えておらず、機械に投影された人間の姿だと考えています。彼の見解では、AI研究は封印されるべきではなく、それは間違いに過ぎないのです。. 

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以前、ルカン氏は、2025年までにAGIが人類を凌駕するというイーロン・マスク氏の構想に反対していました。NVIDIAのCEOであるジェンスン・フアン氏も、AGIは5年後には実現する可能性があると予測していました。しかし、ルカン氏はAGIにそれほど強気ではなく、AGIと呼ばれるものはまだ存在しないと主張しています。しかし、なぜでしょうか? ルカン氏の主張は、人間の知能は本質的に汎用的ではないということです。しかし、ルカン氏によると、それはまだ遠い目標です。人間の知能の基本的な特性は、周囲の物理世界を理解すること、推論すること、計画すること、そして持続的な記憶です。動物もまさにこれらの特性を持っています。. 

ルカン氏は、人間レベルの知能にはまだ遠く及ばず、ましてやそれを超えることは不可能だと述べています。彼によると、4歳児はこれまで最大のLLMが見てきたデータの50倍ものデータを見ているそうです。人間は言語だけで学ぶのではなく、周囲の環境や世界から学びます。そのため、LLMのトレーニング構造を変える必要があり、テキストを入力するだけでなく、他のパラメータも組み込むことで、少なくとも猫のレベルまでLLMを機能させる必要があります。猫は、現在入手可能な最も賢いLLMよりもはるかに高い認知能力を持っています。.

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