- インテリジェンス：静的な属性ではなく、動的なプロセス。
- LLMは予測を優先し、AIの理解を再構築している。
- ShieberはAIを再定義し、ツールとしての実用性を強調する。
大胆で考えさせられる批判において、ジョセフ・シバー（Joseph Shieber）は、人工知能（AI）とその応用を取り巻く現在の物語に挑戦し、用語と概念化の根本的な見直しを提案しています。
シバーは、現在の命名法が、「人工知能」と一般的に呼ばれるシステム、特に大規模言語モデル（LLM）の性質と能力を誤って表現していると主張しています。
LLMの再定義：本物のツール、人工ではない
シバーの最初の主張は、これらのシステムを記述するために使用される用語そのものに挑戦します。洗濯機や車などの日常的な家電製品との類似点を引きながら、シバーはLLMを「人工的」とラベル付けすることは誤りであると述べています。
偽造や偽物の構築物とは異なり、LLMは人間の取り組みを簡素化し強化するために設計された本物の支援ツールです。最近の研究で指摘されているように、理解と言語理解におけるこれらの進歩は、その実用的な有用性を強調しています。
「人工知能」の誤謬
シバーは、「人工知能」という用語自体が誤解を招くものであり、LLMが持っていない認知能力のレベルを示唆していると主張しています。LLMが達成した大きな進歩を認めつつも、シバーは知性は静的な属性ではなく継続的なプロセスであると主張しています。彼は意識、具現化、経験に基づく議論を否定し、代わりに、機関によって導かれる集団的かつ進化的な探求としての知性の性質に焦点を当てています。
誤解の解明：知性 vs 予測
シバーの議論の中核には、人間の知性とLLMの目標間の重要な区別があります。人間の知性がテストと反復を通じて真実の探求を目指すのに対し、LLMは既存のデータに基づいて応答を予測することを優先します。
シバーは、LLMが現実を正確に表現するのではなく、人間の回答に似た妥当な応答を生成することに優れていると述べています。この重要な違いは、それらを知的な存在として分類することを弱めます。
シバーの批判は、従来の知恵に挑戦し、社会が人工知能の進歩をどのように認識し、ラベル付けするかについての再考を促します。LLMを本物のツールとして再定義し、その予測的な性質を強調することで、シバーは知性の性質と技術が人間の取り組みを形成する役割についてより深い省察を促す微妙な視点を提供しています。
将来の開発への影響
シバーの分析は、AI技術の継続的な開発と導入に重大な影響を及ぼします。現在の用語と概念フレームワークの限界を認識することで、研究者や政策立案者は、AIのガバナンスと倫理に対してより微妙なアプローチを採用できます。
シバーは、LLMの目標と能力を再評価するよう呼びかけ、より透明性が高く責任あるAI開発実践への移行を促しています。
AIの再定義はパラダイムシフトを要求する
ジョセフ・シバーの批判は、人工知能に関する現在の概念に挑戦し、用語と概念フレームワークの見直しを提唱しています。LLMを本物のツールとして再定義し、その予測的な性質を強調することで、シバーはAI技術の目標と限界についてのより深い理解を促しています。
社会がAIの影響と格闘し続ける中で、シバーの洞察は、技術と人間の知性の複雑な交差点をナビゲートするための貴重な視点を提供しています。
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エママン・オムワンダ
エマニュエル・オムワンダの専門分野は暗号資産市場であり、ファンダメンタル分析とテクニカル分析の両方にわたります。Cryptopolitanに参加する以前は、CoinEdition、The Crypto Basic、CryptoNews Flash、DroomDroomなどのさまざまな暗号資産メディアサイトで活動していました。ケニアのケンヤッタ大学から数学およびコンピュータサイエンスの理学士（BSc.）を取得し、現在はコミュニケーション・メディア研究の文学士取得に向けて最終学年を修了中です。
