人工知能はすべての人を失業させることはありませんし、世界を破壊することもありません。
アルビンド・クリシュナの考えは次のとおりです。先週、同氏は人工知能に対する同社のアプローチについて本誌と長時間の議論を行った。
クリシュナ氏のインタビューは、本誌の最新のハイテク株取引コラムで特集されており、IBM が 5% の配当利回りを押し上げられる可能性がある見過ごされている AI 企業である理由が説明されています。ただし、インタビューのすべてがこのコラムに収まるわけではありません。 IBM CEO との会話のその他のハイライトをいくつか紹介します。
人工知能と失業について
クリシュナ氏は、IBMが7,800人の従業員を人工知能ソフトウェアに置き換えることができると述べた彼の発言を引用した最近の一連の報道に少しイライラしていると述べた。クリシュナさんは、自分のコメントは文脈を無視して取られたものだと述べた。 CEO が説明したように、彼が実際に言っていたのは、今後 5 年以内にホワイトカラーの反復的な仕事の 30 ~ 50 パーセントが人工知能に置き換えられる可能性があるということです。同氏は、この比率の下限が現実になる可能性が最も高いと述べた。
しかし、クリシュナ氏は追加の質問で、「反復的なホワイトカラー労働者」の説明に当てはまるIBM従業員は何人いるかと尋ねられ、その合計は約10パーセントであると推定したと述べた。 IBMの従業員数は現在約7万8000人で、そのうち7800人が約30%を占める。
しかし、計算では別の重要な情報が欠けていると彼は言いました。
クリシュナはこう言いました。「農業革命やサービス革命が奪われた雇用よりもはるかに多くの雇用を生み出したのと同じように、人工知能はより多くの雇用を生み出すだろうとも言いました。」同氏は、AIツールが開発されるにつれて、AIツールを最大限に活用するための新たな「迅速なエンジニア」が必然的に必要になるとともに、誤情報の加速に対処するためのより多くの事実確認が必要になると考えている。
人工知能と潜在的な規制リスクについて
バロンズはクリシュナに、人工知能は人類に存亡の脅威をもたらす、つまり人工知能は人間よりも賢くなり、何らかの方法で人類を地球上から消し去る可能性があるという一部の技術専門家の主張についてクリシュナに尋ねた。
彼はそれを信じませんでした。
彼は、「私はこの見解の基本に同意しません」と言い、それは大きな推測であるように思われると考えました。これらの記憶力とパターンマッチングは非常に優れていますが、まだ知識表現ができておらず、記号操作もなく、理解ではなく記憶によって数学の問題を解決しており、まだ多くの作業が必要です。やること、やること。 「
クリシュナ氏は、人々が悪夢のシナリオを使って人工知能の厳格な規制を求めていると指摘しました。これらのモデルをどこでどのように使用するかについては注意を払うべきであるという点には同氏は同意しますが、過度に厳格な規制には意味がないと考えています。 「イノベーションを規制したくないというのは、実に愚かなことだ」と彼は言う。規制を無視する人や米国外で働く人に利点を提供できます。 「
彼は、AI 規制を規制当局がチップを開発する方法と比較することを提案しました。彼は、将来のトランジスタ、材料、ナノテクノロジーに正式な投資をしたことがあるかどうか自問し、「もちろん、そうではありません」と答えた。しかし、誰がどのような目的でチップを購入できるかについてはルールがあります。潜在的なイノベーションを取り締まることはできません。これが何を実現するのか理解できません。 「
量子コンピューティングと人工知能の潜在的な組み合わせについて
本誌が昨秋の量子コンピューティングに関する特集記事で指摘したように、IBM はおそらくこの新興分野のリーダーです。しかし、同社はすでに 20 台の量子コンピューターを使用しており、クリシュナ氏は、量子コンピューティングと人工知能が衝突し、コンピューティング能力の新たな領域が開かれる日もそう遠くないと信じています。
クリシュナは、このアイデアを探求する 1 つの方法は、化学産業と製薬産業の将来を考慮することだと提案しています。 「おそらく、すべての文献を読んだ後、AI は知識のギャップを見つけるでしょう。今日では、3 ~ 6 か月、またはそれ以上かかる可能性のあるウェットラボ実験を行うことができます。これらのギャップを埋めてください。次の 3 か月以内に、同氏によれば、5年も経てば、量子コンピューターはこれらの実験をシミュレートしてギャップを埋める能力を備え、それにかかる時間はわずか数分になるだろうという。
クリシュナの予測によると、今後 10 年以内に、量子コンピューターは人工知能モデルを生成できるようになるでしょう。量子コンピューティングの能力の 1 つは、大量のデータを同時に処理できることであることは注目に値します。巨大な GPU クラスター上で数百億のパラメーターを含むモデルをトレーニングするには、現在 2 ~ 3 か月かかる場合があります。量子コンピューターを使えば、同じモデルを一晩でトレーニングできる」とクリシュナ氏は述べ、「世界最大のスーパーコンピューターが解決できる問題をはるかに超えた問題を解決できるようになるだろう」と語った。 「
文|エリック・サヴィッツ
編集者|周裕 ###著作権表示:###
「Barron's」(バロンスキーナ)のオリジナル記事を許可なく複製することは、許可がない限り許可されません。英語版については、2023 年 6 月 6 日のレポート「AI は実際に雇用を創造するが、破壊するのではなく、IBM CEO が語る。」を参照してください。
(この記事の内容は参照のみを目的としており、いかなる投資や財務上のアドバイスを構成するものではありません。市場にはリスクがあるため、投資は慎重に行う必要があります。)
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