Shift AIポッドキャスト：ベテランAIリーダーがバイデン大統領との非公開会議で何を話し合ったのか

「それで私たちは部屋に案内され、大統領が入ってきました。彼は熱心に話し、機知に富んでいて、本当に良い質問をしていました。私たち一人一人が彼と様々な問題について話し合う機会があり、その中で特に選挙期間中の極端な誤情報の問題についても議論が交わされました。」

これは、リモートワークと AI のデジタル時代において、変化する職場で成功し適応するために何が必要かを探る番組「Shift AI」の今回のエピソードで、AI2 Incubator のテクニカル ディレクターである Oren Etzioni 氏が語った話の 1 つです。 

私たちは、AI 企業の育成におけるオーレン氏の経歴と経験について話し合い、AI の未来を形作る政策についてバイデン大統領と最近行った非公開の会話についての彼の見解を聞きました。

以下で彼の発言を聴いてください。文脈と分かりやすさを考慮して編集された彼の発言のハイライトは、引き続きお読みください。ShiftAIにご登録いただくと、ShiftAIPodcast.comで他のエピソードもお聴きいただけます。 

初めて給料をもらった仕事：私の最初の仕事、そして今でも一番好きな仕事の一つは高校生の時のことでした。バスキン・ロビンスでアイスクリームをすくうアルバイトをしていて、給料は最低賃金でした。この仕事には一つ大きなメリットがありました。アイスクリームを好きなだけ食べられること。だから、アイスクリームをたくさん食べ、独創的なミルクシェイクも作りました。本当に素晴らしい仕事でした。 

家族と育ち： 両親は二人とも教授で、家業である学者の道に進むことを強く勧めてくれました。両親は非常に知識人だったので、経済や政治エリートといった時事問題についてよく話し合いました。両親と私が最もよく話し合ったのは政治学、社会学、そして政策の分野でした。そのため、私が自分の好きなテーマを選び、深く掘り下げていくのはごく自然なことでした。 

職場におけるAI： 職場におけるAIのマクロ的な展望としては、会議の生産性向上や、プロビジョニングによるタスクの自動化などが挙げられます。私たちは仕事の未来について熟考していますが、実際にはそれだけではありません。私たちは、個人にとって仕事の効率を大幅に向上させるものを構築しています。 

人工知能（AI）は、職場の生産性を高めるダイナミックなツールとして機能します。シアトル地域のスタートアップ企業であるRead AIとYoodliは、まさにこのビジョンを体現していると思います。

• Read.aiは、ビデオ会議中のエンゲージメントとムードをAIで監視し、会議の自動要約も提供します。
  
• Yoodli は、テキスト生成と言語翻訳に重点を置いた、ライティングのためのクリエイティブ ツールとして AI を活用します。 

これらのツールは、読書や創作といった創造性の領域においてユーザーを相互にサポートする上で相互補完的です。私は、これらのツールが統合され、AIアシスタントという単一の存在となることを夢見ています。それは、あなたの肩越しに見守り、読書や執筆をガイドしてくれるツールです。これは、拡張現実（AR）の世界でメガネの中にも存在するような、強力なツールとなる可能性を秘めています。 

ポイントソリューション vs 既存ソリューション:まず、これらのモデルの構築とトレーニングには多大な労力が必要であるため、既存ソリューションにはある程度の優位性があるのは事実です。

同時に、LLAMA2やその他のオープンソースLLMといったモデルによって、状況は急速に変化しています。大手既存企業が作成したモデルとクラウドプロバイダーが作成したモデルの間には、非常に興味深い交差点があります。これらのオープンソースモデルは非常に広く利用可能であり、その力関係はまだ定まっていないと思います。 

2つ目に起こったことは、非常に多くの企業が「APIに口紅を塗る」ような、非常に強力なAPIの一つを取り上げて、それを中心に小さなインターフェースを構築するという手法をとっていることです。こうしたシンプルなポイントソリューションでは不十分な場合が多いため、多くの企業はAPI関連の多様なソリューションに注力しています。 

職場や家庭向けに、生成 AI を活用したより高度なツールをより強力な方法で構築する機会はたくさんあります。 

大規模言語モデルに関する制限：よくある制限として、レイテンシとコストが挙げられます。API経由でこれらのモデルをリアルタイムで使用しようとすると、時間がかかることがあります。検索などの処理は煩わしく、タスクの規模に応じてコストが増加する可能性があります。 

人工知能に関するより深刻な問題は、これらのモデルから返される情報を100%信頼できるわけではないということです。モデルは有害な場合があり、プラットフォームのガードレールに基づいて回答を拒否する可能性もあります。

最大の問題は、LLMが幻覚を起こし、誤った情報を事実であるかのように提示してしまう可能性があることです。このモデルは文を完成させることしか考えておらず、事実を提示すること自体には関心がないため、情報の検証には細心の注意を払う必要があります。  

AIの倫理的考慮事項： 人工知能（AI）には、プライバシー、民主主義への影響、監視など、数多くの倫理的問題があります。中国のような国では、民主主義を促進すると思われていた技術が、実際には全体主義的な権力掌握を促進しているのです。 

雇用に関しても大きな問題があり、それは人々が考えているよりもはるかに早く起こる可能性があります。これは、政府が研修プログラムを通じて適切に介入し、人々が適切に扱われるようにすることを望んでいる問題です。 

私は依然として、生成型AIが力強いツールとなり、生産性向上を促進し、最終的には誰にとっても有益で、経済成長を大きく促進するツールになり得ると非常に楽観視しています。生産性が向上し、富が創出される中で、社会で最も弱い立場にある人々が適切に扱われるようにする必要があります。 

バイデン大統領との非公開会談で： バイデン大統領との会話から生まれたアイデアの一つは、特に選挙サイクルにおける極端な誤情報の問題についてです。大量の誤情報は、選挙に影響を与える前に特定し、阻止するのが非常に困難です。私たちの選挙は非常に接戦だったため、誤情報が選挙結果を左右する可能性は大いにあります。私は、こうした出来事に対して、研究やツールをどのように活用して一貫した対応策を構築できるかを非常に考えています。 

もう一つの話題は、アメリカ社会がムーンショットAIプロジェクトにどのように資源を投入しているかということでした。私たちアメリカ人はムーンショットプロジェクトを一般的に好んでおり、大統領はがんなどの問題解決に向けて大胆な行動を起こすことに非常に熱心で、AIが生物学の革命において非常に重要な役割を果たすと考えています。 

上記の会話の全編を視聴し、その他のエピソードはここで見つけてください。