AI浪潮下的一些浅思

私は AI 分野の専門家ではありません。以下の客観的な情報はすべてネットからのものであり、自身の経験や考えを基にこの記事を作成しました。この記事は著者の個人的な見解を表しており、過度に解釈せず、理性的に議論してください。ご協力ありがとうございます。

最近、AI が注目を集めており、友人の SNS や WeChat グループで様々な情報が溢れています。それらは多様な形式を持っていますが、基本的な手法や流れはほぼ同じです。まとめると、大きく以下の 4 つのカテゴリに分けられます：

第三者サービスの提供：アカウントの販売、代行チャージ、ミラーサイト、小プログラムボットなど。
情報の差を利用：自社開発を謳い、さまざまなオープンソースツールやフレームワークを販売。
人間の不安を売る：盲目的な心理を利用して不安を煽り、さまざまな有料グループや知識提供プラットフォームを作成。
ツールを利用した収益化：AI 技術の短期間での習得や、AI を使ってお金を稼ぐためのチュートリアルが多数存在。

要するに、その目的はほぼ一致しており、情報の差を利用し、人間の不安を売ることです。これにより「AI の時代が来る中、あなたが AI を学ばなければ淘汰される」という雰囲気を作り出しています。「AI はほとんどの労働者を置き換える。今、わずかな費用で、あなたは他の人より一歩先に進むことができる」と。しかし、実際は本当にそうなのでしょうか？私は知識の提供の価値を否定したことはありませんが、これは本当に知識提供が持つべきマーケティング姿勢なのでしょうか？私が目にしているすべてが、私の価値観を常に更新しています...

それは何ですか？#

自分が理解できない、または理解できない未知の問題に直面したとき、あなたはどうやって解決しますか？問題の本質を探求するためには、いくつかの「なぜ」を自分に問いかける必要があるかもしれません。そこで、以下の質問を考えました。

学びとは何ですか？#

多くの人が学校に通ったことがありますが、私たちが学校に通う目的について考えたことがある人はどれくらいいますか？単に知識やスキルを学ぶため、社会に出た後の生計手段としての手段に過ぎないのでしょうか？
学校に通ったすべての人は、N 科目（語数外、政史地、物化生など）を学ぶ必要があります。卒業後、実際に自分が持ち帰り、継続的に活用できるものはどれくらいありますか？
多くの人が学校や会社はより高い場所へ導くプラットフォームや踏み台だと言います。しかし、問題は、プラットフォームのリソース環境があなたに優位性をもたらすとして、プラットフォームを離れたとき、あなたは何を残しますか？
学んだ知識は限られていますが、直面する問題は無限です。この複雑で変化の激しい世界で、有限なもので無限に対抗するために、あなたの問題解決の方法論は何ですか？

上記の質問について少し考えれば、多くの人が心の中にすでに答えを持っていると信じています。学びとは新しい理解、知識、行動、スキル、価値観、態度、好みを得るプロセスです。決して特定の概念やスキルを習得する結果ではなく、一部の人は最終結果を得ることが学びだと誤解し、その結果を得るプロセスを無視しています。プロセスは、問題を分析し、資料を探し、解決策を求め、要約し、沈殿させ、類推するなどの一連のステップを担っています。これらのステップを強化し続けることで、未知を探求する能力（学びの力）を持つことができます。

情報とは何ですか？#

情報は、特定の意味や用途を持つデータや記号のあらゆる形式で構成される内容です。知識、理解、思想、経験、考えなどを伝えることができ、伝達手段も多様です（口頭、書面、視覚、音声）。現代社会において重要な役割を果たし、人間の活動や組織の運営の重要なリソースの一つです。情報の取得、分析、利用は、より賢明な意思決定を助けることができます。

情報技術の発展とインターネットの普及により、人々が受け取る情報の量と種類は急激に増加しました。膨大な情報に直面すると、必要な情報を効果的に取得、処理、利用することが難しく、情報に対する過度の依存や不安が生じることもあります：

過度に情報を与えられるのを避ける：他人からの情報提供に依存し続けると、自分自身の情報を捕まえる能力を失いやすくなります。チャンネルが単一すぎると、情報の茧に陥り、物事の判断力を失うこともあります。
個人情報管理システムを構築する：情報を選別し、分類することを学び、必要な情報を迅速に見つけられるようにします。ノート、フォルダー、ブックマークなどを使用して情報を整理し、保存できます。
情報の識別と評価能力を高める：情報の出所、信頼性、価値を見極め、虚偽の情報に惑わされないようにします。できるだけ情報の源（公式）を探すようにします。
情報取得チャネルを簡素化する：興味や必要に応じて情報チャネルを選択し、情報を減らして、大量の無関係な情報を受け取らないようにします。
情報処理と革新能力を育成する：情報を利用して問題を解決し、価値を創造することを学びます。学び、実践、思考を通じて、自分の情報加工と革新能力を向上させることができます。

AI とは何ですか？#

人工知能（Artificial Intelligence、略称：AI）は、人間の知能や思考プロセスを模倣する技術であり、コンピュータがタスクを実行する際に人間の思考方法や意思決定プロセスをシミュレートできるようにします。AI は医療、交通、金融、エンターテインメント、軍事など多くの分野で応用され、人々が問題をより良く解決し、効率と正確性を向上させるのに役立ちます。

人工知能技術には、機械学習（Machine Learning、略称：ML）、自然言語処理（Natural Language Processing、略称：NLP）、コンピュータビジョン（Computer Vision）、知識表現と推論（Knowledge Representation and Reasoning、略称：KRR、KR&R、KR²）などが含まれます。

機械学習：大量のデータを利用して自己学習と自己最適化を行う技術で、分類、クラスタリング、回帰などのタスクに使用されます。
自然言語処理：コンピュータが人間の言語を理解し、処理できるようにする技術で、テキスト分析、翻訳、音声認識などの分野で使用されます。
コンピュータビジョン：コンピュータが画像や動画を認識し、理解できるようにする技術で、画像分類、物体検出、顔認識などのタスクに使用されます。
知識表現：人工知能分野の核心的な研究課題の一つで、機械が相応の知識を保存し、特定のルールに従って推論し、新しい知識を得ることを目指しています。

AI の歴史は 1950 年代に遡り、今では半世紀以上が経過しています。幾度の浮き沈みを経て、先人たちの不断の研究と蓄積があったからこそ、今日の ChatGPT（GPT-3.5）、GPT-4、その他の AI フレームワークが誕生しました（具体的な歴史は自分で調べてください、ここでは詳しく述べません）。

小結#

学びの力は、AI や将来現れるかもしれない未知のものに直面したとき、私たちが混乱しないようにしてくれます。情報を取得することを学ぶことで、熱狂的な雰囲気の中で理性を失うことはありません。AI の発展の歴史を理解することで、その台頭が決して順風満帆ではないことがわかります。どんな爆発も無理由ではなく、熱狂の裏には必ず理由があります。最初に述べた出来事を振り返ると、刈り取りの狂気がどれほどのものであったかがわかります。AI をマーケティングし、不安を煽るすべての人が AI を理解しているのでしょうか？少なくとも私は AI を理解していませんし、学んでいる最中です...

量の変化から質の変化へ#

因果推論は、機械に人間のような思考能力を持たせるかのようです。

AI の問題解決方法#

統計モデル（Statistical models）：統計学に基づく方法で、データの確率分布や関係を記述し、予測するために使用されます。統計モデルは通常、データが特定の確率分布に従うと仮定し、正規分布（Normal distribution）、ポアソン分布（Poisson distribution）などを利用し、最尤推定（Maximum likelihood estimation, MLE）、ベイズ推定（Bayesian estimation）などの方法を用いてモデルをフィットさせ、未知のデータを予測します。統計モデルはしばしば線形回帰（Linear regression）、ロジスティック回帰（Logistic regression）、ナイーブベイズ（Naive Bayes）などのアルゴリズムを使用してデータを構築し、分析します。
因果推論（Causal inference）：因果関係に基づく推論方法で、データを観察し、変数を制御することで、変数間の因果関係を推測します。因果推論の目標は、因果関係を特定することで、変数間の直接的または間接的な影響関係を明らかにし、これらの関係を通じて未来の結果を予測することです。因果推論はしばしば実験的方法を利用して因果関係を特定し、因果図や構造方程式モデルなどのツールを使用して因果関係を表現し、分析します。

AGI#

汎用人工知能（Artificial General Intelligence、AGI）は、人間のようにさまざまなタスクや状況で自律的に学び、知識を応用できる人工知能システムを指します。既存の多くの人工知能システムが特定の問題やタスクを解決することしかできないのに対し、AGI は広範な適応性と柔軟性を持っています。人間のように自律的に学び、推論し、問題を解決し、知覚し、言語を理解することができ、人間の知能に類似した普遍性と一般性を持っています。AGI の目標は、人間が行うあらゆる知的タスクをこなす完全に自律的な知能システムを創造することであり、これは人工知能分野の最高の目標の一つです。

ChatGPT では AGI の一部の影が見られます。なぜなら、あなたのどんな質問にも流暢に答えることができるからです（正確性は向上の余地があります）。より専門的なデータが接続されるにつれて、その正確性は必然的に向上します。したがって、専門的な問題を解決することは、実際には時間の問題かもしれません。

思考、速さと遅さ#

『思考、速さと遅さ』（英語：Thinking, Fast and Slow）は、2002 年のノーベル経済学賞受賞者ダニエル・カーネマンが 2011 年に出版したベストセラーです。本書では、人間の思考を二つの思考モードに分類しています：システム 1 は迅速で直感的かつ感情的であり、システム 2 は遅く、計画的であり、論理に依存しています。

速い思考（Fast thinking）：人々が単純で、馴染みのある、または緊急の状況に直面したときに迅速に反応したり、簡単な決定を下したりする思考方法を指します。この思考方法は通常、個人の経験、直感、自動反応に基づいているため、処理速度が速いですが、感情や先入観などの影響を受けやすく、下した決定が十分で深くないことがあります。
遅い思考（Slow thinking）：より複雑で、未知で、深く探求する必要がある状況に直面したときに、より遅く、深い思考方法を採用することを指します。この思考方法は、より多くの時間とエネルギーを必要とし、通常は情報収集、帰納、分析、さまざまな結果や影響を考慮する必要があります。この思考方法はより包括的で深く、感情や先入観の影響を避けることができますが、より多くの時間と努力が必要です。

速い思考と遅い思考は、人間の思考活動の重要な方法であり、それぞれ異なる状況や問題に適しています。ある場合には、速い思考が人々に迅速な決定と行動を促し、効率と効果を高めることができます。一方、より複雑で重要な場合には、遅い思考が決定の正確性と深さを高め、誤りや失敗を避けることができます。これを AI システムに例えると、従来の統計モデルは人間の速い思考のようであり、因果推論は機械を人間に近づけ、より複雑な問題を処理できるようにします（問題解決のステップとプロセスを強調しています）。

小結#

統計モデルに基づく AI は、膨大なデータ知識ベースを学習します（一般の人の数世代分の知識の蓄積量にも及びません）。これは量の蓄積です。もし量だけであれば、力強い人が SSS 級の武器を持って無闇に振り回すようなものです（統計は確率の問題であるため、出力の攻撃が無効になる可能性があります）。しかし、因果推論と AGI は、力強い人に軍師をつけ、さまざまな戦局を分析し、作戦計画を立て、有効な敵対策を提供することができるようにします。攻撃もより効果的になります。

AI の浅い思考#

狂気に駆られて#

最近、海外では技術が爆発的に進展し、毎日 1 つまたは複数の AI 製品が発表されています。それに対して、私たちの国では、メディアのニュースが AI 情報を報じることに溢れています。私はこう言いました：海外製品は狂気で、国内メディアも狂気だ。事態が進展するにつれて、ますます異常なことが増えています... ここでは詳しくは言いませんが、皆さん自身で感じてください。この時、私は再びこう思いました：海外技術は狂気で、国内の刈り取りも狂気だ。

正直なところ、情報に関しては、私は本当に吐きそうです（友人の SNS やグループで至る所に溢れています）。もちろん、私自身も流行に乗り、ブログの原文を確認し、（翻訳 + 修正 + 一部資料整理）を行った AI シリーズの記事を何篇も書きました。発表しなければよかったのですが、発表したことで、さらに大きな事実を発見しました：国内の報道の大部分は、海外の最新のブログの翻訳に基づいており、より過激なことに、海外のブログが発表されてから数時間以内に（初発を奪うことは流量を意味します）、国内に同様の中国語版が現れます。ここでは技術の影は見えず、ただ熱狂的な追随が見えるだけです。

私は友人の SNS に投稿しました：本当に全員が狂気に駆られた時代です（外国技術は狂気で、国内の刈り取りも狂気だ）。
私が好きなコメントがあります：これが ChatGPT が中国で生まれない理由です。環境が原因です。私は海外に刈り取り行為がないとは言いませんが、海外の大 V はほとんど刈り取りの先頭に立つことはありませんが、中国ではほぼすべての大 V が刈り取りの先頭に立っています。いや、もっと良い言い方をすれば知識の有料提供ですが、悪く言えば詐欺を伝えています。「私のに来て、あなたにお金を稼ぐ方法を教えます。お金を稼ぐ方法は、私のの内容をコピーして別の ** を開くことです。そして顧客を引き入れ、あなたが他の人にお金を稼ぐ方法を教えます」。私はビジネスモデルの良し悪しを評価しません。何かを創造することはゼロから一を生み出すことであり、情報の差を利用して何かを伝えることは一から n を生み出すことです。しかし、一から n に至る過程で多くの限界効果が生じ、過程で良いものが生まれることもありますが、より多くはさらに不快なものが生まれます。例えば、e コマース競争の末期には「切り捨て」が生まれ、広告競争の末期にはテレビで高齢者を不快にさせる数十秒の広告が生まれました。お金がないと刈り取ることは理解できますが、お金があっても刈り取ることは理解できません。したがって、視野の限界は、これらの生計を立てる術を持つ大 V と一般人が、環境を破壊する運搬者にしかなれず、時代の波を創造できないことを運命づけています。
私は返信しました：多くの人はしばしば物事の表面しか見ておらず、刈り取りのことを言っています。しかし、より深いレベルで言えば、実際には創造の土壌を失っているのです。創造力を失うことは非常に恐ろしいことです。個人が創造力を失っても何も変わらないかもしれませんが、民族が創造力を失ったらどうなるでしょう？

理性に戻る#

AI は私たちの生活にどれほどの影響を与えるのでしょうか？私たちは本当に狂気に駆られる必要があるのでしょうか？

私は実際、AI（ChatGPT）がもたらす能力に非常に期待しています。これは本当に革命的で、従来の検索問題のモデルを変えるだけでなく、多くのツールの使用方法も変えるでしょう（例えば、Microsoft の AI ファミリーの発表）。

以前は、私たちはキーワードを使用して問題を検索する必要があり、検索する人に高い要求がありました。一般的には以下のいくつかのステップに分かれます：

問題を明確にする：まず、自分が解決したい問題を明確にする必要があります。例えば、数学の公式を計算する、ある都市の天気を調べるなどです。
検索エンジンを選択する：好みに応じて検索エンジンを選択します。例えば、Google、Baidu、Bing など（異なるブラウザの検索結果には差異があります）。
キーワードを入力する：検索ボックスに問題に関連するキーワードを入力します。できるだけ正確で簡潔に（重要で再現が難しいため、一定の経験が必要です）。
結果をフィルタリングする：検索結果のタイトルと説明を基に迅速にブラウジングし、自分のニーズに最も合ったウェブサイトやページをさらにフィルタリングします（迅速な定位には一定の経験が必要です）。

しかし、ChatGPT が登場したことで、状況は変わりました。なぜなら、自然言語に基づいているため、あなたは人間が通常の言葉で会話し、結果を返すことができます。すべての中間ステップを省略し、問題からニーズ、結果へと直接進みます。効率は指数的に向上します。しかし、この結果は信頼できますか？現段階では人によります。まだ学習段階にあるため、使用者には一定の識別能力が求められます。

正確性が 90% に達しても、実際の生産において AI は専門的な問題を独立して解決することはできません（人間の指導と修正が必要です）。しかし、AI の一般化問題に対する能力は本当に強力です（何でも知っていますが、専門性は絶対的に正確ではないため、比較的弱い T 型人材に似ています）。

彼は人を取って代わるのか？#

短期的には、人を取って代わることはありませんが、周辺のシーンで重要でない機械的な労働（例えば、資料収集、データ整理分析、いくつかの指導提案など）を徐々に侵食しています。効率を向上させる一方で、実際には一部の労働力を徐々に取って代わっています（例えば、以前は 5 人が必要だった仕事が、今では 4 人で済むようになった）。規模と影響範囲が拡大するにつれて、彼が処理できる事柄は必然的に上昇傾向にあります。したがって、早めに彼を理解することで、自分の仕事に対する認識をより明確に持つことができ、無駄に不安を感じることはありません。

AIの波はすでに来ています。私たちは熱狂の中で冷静さを保つ必要があります。他人の意見に流されて自己を見失わないように。人間の最大の能力は、学び、考え、要約する能力を持つことです。もし自分がそれらを失ったら、そう遠くないうちに他の人に取って代わられるでしょう（ましてや AI に取って代わられることは言うまでもありません）。したがって、未知に対して畏敬の念を持ちながら、好奇心も欠かせません。なぜなら、それが人類の発展の原動力だからです。