ChatGPTおよび支配誤解の後の生成AIの出現
2022年にChatGPTなどの生成AIに対する世界的な魅了が続く中、人工知能を人間の知性に近い支配的勢力として描く誤解が登場しました。しかし、これは現実とは程遠いものです。生成AIの能力は、感情的知性と人間の直観を必要とする領域において依然として極めて限られています。
AIの直観と共感の制約
AIはトレンドの予測やユーザーの支援ができますが、重要な意思決定を行うための批判的な能力である人間の直観を欠いています。機械はアルゴリズムとデータに頼り、無意識の知識を利用することができず、人間の直感的な意思決定を導く無意識の知識にアクセスできません。同様に、人間が他者の感情を理解し共有することを可能にする共感も、AIの到達範囲外です。AIシステムは人間の感情表現を解釈することができますが、本当の意味でそれらを感じることはできません。
AIの到達範囲を超える倫理的考慮
倫理的ジレンマに立ち向かうには、AIには事前に定義された規則に依存するために単純にはマッチしません。人間と異なり、AIは文化的規範や個人的経験に影響を受けた道徳的判断を発展させず、単独では倫理的推論することができません。
AIの意識と個人の責任の欠如
責任と意識は、自己認識と責任を可能にする人間の状態と本質的に結び付いています。AIは行動の影響に内在的な動機づけや認識の感覚を持たずにプログラミングを通して操作されます。
予測性と人間の即興性
人間の行動に見られる予測できないアイデアや反応などの即興性は、予め定義されたルールとデータセットから機能するAIにとっては異質です。AIが「ランダム」な結果を生み出す技術は存在しますが、これらは人間の行動の自然な即興性とは等しくありません。
個性と個人的関係：人間の優位性
各人は、生物学や社会的相互作用など数多くの要素によって形成されたユニークな特性のモザイクです。これに対して、自己認識の基盤が欠けているAIはこの複雑さを再現することには至っておらず、AIの社会的知能の不足が強調されます。
芸術活動：AIが限界に遭遇する領域
芸術や文学の創造的領域では、人間の魂の表現が深く個人的です。AIはアートを生成することはできますが、人間の創作物に存在する深さや魂の即興性を包括することはできず、その出力はしばしば人工的に見えます。
結論
AIの進歩は、機械と人間の能力の間のギャップを埋めることを目指しています。しかし、AIの意識の不在は、重要な科学的な突破がそれを克服しうるかもしれない基本的な挑戦を提起しています。現状では、AIは人間の努力の補完物であり、歴史を通じて生産性を向上させるために開発された道具と同様です。
心理的および物理的理解のAIの限界
人工知能システムは、生きている生物の有機的な振る舞いから生じる人間の心理的複雑さや物理的挙動を複製することにおいて不足しています。自己認識、無意識、感情の深い奥行きから構成される内在的な人間の心の在り方は、AIには謎となります。さらに、AIは感覚経験や身体的苦痛を経験することができず、それが重要な人間の意識経験や意思決定プロセスを大きく形作っています。
重要な質問と回答:
1. AIは人間の創造性を再現できるか？
いいえ、AIは創造のプロセスを模倣するかもしれませんが、人間の創造性の特徴である固有のオリジナリティと深い感情的つながりを欠いています。
2. AIは効果的な倫理的推論を行うことができるか？
AIは複雑な道徳的価値や文化や個人の経験によって影響を受ける文脈的微妙さを理解する能力を欠いているため、人間のように倫理的推論に従事することはできません。
3. AIは自己認識を持つ可能性があるか？
現在のAIは自己認識を欠いており、機械に人間の自己認識に似た意識を注入することが可能かどうかは科学的および哲学的な論争の問題である。
重要な課題と論点:
主要な課題の一つは、人間のような意識と道徳的推論をシミュレートできるAGI（人工一般知能）の開発が進む可能性です。論争は、AIが人間の一般的な知性と自律性に達したりそれを上回ったりした場合、社会や個人に対する影響に関するものです。
利点と欠点:
利点:
– AIは反復的でデータ重視のタスクを効率的に処理できる。
– AIの無感情なバイアスは客観的でデータに基づく状況で有益である。
– AIは多量の分析された情報を迅速に提供することで人間を意思決定の支援に役立てることができる。
欠点:
– AIは感情的知性を持たず、人間の感情に本当に共感することはできない。
– 生活経験を通じて発展した道義的枠組みに根差していないため、AIによる倫理的意思決定は信頼できません。
– AIが生成したアートやクリエイティブ作品は、人間の作品に特有のより深いつながりや意味を欠いている場合があります。
人工知能に関するさらなる情報は、次のリンクを参照してください：
IBM Watson
DeepLearning.AI
OpenAI
これらのリンクは2023年時点の知識に基づいて提供されており、将来有効であることを保証することはできません。