ロボットは以前は想像力に欠け、単調な仕事しかできないと考えられていました。しかし今日では、記事を書いたり、賞を受賞するアートを作成したりすることができます。

2013年、オックスフォードの研究者たちは、自動化や人工知能によって最も脅威を受ける職種の分析を発表しました。リストのトップには、テレマーケティング、手縫い、仲介業務などの職種が含まれています。これらの危険がある職種は、単調で想像力に欠ける仕事を行うことが多く、AIにとって簡単な獲物に見えます。それに対して、最も影響を受けにくいとされた仕事には、イラストレーションやライティングなど、多くの芸術職業が含まれていました。

この仮定は常に少し疑わしいものでした。私たちは、床掃除ロボットがソファーの下に挟まらないようにする前に、チェスをマスターしたマシンを構築しました。しかし、2022年、技術者たちは、AIと創造性に関する従来の常識を打ち破り、ごみ箱に投げ捨てました。

今年、私たちは、オックスフォードの研究者がほぼ不可能と考えたことを正確に行うAI製品の一連のフラリーを目撃しています。 GPT-4などの言語学習モデルは、驚くほど人間らしい正確さとフレアを持って質問に答えたり、記事を書いたりします。 Stable Diffusion MidjourneyやDALL-E 2などのイメージ生成器は、テキストプロンプトを美しい画像、あるいは（ご希望に応じて）ひどくダサい画像に変換します。今年の夏、Midjourneyというテキストからイメージを生成するプログラムを使用して作成されたデジタルアート作品が、コロラド州の博覧会で1位を獲得しました。アーティストたちは憤慨しました。

すでにAIは、私たちのデジタル生活において重要で、しばしば目に見えない役割を果たしています。これは、Google検索を動かしたり、FacebookやTikTokの体験を構成したり、AlexaやSiriの名前で私たちに返答したりすることを可能にしています。しかし、この新しい生成AI技術の一握りには、より不可分に人間的な特性があるようです。それを創造的な合成と呼ぶ - アイデア、情報、芸術的影響をチャネリングしてオリジナル作品を生み出す不気味な能力です。

記事とビジュアルアートは始まりに過ぎない。GoogleのAI派生企業、DeepMindは、アミノ酸配列からタンパク質の形状を決定できるプログラム、AlphaFoldを開発した。過去2年間、AIファーストのアプローチを用いて開発された臨床試験中の薬剤の数はゼロからほぼ20に増加している。 「これは医学を変えるだろう」と、マックス・プランク発生生物学研究所の科学者はネイチャー誌に語った。「これは研究を変える。生物工学を変える。すべてを変えるだろう」。 数か月前から、私は様々な生成AIアプリやプログラムを試して、デジタル発明の次の大きな山になる可能性があると言っていた技術について学び続けている。大量の情報を要約するアプリに興味があります。科学的な研究に基づく質問に対する平易な回答を与える、切り離された頭脳のようなものを想像してきました。もう既にグーグルが提供する記事へのリンクや、Google Scholarの何百万もの研究論文のリストではなく、検索バーに質問をタイプし、数ミリ秒で数十年にわたる科学研究の合意が読めるようになりたかったのです。 Consensusは、人間にしかできなかった様々なタスクを自動化することを約束する生成AIスタートアップの一部です。これには、読書、執筆、要約、描画、絵画、音声編集、音楽作成、ビデオゲーム設計、ブループリントなどが含まれます。Consensusの創業者たちとの話の後、技術の可能性に興奮し、コンピュータを私たち自身の頭脳の拡張機能にトレーニングできる可能性に魅了され、その影響の大きさに多少圧倒された気がしました。 商業的な面と哲学的な面の2つの示唆を考えてみましょう。オンライン検索は現在、最も利益の出るビジネスの1つです。しかし、この新しい波の発明には脆弱なようです。私が「クリスマスのお父さんへの最高のプレゼント」や簡単なレッドベルベットカップケーキのレシピを検索するとき、私が求めているのは答えであり、ハイパーリンクと見出しのメニューではありません。インターネットを食い荒らしたAIが、私のクエリに対する回答を暗記し、新しいアイデアを合成できるようになると、検索エンジンよりも価値がある何かのように思えます。答えエンジンのように思えます。すべてのオンライン広告の中でも最も興味深い質問の1つ、そしてそれ故にすべてのデジタルコマースの中でも、答えエンジンが検索エンジンを置き換えた場合、何が起こるかということです。 哲学的な面では、Consensusの創設者たちが実際に何をしているのかに熱中していました。AIを使って専門家がどのように働くか学び、AIが同じ仕事をより速く実行できるようにするためです。有料の専門家チームによって有効または無効とマークされた何百万もの広告を消費する将来のアプリケーションが、高品質の広告コンセプトの生成の芸術を習得することができるのはなぜでしょうか？ 生成AIのこの特定のスキルを "Xのように思う" と表現した場合、道徳的な問題はかなり早く奇妙になります。創業者やエンジニアは、時間をかけてAIモデルを科学者のように考えたり、セラピストのようにアドバイスをしたり、ビデオゲームデザイナーのように世界を構築したりすることができるかもしれません。しかし、彼らはマッドマンのように考えるように、サイコパスのように考えるように、またはテロリストのように策をめぐらすように訓練することもできます。 AIの「黄金時代」にいるかもしれませんが、詐欺師や偽の発明、テクノオラクルを装った格言化された間抜けも黄金時代にいるかもしれません。私が想像する生成AIの夜明けは必ずしも訪れるとは限りません。この技術は、いまだにジャーナリストを置き換えたり、ベストセラーの本やビデオゲームを作ったり、きらめく水の広告を作ったり、新しい種類のがんを発明したりしていません。しかし、これらの技術によって開かれた未来は、恐ろしい可能性と素晴らしい可能性に満ちています。