ドイツ銀行のレポート、AIの終末予測の信頼性を疑問視

MEニュース、9月16日（UTC+8）、動察 Beating AI ニュース：ドイチェ・バンク研究院が『AIの終焉：技術予測の失敗史』を発表し、最近のAI絶滅論に冷水を浴びせた。同報告書は、技術がどの程度発展するかはすでに予測が困難であり、それがいつ実現され、社会がどのように採用し、最終的にどのような影響を及ぼすかはさらに予測不可能であると指摘。現在のシリコンバレーのAI専門家たちのAI未来に関する見解は、一般市民のそれよりも信頼性が高いとは限らない。 報告書は、過去100年近くにわたる予測の失敗事例を列挙した。アインシュタインは1934年、核エネルギーは実用化されないと判断したが、10年も経たないうちに持続的な核連鎖反応が実現された。イーサネットの共同発明者であるBob Metcalfeは1995年、インターネットが翌年「壮観に崩壊する」と予測したが、その予測は外れ、彼はその予測を掲載した記事を紙パルプにして飲み干した。 AI業界自身も多くの予測ミスを犯してきた。Geoffrey Hintonは2016年、5〜10年以内にディープラーニングが放射線科医を上回ると判断し、新人の育成を停止すべきだと提案した。しかし過去10年間、放射線科医の数はむしろ約10%増加している。ドイチェ・バンクは、こうした予測は常に「業務の中で最も自動化しやすい部分」を「全体」と誤って同一視していると指摘。放射線科医の仕事は画像診断だけではなく、解釈・判断・コミュニケーション・臨床的意思決定も含まれる。 自動運転技術の予測にも同様の問題が存在する。技術的進歩は第一関門に過ぎず、その後には無数のエッジケース、規制、責任の分担、そして一般市民の受容性が待ち受けている。ドイチェ・バンクは、AIが最終的にどの程度まで到達できるかは、次のモデルがどれだけ性能を向上させたかではなく、企業がそれを実際の業務フローに組み込み、支払う意思を持つかどうかにかかっている可能性が高いと示唆している。 報告書はさらに、AI絶滅論に現実的な説明を加えている：ほぼすべての関係者が、状況をより大きく語る動機を持っている。起業家たちは信念を必要とし、投資家たちは市場の高揚を必要とし、コンサルティング会社たちは緊急性を必要とし、政策立案者は存在感を必要とし、メディアはドラマチックさを必要とする。ソーシャルプラットフォームは自然と否定的で感情的で極端な主張を好むため、穏やかな判断はむしろ広まりにくい。（出典：BlockBeats）