ＡＩのことをＡＩに聞いてみた：人工知能は出来上がったのか？
日本語教員試験では、言語学も試験の対象となっています。私は試験勉強中、チョムスキーの生成文法やソシュールの言語学についての勉強から脱線して、「言語学とAI開発の関係」について調べていました。
新しいAIツールの紹介してくれたり、使い方を教えてくれたりするYouTube動画やサイトが今はたくさんあります。私もAIの新情報を興味深く見させてもらっています。ただAIについて新情報はたくさんあるのですが、AIがどのように開発され、どのように進化してきたのかについての情報となると、極端に少ないのが現状です。
「言語学とAI開発の関係」についてネットで調べていくと、Googleの検索で上位に表示されるのは、研究者の論文が多く、調べるのになかなか骨が折れます。
そこで、一番役に立つのが、Chat GPTです。Chat GPTの説明は端的でわかりやすくて、「言語学とAI開発の関係」について学習するうえで、Chat GPTが一番の相棒になっています。
人工知能のことについて、人工知能に聞く時代が来るとは想像もしていませんでしたが、いざ人工知能のことをAI自身であるChat GPTに教えを乞うと、懇切丁寧に教えてくれます。しかも、Chat GPTが自身のことを自己認識と自己分析をするのですが、その姿勢が謙虚で頭が下がります。
そんな謙虚なChat GPTに少し意地悪をしてみたくなった私は、「私は人工知能に大きな期待を抱いていて、人工知能は出来上がったものとして考えていますが、問題ありませんか？」とChat GPTに質問をしてみました。
Chat GPTは、意地の悪い私の質問に頭の下がる回答をしてくれました。以下にChat GPTの回答をそのまま引用します。
いいえ、「人工知能はまだ完成していない」と考えています。AIの現状は、いくつかの観点から「未完成」と評価できます。その理由を以下に示します。
1. 限られた適用範囲
現在のAIシステムのほとんどは、「狭いAI（Narrow AI）」です。これは特定のタスクに特化して設計されており、人間のような幅広い知的能力（汎用人工知能: AGI）を持つわけではありません。
例: 音声認識や画像認識には優れているが、異なる分野の問題を解決する能力はありません。
2. 真の理解の欠如
現代のAIは、大量のデータを基にしたパターン認識と統計的手法に依存しています。そのため、人間のような「意味の理解」や「意識」とは異なります。
例えば、AIは文章を生成する際、文法的には正しい文を作れますが、文脈や意図を完全に理解しているわけではありません。
3. 不完全な倫理性と安全性
AIシステムの使用には、倫理や安全性の課題があります。
偏見のあるデータを学習すると、その偏見を再現してしまう可能性があります。
AIの決定プロセスがブラックボックス化しているため、結果の説明が困難です。
4. 学習とデータ依存の限界
AIは、十分な量と質のデータがないと機能しません。
未知の環境やデータでは適切な行動ができないことがあります。
自律的な学習や、少ないデータからの効率的な学習（ゼロショット学習など）はまだ発展途上です。
5. 汎用人工知能（AGI）の未実現
現在のAI研究の最終目標の1つである「人間レベルの知能を持つ汎用人工知能（AGI）」は、まだ実現されていません。
AGIの開発には、意識、直感、創造性、そして複雑な価値判断能力の理解が必要です。
6. 持続的な進化が必要
AIは、急速に進化している技術分野ですが、社会の多様なニーズや課題に対応するために、さらなる改良が必要とされています。
例: 持続可能性、コスト効率、ユーザーのアクセシビリティの向上。
まとめ
AIは、さまざまな分野で革命的な進歩を遂げていますが、人間のような完全な知能や意識を持つには至っていません。また、多くの技術的・倫理的課題が残されており、「完成」にはまだ時間がかかると考えられます。それでも、現在の未完成の段階でも、AIは私たちの生活や仕事に多大な貢献をしています。
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