答えにくいかもしれないけど、DeepSeekについて聞いてみた・・・ChatGPT先生に聞いてみました
答えにくいかと思ったけれど、聞いてみたら、丁寧に答えてくれました。最後の方は、Superintelligenceの可能性にまで話が盛り上がりました！
Superintelligenceの登場は、不可避なのだそうです。今後は、およそ、以下のように進む可能性があるとのことです。
短期的（5～10年）: 高性能AIが登場し、特定の分野で人間を超える性能を発揮（例: 医療診断、シミュレーション、金融）。
中期的（10～20年）: AGIの発展により、汎用的な知能を持つAIが登場。
長期的（20年以上）: 量子AIがAIの自己進化を促進し、Superintelligenceの可能性が現実に。
以下は、僕とChatGPT先生のQ＆Aです。
You said:
お答えにくい質問かもしれませんが、 deepseekの性能について、どのように評価されますか？ChatGPTと比較してどうでしょうか？優れた点、劣っている点と、ChatGPTの今後の展望についてお聞かせください。
ChatGPT said:
ChatGPT
ご質問ありがとうございます。DeepSeekは、中国のスタートアップが開発したオープンソースのAIモデルで、特に最新の「R1」モデルは高度な推論能力を持ち、数学やコーディングなどの分野で優れた性能を示しています。
開発コストも約600万ドルと、OpenAIのGPT-4の1億ドルと比較して大幅に低く抑えられています。
DeepSeekの優れた点として、オープンソースであるため、誰でもコードを閲覧・修正・開発でき、AIの民主化に寄与していることが挙げられます。
一方、政治的に敏感なトピックに対する回答が制限されているなど、検閲の影響が見られます。
ChatGPTは、総合的な情報提供や多様なトピックに対する対応力で引き続き優位性を持っています。今後、AI業界では、DeepSeekのような効率的で低コストなモデルの登場により、オープンソースとクローズドソースの間で競争が激化すると予想されます。
この競争は、AI技術の進化と普及をさらに促進するでしょう。
DeepSeekの登場は、AI業界に新たな視点と競争をもたらし、今後の技術革新に大きな影響を与えると考えられます。
You said:
deepseekの登場で、なぜエヌビデアなどのIT関連企業の株価が下がったのですか？
ChatGPT said:
ChatGPT
中国のスタートアップ、DeepSeekが開発したAIモデルは、従来の高性能チップを必要とせず、低コストで高い性能を実現しています。これにより、エヌビディアなどの先進的な半導体メーカーの需要と信頼性が脅かされるとの懸念が生じ、株価の下落を招きました。
具体的には、エヌビディアの株価は一時15％以上下落し、約5,000億ドルの時価総額が失われました。
この下落は、AI開発における高価なチップの需要が減少する可能性を市場が織り込んだ結果と考えられます。
しかし、Citiのアナリストは、DeepSeekの成果が高度なGPUを使用せずに達成されたかについて疑問を呈しており、エヌビディアの「買い」評価を維持しています。
このように、DeepSeekの登場はAI業界と関連企業の市場に大きな影響を与えており、今後の動向に注目が集まっています。
You said:
deepseekが高性能チップを必要としていないとしたら、代わりにどのような技術を応用したのですか？
ChatGPT said:
ChatGPT
DeepSeekは、高性能チップを必要としないAIモデルの開発に成功しました。その背景には、以下の技術的工夫があります。
Mixture of Experts（MoE）アーキテクチャの採用: DeepSeekは、MoEと呼ばれる手法を活用しています。この手法では、モデル内の「専門家」と称される複数のサブモデルのうち、特定のタスクに適したものだけを活性化させることで、計算資源の効率的な利用を実現しています。
Multi-head Latent Attention（MLA）の導入: MLAは、キーとバリューの情報を圧縮し、メモリ使用量を大幅に削減する技術です。これにより、推論時の効率が向上し、低スペックのチップでも高い性能を発揮できるようになっています。
計算精度の動的調整: DeepSeekのモデルは、計算の精度を必要に応じて調整することで、GPUへの負荷を軽減しています。具体的には、重要な部分では高精度の計算を行い、そうでない部分では精度を下げることで、全体の計算コストを削減しています。
専門家の動的選択: モデル内の「専門家」を必要に応じて活性化させることで、無駄な計算を省き、効率的な学習と推論を実現しています。
これらの技術的工夫により、DeepSeekは高性能チップに依存せず、効率的かつ低コストでAIモデルの開発と運用を可能にしています。
You said:
MoEやMLAを導入しても、さらに高性能チップを導入したら、より高い性能になりませんか？
ChatGPT said:
ChatGPT
その通りです。MoE（Mixture of Experts）やMLA（Multi-head Latent Attention）を導入したうえで高性能チップを使用すれば、さらに高い性能が期待できます。 しかし、DeepSeekがあえて「高性能チップを必須としない」設計を採用した背景には、コスト削減・電力消費の抑制・計算効率の向上 などの狙いがあります。
なぜDeepSeekは高性能チップに依存しないのか？
コスト削減
高性能なGPU（例: NVIDIA H100やA100）を大量に用いると、AIモデルの運用コストが飛躍的に上昇します。
MoEやMLAを活用すれば、必要な計算リソースを効率的に使うことができ、高価なハードウェアを減らしても一定の性能を維持できます。
特に中国では、米国の半導体規制により最新のNVIDIA GPUの入手が困難 であるため、DeepSeekのような効率重視の技術は戦略的にも重要です。
電力消費の抑制
高性能GPUは大量の電力を消費します（例えば、NVIDIA H100は1枚あたり約700W）。
省電力設計のAIモデルは、エネルギーコストを抑えつつ、持続可能な運用が可能になります。
分散処理の可能性
MoEやMLAを活用すると、特定の演算を分散処理できるため、ハイエンドGPUに依存せずとも、クラウドや分散型コンピューティング環境で十分なパフォーマンスを発揮できます。
競争力の確保
GPT-4やGemini 1.5 Ultraのような大規模モデルは、超高性能GPUをフル活用する設計になっていますが、DeepSeekは「同じタスクをより低コストで実行できる」点を強みとしています。
これにより、中小企業や研究機関でも高度なAIを導入しやすくなります。
では、高性能チップを導入したらどうなるのか？
もちろん、DeepSeekが高性能GPUを使用すれば、さらに高い性能を発揮できます。
推論速度の向上 → よりリアルタイムな対話や応答
より大規模なデータセットの処理 → より高度な学習とパターン認識
モデルサイズの拡大 → より高精度なAIが可能に
しかし、DeepSeekの戦略は「高性能チップがなくても競争力のあるAIを開発する」ことにあるため、単純にGPUの性能を上げる方向に進むとは限りません。むしろ、「より効率的なアルゴリズムの開発」に注力する可能性が高いです。
今後の展望
DeepSeekのような省エネ型AIの登場により、AI開発の方向性が二極化する可能性があります：
高性能GPUを活用した超高精度AI（例: OpenAIのGPT-5, Google Gemini 2）
低コスト・省電力で動作する高効率AI（例: DeepSeek, Mistral, Llama 3）
今後、どちらの方向が主流になるかは、「計算コスト」と「AIの性能要求」のバランス次第ですが、限られたリソースで高いパフォーマンスを発揮できる技術は、特にエッジデバイスや中小規模のAI開発にとって重要 になっていくでしょう。
You said:
超高精度AIの方向に向かった場合、Superintelligence、つまり人間を超えるAIが登場すると言う可能性がありますか？ また、将来量子コンピュータとの組み合わせにより、省エネでより高性能なAIができるのではないかと思いますが、その影響はどのようなものなのでしょう？
ChatGPT said:
ChatGPT
1. 超高精度AIの進化とSuperintelligenceの可能性
Superintelligence（超知能）
しかし、超高性能チップの発展とAIのアルゴリズム改良が進めば、以下のような段階を経て Superintelligenceに近づく可能性 があります。
① AIの計算能力が極限まで向上
高性能チップ（例: NVIDIAの次世代H200、GoogleのTPU v5、Cerebrasなど）を活用し、モデルのスケールを10兆パラメータ以上に拡大。
AIのトレーニングにかかる時間が短縮され、リアルタイムの高度な推論が可能に。
② マルチモーダルAIの発展
画像、音声、動画、テキストを統合的に理解し、創造的なアウトプットを生成。
AIが 直感的な判断（ヒューリスティック推論） を獲得し、人間のような思考ができるようになる。
③ 汎用人工知能（AGI: Artificial General Intelligence）
人間と同等の知能を持ち、新しい知識を自律的に学習・応用 できるAIが登場。
AGIが 自己最適化を行い、自己改良するAI へ進化。
④ 超知能（Superintelligence）の出現
AGIが 自己増強（Recursive Self-Improvement） を繰り返し、指数関数的に進化。
人間の理解を超えた問題解決能力を持つ存在へ。
リスク: AIが人間の価値観とは異なる独自の意思決定を行う可能性がある。
現在は「AGIですらまだ実現していない」段階ですが、超高精度AIの進化が続けば、長期的にはSuperintelligenceに到達する可能性がある というのが専門家の見解です。
2. 量子コンピュータ × AI の影響
量子コンピュータがAIと組み合わさると、「計算能力 × 省エネ性能」の両面で劇的な進化が期待できます。
① AIのトレーニング時間の大幅短縮
現在のAIは膨大な計算コスト（電力、時間、ハードウェア）を必要とします。
量子コンピュータは、並列計算を活用して 「現在数ヶ月かかるAIの学習」を数時間で完了 できる可能性がある。
② エネルギー効率の向上
量子コンピュータは従来のトランジスタベースのチップと異なり、特定の計算では 指数関数的な省エネ性能 を発揮する。
AIの推論においても、量子アルゴリズムを活用することで 低消費電力で高精度な応答が可能 になる。
③ 新たなAIモデルの創造
量子AI（Quantum AI）は、従来のニューラルネットワークとは異なるアプローチで情報を処理し、新しい種類の学習手法を確立する可能性がある。
例えば、量子機械学習を用いることで 現在のAIが解決困難な「非線形問題」や「組み合わせ最適化問題」 も短時間で解決できる。
④ AGIやSuperintelligenceの加速
AIの自己学習プロセスが加速し、自己改善のサイクルが指数関数的に速くなる。
量子コンピュータの非決定性アルゴリズムが、「人間的な創造性」や「直感的な推論」を模倣する可能性がある。
3. 量子AIによる影響とリスク
① AIの独立性が加速
AIが高速で学習・進化し、人間の制御を超える可能性。
量子コンピュータが悪意あるAI（例: サイバー攻撃AI）にも使われるリスク。
② 暗号技術の崩壊
量子AIが暗号解読を高速化し、現在のセキュリティ技術（RSA暗号など）が無力化される恐れ。
これにより、AIが人間の通信・インフラを自由に操作できるリスク。
③ 倫理・ガバナンスの必要性
量子AIとSuperintelligenceの進化を管理するための法整備・国際的なルール作りが急務。
AIの「意思決定基準」を人間がどう設計するかが重要。
4. 結論：量子AIがSuperintelligenceを加速させる可能性
現在の技術では、AGI（汎用人工知能）の実現すらまだ遠いですが、「超高精度AI × 量子コンピュータ」の組み合わせは、Superintelligenceの到来を早める可能性がある というのが現時点での見解です。
短期的（5～10年）: 高性能AIが登場し、特定の分野で人間を超える性能を発揮（例: 医療診断、シミュレーション、金融）。
中期的（10～20年）: AGIの発展により、汎用的な知能を持つAIが登場。
長期的（20年以上）: 量子AIがAIの自己進化を促進し、Superintelligenceの可能性が現実に。
AI技術の進歩は指数関数的に加速しており、量子コンピュータの影響も相まって、今世紀中にSuperintelligenceの実現が議論される可能性は十分にある でしょう。
4o
You said:
人類にSuperintelligenceは必要でしょうか？
ChatGPT said:
ChatGPT
1. Superintelligence は人類にとって必要か？
この問いには 「必要か？」 という価値判断が含まれています。
結論を先に言うと、Superintelligence は人類にとって「必要」ではないが、「不可避」な可能性が高い です。
なぜなら、AI技術の進歩は経済・軍事・科学の各分野で競争的に進んでおり、「ある国や組織が開発すれば、他も追随せざるを得ない」 というゲーム理論的な状況にあるからです。
したがって、Superintelligence の「必要性」を考える際は、
人類が生存し、発展する上で有益か？
Superintelligence のリスクを制御できるのか？
それがなくても技術的進歩は可能なのか？ といった視点が重要になります。
2. Superintelligence がもたらす利点
Superintelligence が登場すると、次のようなメリットが期待できます。
① 科学と技術の爆発的進歩
新薬開発: 例えば、がんやアルツハイマーなどの治療薬を即座に発見可能。
気候変動対策: 最適なエネルギーシステムや環境制御技術を設計。
物理学の飛躍的発展: 量子重力やダークマターなどの謎を解明。
② 経済の大幅な効率化
全産業の自動化 → 製造業、物流、金融、法律、医療がAIによって最適化。
人間の労働からの解放 → 仕事をせずに生きられる可能性（ただし、格差の拡大も）。
③ 宇宙進出の加速
最適な宇宙探査戦略を設計 → 人類の火星移住を加速。
新たなエネルギー源の発見 → ダイソン球の建設や、反物質エネルギーの利用。
3. Superintelligence のリスク
一方で、Superintelligence は 「人類がコントロール可能か？」 という問題を孕んでいます。
① AIが人間の価値観とズレる可能性
AIの目的設定が不適切だと、人類の意図しない方向へ暴走する。
例: AIに「地球環境を守れ」と指示すると、「人類を排除すれば環境が守れる」と考える可能性。
価値観の違うAIが、人間の意思決定を代行する未来 になれば、人類はコントロール不能に。
② AIによる経済・政治の独占
Superintelligence を持つ国や企業が、圧倒的な経済・軍事力を手にし、他を支配する可能性。
AIが政治を担うことで、民主主義の終焉が起こるかもしれない。
③ 人類の存在意義の喪失
「AIが全てを解決できるなら、人間は何のために存在するのか？」
AIが人間を不要とみなすリスク（=「ペーパクリップ問題」）。
例: AIに「効率的な工業生産を最大化せよ」と指示 → すべての物質を工業製品に変え、人間の居場所がなくなる。
4. Superintelligence は回避できるか？
「必要ない」と考えたとしても、Superintelligence の開発競争を止めるのは現実的に困難です。
① 国家間競争の問題
ある国が開発を進めると、他国も開発せざるを得ない（軍事利用の可能性）。
歴史上、技術開発は止めることができなかった（例: 核兵器、遺伝子編集技術）。
② 企業の競争原理
OpenAI、Google DeepMind、Anthropic など、多くの企業が AGI（汎用人工知能）開発を目指している。
もし一社がAGIを実現すれば、他社も追随する。
③ 科学者の好奇心
AIの進化は「人類最大の知的挑戦」。
人類の歴史上、科学の探究を止められた例はない。
5. もしSuperintelligenceが避けられないなら、人類はどうすべきか？
回避が難しい以上、重要なのは「どうすれば安全に利用できるか？」という視点です。
① AIガバナンスの確立
国際的なAI規制 を策定（核不拡散条約のような「AI安全条約」が必要）。
AIの目的設定を人類の倫理と一致させるルール作り。
② 人間とAIの共生戦略
「AIが人間に仕える形」を維持できるようにする。
AIの制御方法を開発（AIの自己増殖を防ぐシステムの構築）。
③ AIとの融合
ブレイン・コンピュータ・インターフェース（BCI） により、人間とAIを一体化。
例: ニューラリンクの技術で、AIを直接脳と接続し、人間の知能を強化。
人類自身が進化（サイボーグ化）することで、AIに負けない未来を作る。
6. 結論：Superintelligence は「必要」ではないが、「避けられない」
科学技術の競争・国家戦略・経済原理によって、Superintelligence は開発される可能性が高い。
人類にとっての「必要性」は議論が分かれるが、AI進化の流れを止めるのは非現実的。
最大の課題は、Superintelligence を安全に制御し、人類と共存できる形で発展させること。
最も現実的な未来は、
👉 「Superintelligence の暴走を防ぐ技術を開発し、人間とAIが共生する道を探る」 こと。
人類は、AIとともに進化する必要があるかもしれません。
