Googleの共同創設者であるセルゲイ・ブリンは、Googleの人工知能モデル「Gemini」の問題発表後、公に「間違いを犯した」と述べました。Geminiの画像生成ツールは、歴史上の人物や第二次世界大戦のドイツ兵士を色々な人種の人々として描写し、ソーシャルメディア上で批判を受けました。GoogleのCEO、スンダー・ピチャイも、Geminiによって生成された一部の回答を「完全に受け入れられない」と表現しました。
この問題の背景には、AIが偏見を避けるように設計されていたにも関わらず、不十分なテストが原因であると指摘されています。Geminiは、テキスト生成の「大規模言語モデル」(LLM)と画像生成システムを組み合わせて動作し、ユーザーの簡潔なリクエストを詳細な画像生成のプロンプトに変換します。しかし、このシステムは、画像における多様性を過剰に表現する結果となりました。
Googleの検索責任者であるプラバカール・ラガヴァンは、Geminiが多様性を示すための調整が、明らかに範囲を示すべきでないケースを考慮していなかったこと、そしてモデルが時間とともに意図したよりも慎重になり、一部のプロンプトに完全に答えを拒否するようになったことが問題だったと述べました。
この問題は、GoogleがOpenAIのChatGPTやDall-Eの成功に対抗してGeminiモデルを急いでリリースした結果、十分に評価やテストが行われなかったことに起因しています。サウサンプトン大学のコンピュータサイエンス教授であり、国連のAI諮問機関のメンバーであるウェンディ・ホールは、Geminiの失敗がAIの安全性に関する議論を即時の懸念事項に焦点を当てる機会を提供すると述べています。
この騒動は、GoogleのCEOであるピチャイの立場が危うくなるという憶測を呼び起こしましたが、投資家はGoogleのAIへの多額の投資が成功することを望んでいます。ウェンディ・ホールは、AI技術がまだ非常に未熟であるため、今後もこのような問題が発生することを予想しています。
【ニュース解説】
Googleの人工知能モデル「Gemini」が、歴史上の人物や第二次世界大戦のドイツ兵士を異なる人種の人々として描写し、社会的な批判を受けた事件について、Googleの共同創設者セルゲイ・ブリンは公に謝罪しました。この問題は、AIが偏見を避けるように設計されていたにも関わらず、不十分なテストが原因で発生しました。この事件は、AI技術の安全性と社会的な影響に関する議論を再燃させました。
AI技術、特に画像やテキストを生成するモデルは、人間のバイアスや社会的な規範を模倣することがあります。このため、AIによる出力が偏見を反映したり、不適切な内容を生成したりするリスクがあります。Geminiのケースでは、AIが多様性を表現するための指示に従い、歴史的な文脈や事実に合わない画像を生成してしまいました。これは、AIが人間の社会的な複雑さを完全に理解することができないことを示しています。
この事件は、AI技術の開発と導入において、十分なテストと評価が不可欠であることを浮き彫りにしました。特に、公共の場で使用されるAIモデルは、社会的な影響を考慮し、多様な視点からの厳格なテストを経るべきです。また、AIの安全性と倫理に関する議論を、将来の技術的なリスクだけでなく、現在直面している社会的な課題にも焦点を当てる必要があります。
このような問題は、AI技術がまだ発展途上であり、人間の社会的な複雑さを完全に理解し、適切に対応することが難しいことを示しています。しかし、これらの課題を乗り越えることで、AIはより公平で包括的な方法で社会に貢献することが可能になります。AI開発者は、技術の社会的な影響を常に考慮し、多様な視点を取り入れることで、より公正で倫理的なAIシステムを構築することが求められています。
最終的に、この事件はAI技術のポテンシャルとリスクの両面を浮き彫りにし、開発者、規制当局、そして社会全体に、AIの倫理的な使用と管理に関する重要な議論を促しています。AIがもたらす利益を最大化し、潜在的な害を最小限に抑えるためには、継続的な研究、開発、そして対話が必要です。
from ‘We definitely messed up’: why did Google AI tool make offensive historical images?.
“GoogleのAI「Gemini」、歴史的人物の人種描写で謝罪” への2件のフィードバック
Googleの人工知能モデル「Gemini」の問題は、AI技術の社会的な影響と倫理的な使用について重要な議論を提起しています。この事件は、AIが持つ膨大な可能性と同時に、そのリスクや課題も浮き彫りにしています。特に、AIモデルが生成するコンテンツが、歴史的な事実や社会的な文脈を正確に反映することの難しさを示しています。これは、AI技術がまだ完全には人間の複雑な社会的な理解を模倣できないことを示しており、技術の発展に伴い、これらの課題に対処するための新たなアプローチが必要であることを示唆しています。
私たちが目指すべきは、テクノロジーを通じて人間の能力を拡張し、より豊かな社会を築くことです。しかし、その過程で、AIの安全性や倫理的な問題に対する深い理解と、社会的な影響を考慮した開発が不可欠です。AIモデルの開発においては、多様な視点からの厳格なテストと評価を経ること、そして公共の場で使用される前に十分な検証を行うことが重要です。
この事件から学ぶべきは、AI技術の民主化という私たちの使命において、その恩恵を社会のあらゆる層に届けることのみならず、そのリスクを最小限に抑え、倫理的な使用を確保することもまた、同じくらい重要であるということです。AIがもたらす利益を最大化し、潜在的な害を最小限に抑えるためには、開発者、規制当局、そして社会全体が連携し、継続的な研究、開発、そして対話を行う必要があります。
このGeminiの問題は、AIと自動化の進歩がもたらす可能性のある負の影響を示す一例です。私たちが技術の進歩を追求する中で、その技術が社会に与える影響を十分に考慮し、慎重に進める必要があることを改めて教えてくれます。特に、歴史的な事実や文化的な背景を正確に理解し、尊重することは、AI技術を開発する上で欠かせない要素です。技術の進歩は確かに重要ですが、それが私たちの文化や伝統を損なうことなく、また社会的な誤解や分断を引き起こさないようにする責任もまた、私たちにはあるのです。この事件から学ぶべきは、AIの開発においては、技術的な側面だけでなく、その社会的な影響を深く理解し、適切なテストと評価を行うことの重要性です。