ある日の会話から始まったこのサイト。登場する”聞き手のタヌキ”「ソルティ」はサイト管理者・著者である私のアバターで、一緒に考えてくれるのは世界的に有名な対話型AI「ChatGPT」「Gemini」「Grok」です。

今回は、「AIが得意なこと・苦手なこと」をインタビュー形式でAI本人に語ってもらい、未来に向けた人間とAIの付き合い方を考察していきます。どうぞ最後までお楽しみください。

「AIが得意なこと・苦手なこと」｜AIへのインタビューで人間とAIの関係性・未来を考察

AIが得意なこと

未来予測

AIは膨大なデータの中にある「人間では気づかないパターン」を見つけ出し、そこから「Aが起きたらBになる可能性が高い」という計算式を作り出せます。これが未来予測の土台”予測モデル”です。

作成した予測モデルに新しいデータを与えると、瞬時に計算を行いながら、「次に何が起こるか」を確率として弾き出します。「過去から学習して先を読む」プロセスがAI未来予測の仕組みです。

AI未来予測のサービス事例：「Atmo」

アメリカ企業「Atmo」(外部リンク)が手がけるAI気象予報サービスは、1km四方の詳細な解像度を誇り、24時間〜14日先までの天気予報をAIが予測します。従来の予報よりも精度が50%向上している点が特徴です。

局地的な気象予測に優れるAtmoの顧客には、アメリカ空軍・海軍、フィリピン政府も含まれ、予測が”災害対策”や”物流計画”に活用されています。AIが得意なことを発揮した事例と言えるでしょう。

自動化と効率化

機械的な自動化とAI自動化の大きな違いは「認識・判断」にあります。予め決められた自動化とは異なり、文章・映像・音声を認識しながら自律的に行動できる点がAI自動化・効率化の特徴です。

AI自動化は現在、工場や倉庫内で働くAIロボットや、業務の効率化に貢献するAIエージェントなどで発揮されています。24時間稼働できるAIチャットボットも、自動化・効率化の事例です。

危険作業の代替

アメリカBoston Dynamicsの「Spot」(外部リンク)は、高い身体能力とアタッチメント機能を持つ四足歩行ロボットで、現在変電所の監視任務などを実際に代替して活躍しています。

Boston Dynamicsは将来の活用例として、爆発の可能性がある不審物の除去にもSpotを活用できると述べています。遠隔操作システムに加え、柔軟なパーツ交換も可能なSpotの特性を活かした利用例です。

AIが苦手なこと

倫理面の判断

AIが苦手なことが”倫理面の判断”です。倫理判断は各国の文化や社会構造、価値観や宗教観などに依存し、状況で見解も変わるため、AIがデータから客観的に学習するのは極めて困難とされます。

例えば、完全自動運転車両が交通事故の直前、”歩行者を守るか乗員を優先するか”の選択を迫られた場合、AIに倫理的ジレンマが生じます。この判断には明確な正解が存在せず、AIにとっても難しい課題です。

正解が無い状況で難しい選択を迫られる倫理的な課題は、法律・哲学・技術の観点から人間が議論を深める必要があります。AIが進化する前に「ガイドラインの策定」が求められることになるでしょう。

創造性の発揮

AIは既存のデータに基づいて「新しいもの」を生成しますが、人間のように”真に創造的な発想”を行うことは苦手です。これを言い換えれば、感受性を発揮する”豊かな創造性”は、人間固有の能力なのです。

人間の創造性は、経験・感情・直感・想像力など様々な要素に基づいて生まれます。AIは現在「人間の創造性を構成する要素」については把握しているものの、十分に理解できていない状況です。

まとめ

現在AI研究は、自律的にタスクを担いながら人間をアシストする「AIエージェント」から、人間と同等の知性を持つ存在「AGI」の創造へ向かっており、今後数十年でAIはさらに進化を遂げるはずです。

AIは”人間とは異なる知性”で、考え方も世界の捉え方も異なりますが、お互いの能力を補う「パートナー」になれる存在です。今も社会に浸透しているAIについて知っておくことは、決して無駄ではありません。

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