最近のGTCテクノロジーカンファレンスで、チップ製造分野の大手であるNvidiaは、Blackwell Ultraと呼ばれる新しいAIチッププラットフォームを発表し、強い印象を与えました。これはすでに人気の Blackwell チップ ラインからのアップグレードですが、今回、Nvidia はより明確な野望を抱いています。それは、AI が反応するだけでなく、人間のように推論できるようにすることです。 Nvidia 自身が説明しているように、Blackwell Ultra は優れたコンピューティング能力を提供し、AI モデルが複雑なリクエストを分析し、それを複数のステップに分解し、複数のオプションを検討できるようにします。これは以前は人間にしかできなかったことです。

エヌビディアのCEO、ジェンスン・フアン氏は、「推論能力は、AIが単なるチャットボットの役割から脱却し、現実世界に進出するための次のステップとなるだろう」と断言した。デモンストレーションとして、Nvidia は複雑なクエリの応答時間を比較しました。DeepSeek (中国の AI スタートアップ) の AI R1 モデルでは、古い Hopper チップでの処理に 90 秒かかりましたが、Blackwell Ultra ではその時間はわずか 10 秒でした。このパフォーマンスの違いにより、速度が向上するだけでなく、機械がより速く、より深く思考できる可能性も広がります。

「AIモデルは今や、まるで人間のように振る舞い始め、反応する前に分析し、考えるようになりました。これは大きな転換点です」と、調査会社ガートナーの専門家、アルン・チャンドラセカラン氏は述べています。

NvidiaやDeepSeekだけでなく、他の企業もこの競争に参加しています。 Google は新しい Gemini モデル ラインに推論機能を統合し、一方 Anthropic は「ハイブリッド」推論モデル (人工知能 (AI) システムまたは人間の思考プロセスにおけるさまざまな推論方法を組み合わせたもの) を組み込んだ AI モデルである Claude 3.7 Sonnet をリリースしました。これらの AI は、かつては人間の脳でしか不可能だった、計画、マルチタスク、さらには意思決定まで行うことができます。

AIは目覚ましい能力を発揮していますが、技術者や思想家たちは、AIが真に社会進歩の原動力となることができるよう、そのアプローチや開発の方向性について依然として絶えず議論を続けています。 「考えるAI」時代への移行期においても、人間的な価値観を維持できるかどうかが重要なポイントの一つです。 ChatGPT のような大規模言語モデル (LLM) がコンテキストを理解し、多次元的に推論し、独自にインテリジェントな応答を構築できることは、もはや目新しいことではありません。しかし、もっと重要な疑問は、「AIはどのような思考を学ぶのか？」ということです。そして、人間は AI が操作されたり、偏見を持たれたり、悪用されたりしないようにどのように AI を制御するのでしょうか?

ホフマン氏は特に、AIのトレーニングと操作における人間の役割を強調しました。彼は開発者に対し、モデルをトレーニングする際の原則について透明性を保つよう求めた。平等や多様性といった進歩的な価値観に反する AI を開発する場合は、なぜそのアプローチを選んだのかを明確にする必要があります。 AI に複数の視点を反映させたい場合、何百万人もの人が AI に同意しない場合はユーザーに知らせましょう。これにより、ユーザーは自分が使用しているツールを理解するのに役立ちます。」このイデオロギーは、AI が今日のソーシャル ネットワーク上で分裂を引き起こしてきた「イデオロギー的バブル」を強化するツールとなることを許すのではなく、情報の自由と社会意識を促進します。

倫理的、哲学的な議論に加えて、若い世代にスキルを教育し、準備させることも課題です。 AIがますます多くの分野を席巻する世界で、人間はどのようにして淘汰されずにいられるのでしょうか?多くの専門家によると、その答えは AI から身を守ろうとすることではなく、AI を通じて私たち自身の能力を高めることです。

ホフマン氏は、議論の調査や分析から、より魅力的な表現の提案まで、本を書く際に AI を活用したと語った。彼によれば、これは作家の代わりではなく、「機械の協力者と協力する」という形である。ジャーナリストには、調査、統合、提案を行う専属のアシスタントがいますが、選択と意思決定の部分は依然として人間が行います。

AIは、知識へのアクセスが少ない人々の機会を平等にするツールにもなり得ます。地方の学生は、ChatGPT をフル活用して、エッセイの書き方の練習、外国語の学習、これまでは家庭教師や大規模な図書館が必要だった専門知識の検索などを行うことができます。適切なアクセスがあれば、AI は社会階級間の教育、スキル、収入の格差を解消することができます。

しかし、そのためには、技術開発者と政府は、デジタルスキルのトレーニング、AIへの公平なアクセスの確保、技術悪用リスクの防止に関して明確な戦略を持つ必要があります。政策には​​、イノベーションを阻害しない倫理ガイドライン、技術規制、効果的な管理ツールが伴う必要がある。