Core Concepts
人工知能は既存の社会経済的不平等を悪化させる可能性があるが、適切に活用すれば社会問題の緩和にも役立つ。
Abstract
本論文は、生成型人工知能が(不)情報、仕事、教育、医療の各分野に及ぼす影響について包括的に検討している。
(不)情報の分野では、生成型人工知能は情報へのアクセスを民主化する一方で、虚偽情報の急増など深刻な課題も引き起こす可能性がある。企業の独占化や個人情報の悪用、AI生成の虚偽情報の拡散などが懸念される。一方で、情報の簡素化や多言語化、事実確認の自動化など、アクセシビリティの向上も期待できる。
仕事の分野では、生成型人工知能は生産性の向上や新しい仕事の創出に寄与する可能性がある。特に、経験の浅い労働者の生産性を大きく向上させる可能性がある。ただし、その恩恵は企業規模や業界、労働者属性によって偏在する可能性がある。
教育の分野では、生成型人工知能は個別最適化された学習体験を提供し、教育格差の解消に役立つ。一方で、アルゴリズムの偏りによる差別の助長や、学生の依存心の増大、教師の負担増加などの課題も指摘されている。カリキュラムの抜本的な見直しが必要とされる。
医療の分野では、診断や予測の精度向上、アクセシビリティの向上が期待されるが、既存の格差を深刻化させる可能性もある。
これらの課題に対処するには、政策的な対応が不可欠である。EU、米国、英国の現行政策は十分ではなく、情報の信頼性確保、雇用格差の解消、教育の質の向上、医療の公平性確保などに向けた新たな政策の検討が求められる。
Stats
生成型人工知能は、情報の民主化と虚偽情報の拡散の両面を持つ
生成型人工知能は、経験の浅い労働者の生産性を大きく向上させる可能性がある
生成型人工知能は、教育格差の解消に役立つが、アルゴリズムの偏りによる差別の助長や学生の依存心の増大などの課題もある
生成型人工知能は、医療の診断精度や公平性を向上させる可能性があるが、既存の格差を深刻化させる可能性もある
Quotes
「強力な人工知能の台頭は、人類にとって最高の出来事になるか、最悪の出来事になるかのどちらかだ。私たちはまだどちらなのかわからない。」 - スティーブン・ホーキング, 2016年