AIの今後はどうなる？これまでの進化からみる未来予測とは

AIの誕生から現在までの歴史

AI（人工知能）は1950年代に誕生して以来、長い時間をかけて進化してきました。最初は限られた分野でしか使われませんでしたが、現在では私たちの日常生活にまで広く浸透しています。

下記は、AIがどのように発展してきたかを簡単にまとめた表です。

各年代について、詳しく解説します。

1950年代　AI（人工知能）の誕生

1950年代は、AIが初めて誕生した時期です。この時期に、イギリスの数学者アラン・チューリングが「チューリングテスト」という考えを提唱しました。このテストは、コンピューターがどれだけ人間らしく振る舞えるかを試すもので、AIの基礎となる重要なアイデアでした。

当時は、AIがまだ理論的な存在で、将来的にどのように進化していくのかが注目されていた時代です。

1960年代　第1次AIブーム

1960年代になると、コンピューターの性能が上がり、AIの研究が進み始めました。「どうすればコンピューターが人間のように考え、問題を解決できるか？」をテーマとして、AIの活用が期待されたのです。例えば、チェスのようなゲームで、コンピューターが人間と対戦して勝つことを目指していました。

しかし、第1次AIブームには限界がありました。当時のAIでは特定のデータに基づく単純な推論はできても、人間のように状況を理解し、適切な判断を下すことはできないことが明らかになったのです。AIを実用化するまでにはさらなる研究と時間が必要だと考えられました。

1970年代にはAIに期待されていた成果がなかなか出ず、研究は一度停滞します。この後、AIはしばらく「冬の時代」を迎えることとなります。

1980年代　第2次AIブーム

1980年代になるとAI研究が再び盛り上がり始め、「第2次AIブーム」が起こります。このとき発展した技術が「エキスパートシステム」です。エキスパートシステムは、特定の分野における専門家の知識をコンピューターに蓄積し、あたかも人間の専門家のように問題解決や判断を行うことを可能にするプログラムです。「if-then（もし～ならば～する）」のようなルールに基づいて動作し、医療診断や工場のトラブルシューティングなど多くの分野で活用が期待されました。

しかし、エキスパートシステムには事前に設定されたルールにしか対応できないという限界があり、想定外の問題や環境の変化に適応することが難しいという課題も浮き彫りになりました。

また、システムを構築する際に膨大な知識の入力が必要で、開発や維持に多大なコストと労力がかかることが明らかとなったため、第2次AIブームは次第に終息していくこととなったのです。

その後、1980年代後半にはエキスパートシステムが限界を迎え、AIに期待されていた成果が出なかったため、再び研究の勢いが失われました。

2006年～現在　第3次AIブーム

2006年以降、AIは大きく飛躍しました。特に「機械学習」や「ディープラーニング」といった新しい技術が登場し、AIは自動運転や音声アシスタントなど、私たちの身近なところで活躍しています。

この急速な進化により、私たちの生活をより便利で効率的にする動きも進んでいます。企業にとっても、AIは業務を効率化し、新しいビジネスチャンスを生むための重要なツールとなっています。

近年のAIに関する動向

近年、AI技術は急速に発展しており、企業や個人がAIを活用する場面も増えてきました。AIがもたらす利便性や効率化が注目される一方で、AIの導入や規制に関する議論も活発化しています。

ここでは、特に注目すべき最新のAIの動向について解説します。

マルチモーダル生成AIの登場

マルチモーダル生成AIとは、画像、テキスト、音声など、複数の異なるデータ形式（モーダル）を組み合わせて生成物を作り出すAI技術です。例えば、画像に写っている人物や背景を分析して説明文を生成したり、文章からリアルな画像を生成したりするなどが可能です。

現在登場しているマルチモーダル生成AIにはGoogleの「Gemini」やOpenAIのGPT-4Vがあります。ビジネスの現場において、これらの技術は業務効率を高めるだけでなく、クリエイティブな作業にも革新をもたらす可能性があります。

2045年問題への懸念

2045年問題とは、AIが人間の知能を超える「シンギュラリティ（技術的特異点）」が2045年に訪れる可能性があるという未来予測です。このシンギュラリティを巡って、AIが人間社会にどのような影響を与えるのか、多くの議論が行われています。AIが自由意志を持つかどうか、またその時にどのように人間との関係が変わっていくのかという倫理的な問題も含まれます。

シンギュラリティについては、肯定的に捉える研究者もいれば、AIが社会に与えるリスクを懸念する声もある状況です。今後のAIの進化を見守りながら、適切な形で技術を活用することが重要です。

AIの規制

AI技術の急速な発展にともない、近年はAIをどのように規制すべきかという議論も盛んになっています。2024年3月には欧州議会でAI規制法案が可決され、特にEU圏でのAI利用に対する規制が厳しくなっています。

これにはAIの透明性や安全性を確保するためのルールが含まれており、EU内へAIサービスを提供する日本企業にも広く適用されます。

企業がAIを活用する際には、これらの法的な枠組みを理解し、規制に従って適切に運用することが求められます。特に、AIが与える影響をしっかりと見極め、安全で有益な形で導入することが必要です。

AIが変える未来の予測

AI技術は、私たちの生活や社会に多大な影響を与える可能性を秘めています。特に教育や医療、そして労働市場などにおいて、AIがどのように未来を変えるかの具体的な予測がされています。

教育分野の改革

教育分野では、AIを活用した個別最適化が進むと考えられています。すでにAIを用いた進路アドバイスや学習進捗のモニタリングが行われており、教育の質が向上することが期待されています。

今後さらに多くの学習ツールや教育システムにAIが導入されれば、学びのスタイルも大きく変わるでしょう。ただし、教師のITリテラシー向上やインターネット環境の整備といった課題も同時に解決していく必要があります。

医療の高度化

AIは最新の医療知識を迅速にアップデートできる点で強みがあり、診断支援や治療プランの最適化、患者ケアなどの分野で活用が期待されています。

こうした可能性に対し、Google社やビル・ゲイツといった世界的リーダーも注目し、AIを医療へ積極的に活用する動きを見せています。例えばGoogle社では、AIを活用した医療診断や製品開発に巨額の資金を投じており、診断の精度向上や治療方法の最適化に取り組んでいます。また、マイクロソフト社の共同創業者ビル・ゲイツも、AIを使った抗生物質耐性の研究、高リスク妊娠の治療、HIVリスクの評価など、さまざまな医療プロジェクトに注目しています。

AI失業と新しい仕事の創出

AIの普及にともない、一部の職業が自動化される可能性があります。米国や日本の研究では、多くの職業がAIに取って代わられるリスクが指摘されています。

一方で、AIの導入によって新たな職業が生まれることも予測されています。例えば、AIモデルへの最適な指示を作成するプロンプトエンジニアのような職業がすでに誕生しており、AIが創出する新たな仕事の可能性が広がっています。

今後人間はAIをどう活用していくべき？

AIの進化にともない、各産業や企業において高度な自動化や効率化が進んでいます。しかし、ビジネスで活用する際はいくつかのポイントに注意しましょう。

最後に、AIを効果的かつ倫理的に活用するためのポイントを解説します。

関連記事：「生成系AIのデメリットや問題点を解説！ビジネスで活用するには？」

ポイント1｜データのバイアスを排除する

AIは学習させるデータに基づいて判断を行いますが、もしそのデータが偏っているとAIの判断にもバイアスが生まれてしまいます。有名な例として、マイクロソフトのAIチャットボット「Tay」があります。Tayは、悪意あるユーザーから差別的な発言を学習し、結果として不適切な発言を繰り返し、リリースから約16時間でサービス停止となりました。

公平で信頼性のあるAIシステムを構築するには、異なる属性や背景を持つ多様なデータを収集することや、異なるバックグラウンドを持つメンバーでチームを構成することなどが求められます。

一方、AIサービスを導入する際には、提供会社がAIの判断プロセスを開示しているかを確認するなどが有効です。

ポイント2｜最終的な意思決定は人間がする

AIによる分析結果や提案をビジネスに活用する際、最終的な意思決定は人間が責任を持って行うことが重要です。AIは膨大なデータから推論することも可能ですが、その結果が常に正確であるとは限りません。また、AIは人間ほどの倫理観や価値基準を持たないため、改めて人間の視点で評価し直すことが必要です。

AIツールを導入する際は、事実誤認や権利侵害などのリスクがないかを確認する体制を整え、人間によって最終判断を下すための仕組みづくりを行いましょう。

まとめ

AIは1950年代に誕生し、現在に至るまで3度のブームを経て発展してきました。第1次ブームでは推論技術、第2次ブームではエキスパートシステムが注目されましたが、いずれも技術的な限界により停滞しました。2006年以降の第3次AIブームでは、機械学習やディープラーニング技術の登場により、AIが再び飛躍を遂げ、自動運転や音声アシスタントなどの実用化が進んでいます。

今後は、マルチモーダル生成AIなどの最新技術がビジネスにおいて効率化や創造的な取り組みを促進するほか、教育や医療、労働市場などにも大きな変革をもたらすと期待されています。企業におけるAIの活用に際しては、データのバイアスや事実誤認、権利侵害といったリスクを理解した上で、適切にAIを利用・運用することが求められます。

※この記事は、2024年9月時点の情報に基づいています。