AIはイノベーションを生むのか？　ChatGPTと日本の「勝ち筋」

井上：日本という文脈を離れても、メタバースには期待しています。生の体はそれこそ伝染病に感染したり、暴力を振るわれたりと、物理的な危険がつきまとうわけです。だけどSNSのような言葉だけの空間だと、身振り手振りや表情のコミュニケーションがないので、すごくケンカが起きやすい。メタバースは、バーチャルな体だけど、身振り手振りもできるという点で、いいとこ取りのコミュニケーションができる空間じゃないでしょうか。

三宅：Twitterのような言語だけの空間は、最後はAIが全部支配して終わりだと思います。言語だけだったらGPTのほうが強いですからね。おっしゃるように、メタバースのいいところは、身振り手振りのような非言語的コミュニケーションです。

インターネットの世界って、言語を軸にウェブ2.0、3.0と進んできました。でも、メタバースだけは、インターネット上で人間が捨てたはずの体を復活させようという動きになっている。そこはChatGPTから逃れている空間でもあるんですよね。言語的な方向からAIが社会を支配しようとするのだったら、その影響が及ばない場所がいまメタバースとしてできつつあるのかもしれません。

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ChatGPT
米オープンAIが開発した、本物の人間と会話をしているように文章で答えを返す対話型AI（人工知能）。高度な言語能力をもつ一方で誤回答もあり、警戒論や著作権をめぐる問題も起きている。無料で公開されており、誰でも使える。

記号接地問題
シンボルグラウンディング問題とも呼ばれる。記号（シンボル）で示されているものをAIは実世界の意味と結びつけて（接地・グラウンドして）認識できるかという問題。ディープラーニング（深層学習）で解決の可能性が出てきた。

フレーム問題
AIが問題解決をするときに、その問題に関する重要な課題だけを自律的に選んだり判断したりすることが難しいという問題。AIの情報処理能力には限界があるので、すべてのものと関係の有無を計算することは不可能で、計算量の限界を超えてしまう。

汎用人工知能
人間と同じように幅広い課題を学習、処理できる。特定AIのように限られた課題だけでなく、想定外の出来事に対しても、総合的に判断し、自ら学習をして能力を応用することで、人間のように問題解決できる。まだ実現していない。

斉藤哲也◎ライター、編集者。1971年生まれ。東京大学文学部哲学科卒業。ベストセラーとなった『哲学用語図鑑』など人文思想系から経済・ビジネスまで、幅広い分野の書籍の編集・構成を手がける。