パートナー、ヘルパー、それとも上司? ChatGPT はロボットの設計を依頼され、これが起こりました
ChatGPT と協力してトマト収穫ロボットを設計および構築した研究者は、人間と AI のコラボレーションの将来にとって重要な教訓をいくつか実証しました。
トマト収穫ロボットの設計に取り組むヨーロッパの研究者。
私たちを絶滅に追いやる人工知能 (AI) について警鐘が鳴らされている中、AI がロボットを設計するプロセスは、フランケンシュタインがターミネーターを作成するのと同じようなもの、またはその逆であると想像するのは当然かもしれません。
しかし、将来のある時点で、ディストピアであろうとなかろうと、問題を解決するために機械と協力する必要があるとしたらどうなるでしょうか?そのコラボレーションはどのように機能するのでしょうか?誰が偉そうで誰が従順になるでしょうか？
アーサー・C・クラーク監督の『2001年宇宙の旅』を追加注文したほか、ディストピア的なNetflixシリーズ『ダーク・ミラー』のエピソードを多数視聴してきた私は、このマシンの農場が偉そうなのは間違いないと思う。
しかし、ヨーロッパの研究者によって行われたこの種の実際の実験では、機械と人間のコラボレーションに大きな影響を与える可能性のあるいくつかの特徴的な結果が判明しました。
デルフト工科大学のコジモ・デラ・サンティーナ助教授と博士課程の学生フランチェスコ・ステラ氏、スイス工科大学EPFLのジョシー・ヒューズ氏は、ChatGPTと提携して、大きな社会問題を解決するロボットを設計する実験を実施した。
「私たちは、ChatGPT が単なるロボットではなく、実際に役立つロボットを設計したかったのです」と、Della Santina 氏は Nature Machine Intelligence に掲載された論文で述べています。
そして、2 つのグループが協力して何を構築できるかを理解するために、研究者とボットの間で一連の質疑応答セッションが始まりました。
ChatGPT のような大規模言語モデル (LLM) は、膨大な量のテキストとデータをかき回して処理する能力という点ではまさに猛獣であり、一貫した答えを猛スピードで吐き出すことができます。
ChatGPT が技術的に複雑な情報を使ってこれを実行できるという事実は、それをさらに印象的なものにし、非常に有能な研究アシスタントを探している人にとってはまさに恩恵となります。
機械を使った作業
ChatGPT がヨーロッパの研究者から人間社会が直面している課題のいくつかを特定するよう依頼されたとき、AI は将来の安定した食料供給の確保の問題を指摘しました。
研究者とボットの間でやり取りが繰り返され、ChatGPT はロボットが育てて収穫できる作物としてトマトを選びました。そうすることで社会に大きなプラスの影響を与えることができました。
ChatGPT は、トマトのような繊細な物体を扱えるようにグリッパーを設計する方法について有用な提案を考え出しました。
これは、AI パートナーが真の価値を追加できた分野の 1 つであり、農業など、人間の対応者が実際の経験を持たない分野で提案を行うことで実現しました。自動化にとって最も経済的価値のある作物を選択するには、そうでなければ科学者による時間のかかる研究が必要だったでしょう。
「Chat-GPT は言語モデルであり、そのコード生成はテキストベースですが、物理設計に重要な洞察と直観を提供し、人間の創造性を刺激するための相談板としての大きな可能性を示しました」と EPFL のヒューズ氏は述べています。
その後、人間は、ChatGPT が提供するオプションに基づいて、目標を追求するために最も興味深く適切な方向を選択する責任を負いました。
インテリジェントなデザイン
トマトを収穫する方法を見つけるのが、ChatGPT の真価を発揮するところです。トマトと同様に繊細な果物（そうです、トマトは野菜ではなく果物です）は、収穫の際に最大の課題を引き起こします。
AI 設計のグリッパーが稼働中。
人間がトマトを傷つけずに収穫する方法について尋ねられたとき、ボットは期待を裏切りませんでした。そして、いくつかの独創的で有用な解決策を生成しました。
トマトと接触する部品は柔らかく柔軟でなければならないことを認識し、ChatGPT は材料の選択肢としてシリコーンまたはゴムを提案しました。 ChatGPT はまた、これらの柔らかい手を構築する方法として CAD ソフトウェア、金型、3D プリンターを指摘し、設計オプションとして爪やすくいの形状を提案しました。
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結果は印象的でした。この AI と人間のコラボレーションにより、トマトを器用に収穫できる作業ロボットの設計と構築に成功しましたが、トマトが傷つきやすいことを考えると、これは簡単なことではありません。
パートナーシップの危険
このユニークなコラボレーションは、人間と機械の設計パートナーシップにとってますます顕著になる多くの複雑な問題ももたらしました。
ChatGPT とのパートナーシップにより、問題解決に対する真の学際的なアプローチが提供されます。ただし、パートナーシップがどのように構築されているかによっては、異なる結果が生じる可能性があり、それぞれが重大な影響を及ぼします。
たとえば、LLM は特定のロボット設計に必要なすべての詳細を提供し、人間は単に実装者として機能します。このアプローチでは、AI が発明者となり、専門家ではない素人でもロボットの設計に携わることができます。
この関係は、研究者がトマト収穫ロボットで経験したのと似ています。彼らはコラボレーションの成功に驚いていましたが、マシンが多くの創造的な作業を行っていることに気づきました。 「エンジニアとしての私たちの役割が、より技術的なタスクを実行することにシフトしていることがわかりました」とステラ氏は言います。
人間による制御の欠如に危険が潜んでいることも考慮する価値があります。 「私たちの研究で、Chat-GPTはロボット収穫機が追求する『最も価値のある』作物としてトマトを特定しました」とEPLFのヒューズ氏は述べた。
「しかし、これは本当に必要とされる作物ではなく、文献で取り上げられている作物に偏っている可能性があります。エンジニアの知識の範囲外で決定が下されると、これは重大な倫理的、工学的、技術的問題につながる可能性があります。」あるいは事実誤認。」
そして、この懸念は、一言で言えば、LLM を使用する場合の重大な危険の 1 つです。質問に対する彼らの一見奇跡的な答えは、多くの社会が今日も依存している古典的な教育スタイルと同じように、特定の種類のコンテンツを与えられ、その一部を吐き出すよう求められた場合にのみ可能です。
答えは基本的に、システムとシステムに供給されたデータを設計した人々のバイアス (良くも悪くも) を反映します。この偏見は、女性や有色人種などの社会の一部が歴史的に疎外されてきたことが、LLM にもよく再現されていることを意味します。
さらに、ChatGPT などの LLM には幻覚というやっかいな問題があり、簡単に答えられない質問に直面したときに AI が単に話をでっち上げてしまうのです。
また、Open AI に対して起こされたいくつかの訴訟で明らかになり始めているように、専有情報が許可なく使用されるというますます厄介な問題もあります。
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それにもかかわらず、LLM がよりサポート的な役割を果たす公平なアプローチは、豊かで生産的なものとなり、ボットなしでは育むことのできなかった重要な学際的なつながりを築くことができます。
とはいえ、子どもたちと接するときと同じように、AI と関わる必要があります。宿題やスクリーンタイムに関連するすべての情報を入念に再確認し、特に彼らが口下手に聞こえる場合はそうする必要があります。