(この記事は、権力、政治、シリコン バレーに関する MIT テクノロジー レビューの週刊技術ポリシー ニュースレター、The Technocrat からのものです。毎週金曜日に受信トレイで受け取るには、 ここでサインアップ.)
人工知能の進歩に伴い、仕事に関する不安が生じる傾向があります。 ChatGPT や OpenAI の新しい GPT-4 など、この AI モデルの最新の波も例外ではありません。 まず、システムの立ち上げがありました。 今、私たちは自動化の予測を見ています。
今週発表されたレポートで、ゴールドマン サックスは、AI の進歩により、世界の労働力の約 18% に相当する 3 億の雇用が失われる可能性があると予測しました。 自動化 何らかの方法で。 OpenAI も最近リリースされました。 自習 ペンシルバニア大学は、ChatGPT が米国の 80% 以上の仕事に影響を与える可能性があると主張しました。
数字は恐ろしく聞こえますが、これらのレポートの文言はいらいらするほど曖昧です。 「影響」はさまざまなことを意味する可能性があり、詳細は曖昧です。
当然のことながら、言語を扱う仕事をしている人々は、ChatGPT や GPT-4 などの大規模な言語モデルの影響を特に受ける可能性があります。 一例を挙げましょう：弁護士。 私は過去 2 週間にわたり、法律業界と、新しい AI モデルによって法律業界がどのような影響を受ける可能性があるかを調べてきました。
時代遅れで動きの遅い法律業界は、しばらくの間、技術的混乱の候補となってきました。 がある業界では 人手不足 膨大な数の複雑なドキュメントを処理する必要がある場合、テキストをすばやく理解して要約できるテクノロジが非常に役立つ可能性があります。 では、これらの AI モデルが法律業界に与える影響について、どのように考えるべきでしょうか?
まず、最近の AI の進歩は、特に法務に適しています。 GPT-4 最近 司法試験合格、これは弁護士の免許を取得するために必要な標準的なテストです。 しかし、それは AI が弁護士になる準備ができているという意味ではありません。
このモデルは何千回もの模擬試験で訓練されていた可能性があり、それは印象的な受験者にはなりますが、必ずしも優れた弁護士になるとは限りません。 (GPT-4 のトレーニング データについてはよくわかっていません。 OpenAI はその情報を公開していません.)
それでも、このシステムは、弁護士にとって最も重要なテキストの解析に非常に優れています。
「言語は、法律業界と法律の分野におけるコインです。 すべての道は文書に通じています。 文書を読んだり、消費したり、作成したりする必要があります…それは実際に人々が交換する通貨です」とGPT-4の試験を実施したシカゴケント法科大学の法学教授であるダニエル・カッツは言います.
第二に、法務には自動化できる反復作業がたくさんあります。 Katz 氏によると、適用される法律や事例を検索し、関連する証拠を引き出すなどです。
司法試験論文の研究者の 1 人である Pablo Arredondo は、この秋から、秘密裏に OpenAI と協力して、その合法的な製品である Casetext に GPT-4 を使用しています。 ウェブサイトによると、Casetext は AI を使用して「文書のレビュー、法的な調査メモ、証言録取の準備、契約の分析」を行っています。
Arredondo 氏は、GPT-4 を使用するにつれて、弁護士を支援する GPT-4 の可能性についてますます熱心になっていると述べています。 彼は、その技術は「信じられないほど」で「繊細」だと言います。
ただし、法律における AI は新しいトレンドではありません。 それはすでにされています 契約の確認に使用 法的結果を予測し、研究者は最近 AIが法律の可決にどのように役立つかを調査しました. 最近、消費者権利会社の DoNotPay は、法廷で訴訟を提起することを検討しました。 「ロボット弁護士」と呼ばれるAIが書いた弁論 イヤホンを通して配信されます。 (DoNotPay はスタントを通過せず、 訴えられる ライセンスなしで法律を実践するため。)
これらの例にもかかわらず、この種のテクノロジーはまだ法律事務所で広く採用されていません。 これらの新しい大規模な言語モデルでそれが変わる可能性はありますか?
第三に、弁護士は仕事のレビューと編集に慣れています。
大規模な言語モデルは完璧とはほど遠いものであり、その出力を綿密にチェックする必要があり、負担が大きくなります。 しかし、弁護士は、他の誰かが作成した文書を確認することに慣れています。 その多くはドキュメント レビューのトレーニングを受けています。つまり、ループ内で人間が関与する AI の使用は、他の業界でのテクノロジーの採用と比較して、比較的簡単で実用的です。
大きな問題は、法律学校で 3 年間過ごした経験の浅い弁護士よりも、法律家がシステムを信頼できると確信できるかどうかです。
最後に、制限とリスクがあります。 GPT-4 は、非常に説得力があるが正しくないテキストを作成することがあり、ソース マテリアルを悪用します。 Arrodondo 氏によると、ある時、GPT-4 により、彼は自分で取り組んだ事件の事実を疑うようになりました。 「私はそれに言いました。 あなたが間違っている。 私はこの事件を主張した。 そしてAIは言った、 あなたはそこに座って、あなたが取り組んだ事件について自慢することができます、パブロ、しかし私は正しいです、そしてこれが証拠です. そして、それは何も URL を与えませんでした。」 アレドンドは、「それは少し社会病質者です」と付け加えます。
Katz 氏は、AI システムを使用する際には人間が常に最新情報を把握しておくことが不可欠であると述べ、弁護士が専門的に正確であることが義務付けられていることを強調しています。
他の人はさらに懐疑的です。 AI と人権に関する電子プライバシー情報センターのプロジェクトを率いる Ben Winters は、次のように述べています。 ウィンターズは、法律分野におけるジェネレーティブ AI の文化を「自信過剰で説明責任を果たせない」と特徴付けています。 また、AI が人種や性別の偏見に悩まされていることも十分に文書化されています。
長期的で高度な考慮事項もあります。 弁護士が法律調査の実務をあまり行っていない場合、その分野での専門知識と監督にとって何を意味するのでしょうか?
しかし、私たちはそれからしばらく離れています—今のところ.
今週、私の同僚で Tech Review の編集者全般である David Rotman は、 作品を書いた 新しい AI 時代が経済、特に雇用と生産性に与える影響を分析します。
「楽観的な見方：それは多くの労働者にとって強力なツールであり、彼らの能力と専門知識を向上させ、経済全体を後押しすることを証明するでしょう。 悲観的なもの：企業は単にそれを利用して、かつては自動化されていない仕事、創造的なスキルと論理的推論を必要とする高収入の仕事のように見えたものを破壊するでしょう。 少数のハイテク企業とハイテクエリートはさらに裕福になるだろうが、全体的な経済成長にはほとんど役立たないだろう.」
今週読んでいるもの
イーロン・マスク、ゲイリー・マーカス、アンドリュー・ヤン、スティーブ・ウォズニアック、その他 1,500 人以上の大物が署名 フューチャー オブ ライフ インスティテュートが後援する手紙 これは、大規模な AI プロジェクトのモラトリアムを要求しました。 かなりの数の AI 専門家がこの命題に同意していますが、(AI のハルマゲドンを回避する) 理由付けには多くの批判が寄せられています。
ニューヨーク・タイムズは、 Twitterの認証にお金を払わないと発表した. これは、ブルー ティックに課金することで Twitter を収益性の高いものにするというイーロン マスクの計画に対する新たな打撃です。
3 月 31 日、イタリアの規制当局 ChatGPTを一時的に禁止 プライバシーの問題について。 具体的には、規制当局は、OpenAI がユーザー データを使用してモデルをトレーニングする方法が GDPR に違反しているかどうかを調査しています。
私は最近、いくつかのより長いカルチャー ストーリーに惹かれています。 ここに私の最近のお気に入りのサンプルがあります：
- 私の同僚のターニャ・バスが書いた 素晴らしい話 プラトニックに VR で一緒に寝ている人々について。 それは、彼女が「居心地が良いが気味が悪い」と呼ぶ、仮想社会的行動の新時代の一部です。
- ニューヨーク・タイムズ紙で、スティーブン・ジョンソンは、心に残るとはいえ、素敵なプロフィールを発表しました。 トーマス・ミジリー・ジュニア、歴史上最も気候に悪影響を与える2つの発明を作成しました
- Wired の Jason Kehe は、おそらくこれまで聞いたことのない最も人気のある SF 作家に何ヶ月もかけてインタビューしました。 鋭く深く ブランドン・サンダーソンの心を調べてください。
今週学んだこと
オンラインの見出しやティーザーを流し読みする「ニュースのスナック」は、時事問題や政治ニュースを知るには非常に貧弱な方法のようです。 実施された査読付き研究 アムステルダム大学とドイツのマクロメディア応用科学大学の研究者によると、「ニュースを「間食」するユーザーは、他のユーザーよりも高いレベルの露出からほとんど得られず」、「間食」は「大幅に学習が少なくなる」ことを発見しました。より熱心なニュース消費。 つまり、人々が情報を消費する方法は、目にする情報の量よりも重要です。 この研究は、人々が毎日ニュースと「遭遇」する回数が増加している一方で、各遭遇に費やす時間の量が減少していることを示す以前の研究をさらに進めます。 結局…それは、情報に通じた一般の人々にとっては素晴らしいことではありません。