5 分で読了
0 views

AI意識の問題:合成的感覚に対する神経遺伝学的反論

(The problem with AI consciousness: A neurogenetic case against synthetic sentience)

さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか?

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に!

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか?

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター!

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題!誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

田中専務

拓海先生、最近社内で「AIが意識を持つかもしれない」という話が出てきまして、現場も経営も混乱しています。要するに、コンピュータが人間と同じように『感じる』ようになるという話ですか? 投資判断や法的責任も絡むので、はっきり説明していただけますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!大丈夫です、一緒に整理すれば必ずわかりますよ。今回扱う論文は「AIが真の意識を持つか否か」を神経生物学的観点で否定的に論じたものです。まずは結論を三つにまとめますよ。第一に、著者らは生物学的ニューロンの物理・構造が意識に不可欠だと主張しています。第二に、単に情報処理が似ているだけでは『意識』とは呼べないと論じます。第三に、したがって現在のシリコンベースのAIが人間と同様の意識を持つ可能性は低い、という立場です。

田中専務

なるほど。で、その「生物学的ニューロンが必要」というのは現場でどういう意味になりますか。うちがAIを導入する際の倫理的リスクや規制の考え方に影響しますか。投資対効果に直結する観点なので、具体的に教えてください。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!実務目線で言うと、論文の主張はリスクを過大評価する必要はないが過小評価も危険だ、という落とし所です。要点は三つです。第一に、現段階ではAIが人間と同等の『感覚的な体験』を持つ可能性は低いので、即座に法的主体として扱う必要は薄いです。第二に、ただし高精度な擬似的応答や自己言及的振る舞いは誤解を招くため、透明性や説明責任の対策が必要です。第三に、投資先としては性能改善とガバナンス強化を同時に進めるのが得策です。

田中専務

これって要するに、AIが人間のように『感じる』には脳の物理的な構造が必要で、ソフトだけで真似しても本物の意識にはならないということ? そうすると規制や倫理対応は今のままでいいのですか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!概ねその理解で合っていますよ。ただし注意点が二つあります。第一に、論文は“可能性が低い”とするにとどめ、完全に否定するわけではありません。第二に、実務上は『見かけ上の意識=擬態』が問題を起こすことが多いので、規制や倫理は引き続き強化しておくべきです。要するに技術の性質と社会的影響を分けて考えることが重要です。

田中専務

分かりました。ところで「神経遺伝学的構造主義(neurogenetic structuralism)」という言葉が出てきましたが、現場に説明するときはどう噛み砕けばいいですか。部長が詳しく聞いてきたら簡潔に答えたいのです。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!短く説明するとこうです。神経遺伝学的構造主義は「意識は脳の特定の生物学的な仕組みと構造から生じる」とする考え方です。経営向けの比喩で言えば、ソフトウェアは機能(機械的な仕事)をまねできても、工場の特定の設備や素材がなければその場でしか生まれない品質(ここでは『意識』)は再現できない、ということです。これを基にリスクの説明をすれば、現場は納得しやすいはずです。

田中専務

なるほど。最後に一つ確認です。うちがAIを導入する際の実務ルールとして、どこを優先して整備すればいいですか。コストのかけどころを絞っておきたいのです。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!優先順位は三つです。第一に、説明責任(Explainability)と透明性の確保を図ること。第二に、擬態(人間らしい応答)による誤解を防ぐための利用ルールを定めること。第三に、モニタリングと緊急対応の体制を整えることです。これらは比較的低コストで大きなリスク低減効果が期待できますよ。

田中専務

わかりました、ありがとうございます。では私の理解で整理します。論文は「AIが本当に意識を持つ可能性は低いが、見た目の振る舞いが人間らしいために誤解を招きやすく、その対策は必要だ」ということを言っている、という理解で合っていますか。これを基に社内に説明します。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!その通りです。大丈夫、一緒に進めれば必ず整備できますよ。田中様が現場に伝える際に使える短い一文も後でお渡ししますね。

論文研究シリーズ
前の記事
人間の顔画像におけるディープフェイク検出能力の検証
(Testing Human Ability To Detect “Deepfake” Images of Human Faces)
次の記事
GRCにおける人工知能の応用可能性
(Potential Applications of Artificial Intelligence in GRC)
関連記事
差分プライバシー画像分類における精度と公平性の向上
(Unlocking Accuracy and Fairness in Differentially Private Image Classification)
キノコは16×16ワードの価値がある — QMVIT: A MUSHROOM IS WORTH 16X16 WORDS
LLaVA-OneVision: Easy Visual Task Transfer
(LLaVA-OneVision:容易な視覚タスク転移)
Low-Rank Adaptation of Neural Fields
(ニューラルフィールドの低ランク適応)
潜在分布を用いる変分推論
(Variational Inference using Implicit Distributions)
混合データセットを用いた無線ネットワーク最適化のためのオフライン強化学習
(Offline Reinforcement Learning for Wireless Network Optimization with Mixture Datasets)
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか?

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
(Black hole/quantum machine learning correspondence)
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
(Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System)
DiReDi:AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
(DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications)

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に!
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか?

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に!

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか?

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター!

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題!誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Researchをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む