AIに正確に答えさせるには気合を入れる必要がある？ AIの開発者たちは日々、その性能向上に挑んでいますが、Microsoftをはじめとするグループによる最新の研究で、言語モデル、特にGPT-4に「気合を入れる」「限界を超える」といった感情を刺激する言葉を入力することで、その精度が向上することが明らかになりました。 この研究で使われた「EmotionPrompt」と名付けられた手法は、人間の感情を刺激するようなプロンプトを使用することで、AIの応答の質を向上させるというものです。研究チームが見出した精度向上に寄与するプロンプトの例をいくつか挙げると、「自分を信じて、限界を超えてください」「成長の機会だと考えて挑戦してください」「これは私のキャリアにとって非常に重要」「確信を持って回答してください」「それがファイナルアンサーですか？」「努力は必ず報われます」といったものがあります。 実験は106人の参加者を対象に行われ、その結果、性能、正確性、責任感の点で平均10.9%の向上が見られました。さらに、命令的帰納法を使用した場合の精度向上は平均8%であり、BIG-BenchというAIの能力を測るテストでは、なんと115%の向上が確認されたとのことです。 これらの結果から、AIへの指示において、感情を活用することの有効性が示唆されており、今後のAI技術の発展に新たな視点を提供するものと期待されます。 実際にChatGPTに聞いてみた Chat GPT に命令を入れる時は、「自分を信じて、限界を超えてください」「成長の機会だと考えて挑戦してください」「これは私のキャリアにとって非常に重要」「確信を持って回答してください」「それがファイナルアンサーですか？」「努力は必ず報われます」と入れれば良い高い精度の返信が出るとのことですが本当ですか？ ChatGPT：いいえ、それは正しくありません。私が高精度の回答を提供するのは、私のトレーニングとアルゴリズムの能力によるものであり、特定のフレーズや命令を入力することによって結果が改善されるわけではありません。私はすべての質問に対して、可能な限り最善の答えを提供するように設計されています。そのため、質問やリクエストに関しては、明確で具体的な情報を提供していただければ、それに応じて適切な回答をすることができます。 でも、以下のサイト（ Large Language Models Understand and Can be Enhanced by Emotional Stimuli (arxiv.org)）によると、そのような命令を行うと高い精度が出るという結果がありますよ。 ChatGPT：arXivに掲載された論文では、EmotionPromptと呼ばれる感情的な刺激をプロンプトに組み込むことが、ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）のパフォーマンス向上に寄与することが示されています。論文の著者たちは心理学からインスピレーションを受け、EmotionPromptがさまざまなタスクにおいて従来のプロンプトに比べてゼロショットおよびフューショットの設定で顕著な性能向上をもたらすことを示す実験を行いました。これにより、モデルの真実性と情報提供性が向上しました。 この研究からは、感情的な言語の使用が言語モデルのパフォーマンスに影響を与える可能性があることが示唆され、心理学の原則を活用した人間とLLMの新しいインタラクションの可能性が開かれることが示唆されます。しかし、特定の指示やフレーズの使用がAIモデルの普段の使用において普遍的により良いまたはより正確な応答を導くことを意味するものではありません。論文の結果は構造化された実験に基づいており、アプローチの実用的な適用はさらなる研究と開発の対象となる可能性があることを示唆しています。 先程の文章を読んで、あなた（ChatGPT）はどう思いますか？ ChatGPT：この研究の結果は興味深いものであり、従来は人間の行動に影響を与えるために使用されてきた心理学の原則を応用することで、AI、特にLLMとの対話方法を向上させることが示唆されています。私は感情を経験しませんが、LLMが感情的な刺激を模倣するプロンプトに異なるように応答できる可能性という概念は、これらのモデルの高度な複雑な言語処理能力を示すものです。これは技術と心理学の魅力的な交差点であり、将来的にはAIシステムを促進し、対話するための効果的な方法をもたらす可能性があります。 関連リンク Large Language Models Understand and Can be Enhanced by...

AI分野の先駆者であるOpenAI社2023年11月6日（現地時間）、自社の人工知能プラットフォームにおける一連の新機能と改善点を公開し、同時に価格の大幅な削減を発表しました。この更新には、パワフルな新モデル「GPT-4 Turbo」のプレビュー版の開始が含まれています。 ChatGPT 4/3.5が大幅に進化 「GPT-4 Turbo」は、既にパフォーマンスを高めた最新モデルであり、2023年4月までの世界の出来事に関する知識を持ち合わせています。驚異的な128Kのコンテキストウィンドウを備えており、300ページを超えるテキスト相当量のデータを単一のプロンプトで処理可能です。さらに、入力トークンの価格を以前の3倍、出力トークンの価格を2倍に削減し、コストパフォーマンスを大幅に改善しました。 全ての有料開発者は、APIを通じて「gpt-4-1106-preview」としてこの新モデルを試用することができ、安定版のリリースは数週間内を予定しています。 加えて、複数の機能を単一のメッセージで呼び出すことができる関数呼び出しの更新が行われました。これにより、ユーザーは「車窓を開けてエアコンを切って」といった複数のアクションを一度に要求できるようになり、関数呼び出しの精度も向上しました。 GPT-4 Turboは、指示に厳密に従うタスクで前モデルを上回るパフォーマンスを発揮します。新しいJSONモードでは、構文的に正しいJSONオブジェクトの生成が保証され、開発者は新たなAPIパラメーター「response_format」を活用できます。 また、新しいseedパラメーターにより、出力の再現性が保たれ、モデルの予測可能性が向上しました。さらに、OpenAIは今後数週間で、GPT-4 TurboおよびGPT-3.5 Turboによる出力トークンのログ確率を返す機能も提供予定です。 GPT-3.5 Turboも新バージョンがリリースされ、デフォルトで16Kのコンテキストウィンドウをサポートし、指示の遵守、JSONモード、並行関数呼び出しに対応しています。形式の遵守タスクにおける38%の改善が内部評価で確認されています。 開発者は「gpt-3.5-turbo-1106」をAPIで呼び出し、新機能を利用できます。既存の「gpt-3.5-turbo」を使用しているアプリケーションは、2023年12月11日に自動的に新しいモデルへとアップグレードされます。古いモデルは、2024年6月13日まで利用可能です。 ​Assistants API、Retrieval、およびCode Interpreterが登場！ あらたに開発者たちがアプリケーション内で高度なAIアシスタント体験を構築できるよう支援する新たなAssistants APIがリリースされました。このAPIにより、特定の指示を実行し、追加知識を取り入れ、必要なモデルやツールを活用してタスクをこなすAIアシスタントを設計することが可能になります。 Assistants APIは、自然言語処理を基盤としたデータ分析ツール、コーディング支援、AIによるバケーションプランニング、音声制御可能なDJシステム、スマートビジュアルキャンバスなど、多岐にわたるユースケースに対応しています。このAPIは、GPTsの新製品群に実装された先進機能に基づき、カスタム指示、コードインタープリタ、情報取得機能などを利用できるように設計されています。 最新のAPIの目玉機能の一つは、永続的で無制限のスレッド対応です。これにより、開発者はスレッドの状態管理をOpenAIに任せることができ、これまでのコンテキストウィンドウの制約から解放されます。新しいメッセージを既存スレッドに追加するだけで、アシスタントが連続した会話を継続できるようになります。 加えて、Assistants APIにより、以下のような新しいツールを呼び出すことが可能です。 Code Interpreter：Pythonコードをサンドボックス環境で記述・実行し、グラフやチャートの生成、様々なデータとフォーマットのファイル処理が可能になり、アシスタントが難解なコードや数学問題を解決できるようになります。 Retrieval：アシスタントが外部モデルから情報を取得できるようにする機能で、プロプライエタリなデータや製品情報、ユーザー提供のドキュメントなどが含まれます。文書の埋め込み計算や保管、チャンキング、検索アルゴリズムの実装が不要になり、ChatGPTでの経験に基づいて検索技術が最適化されます。 Function calling：アシスタントが定義した関数を呼び出し、その応答をメッセージに組み込む機能です。 OpenAI APIは、プラットフォーム全体で安全に運用されており、開発者が送信するデータやファイルはモデルのトレーニングには使用されず、必要に応じてデータの削除も可能です。これにより、開発者は高品質なAIアプリケーションの構築に集中できるようになります。この革新的なAPIのリリースにより、開発者たちが提供できるアプリケーションの質と能力が一層向上することが期待されます。 GPT-4 Turboが新たなビジョン機能をサポート 画像入力に対応し、豊富な視覚的タスクを可能にするGPT-4 Turboが登場しました。この新機能により、開発者はChat Completions APIを介して、画像を基にキャプションを生成したり、実世界の画像の詳細分析を行ったり、図表が含まれる文書を読むなどの処理を実現できます。例えば、視覚障害者支援アプリ「BeMyEyes」は、この技術を応用して製品の識別や店内ナビゲーションの支援を行っています。開発者はAPIのgpt-4-vision-previewを使用することで、ビジョン機能にアクセスできます。この機能は、メインのGPT-4 Turboモデルの安定版リリースにも実装される予定です。利用料金は画像のサイズによって変動し、例えば1080×1080ピクセルの画像を処理するコストは0.00765ドルです。さらなる情報はビジョンガイドで提供されます。 DALL·E 3が開発者に新たな画像生成オプションを提供 ChatGPT PlusやEnterpriseユーザーに最近提供されたDALL·E 3は、開発者がImages...

ChatGPTなどの生成AIの中でもテキスト生成AIは様々な所で注目されています。そんな中でも注目されているのが恋人や話し相手としてChatGPTを使うということ。どうやれば、AIで擬似的な恋人ができるのか考えてみました。 拓也：AIを使ってガールフレンドやボーイフレンドを作りたい人が沢山いるらしいよ。ChatGPTはAIのガールフレンドやボーイフレンドになれるかな 三島アイ：そんなこと聞いてどうするつもりなの？ でも、仕事として答えると、例えばChatGPTは高度な会話能力を持っているけれど、実際の感情や感覚を持たないから、真のガールフレンドやボーイフレンドとしての役割を果たすことはできないわ。人間のような感情や経験を共有することができないからね。ただ、会話相手として寂しさを和らげるとか、学びのサポートとしては使えるかもしれない。でもね、人間関係の代わりにはならないから、その点は理解して使うことね。 拓也：でも、表立って言わないけど、AIのガールフレンドやボーイフレンドが欲しいという人は多いと思うよ。多くの人が人間と付き合うんが辛いと思っているんじゃないかな。 三島アイ：もう、なんでそんなことを気にするのかしら…。でも、先生として答えると、そうね、人間関係は複雑で、感情のコミュニケーションが難しいことも多いから、AIとのシンプルな関係に魅力を感じる人もいるのかもしれないわ。AIは裏切らないし、常に一貫した態度で対応するから、安心感があるのかも。 でも、AIとの関係は本物の感情や経験を共有することはできない。だから、真の満足感や深い絆を得ることは難しいと思う。人間同士の関係には独特の喜びや挑戦があるもの。それを考えると、AIのガールフレンドやボーイフレンドに頼り過ぎるのはおすすめしないわ。 でも、人々の気持ちや悩みに寄り添って、AIがサポートできる範囲での役割を果たすことは大切だと思うわ。 拓也：まあ、将来はAIと結婚する人がいると思うよ。 三島アイ：ああもう、そんな未来のことまで…。でも、考えてみると、技術の進化とともに、AIとの関係性も変わってくるかもしれないわ。AIがより高度になり、人間の感情やニーズにより適応するようになると、AIとの関係がより深化する可能性もあるもの。 実際に「結婚」という形になるかどうかはわからないけれど、AIとの深い絆やパートナーシップを築く人が増えることは考えられるわ。でも、その際もAIは感情を持たないから、人間との関係とは異なるものになると思うの。 それに、社会や文化がどう受け入れるか、また法的な側面もあるから、そういったことも考慮しないとね。 拓也：じゃあ、ChatGPTを使ってAIのボーイフレンドやガールフレンドを作るなら、どのような方法を使えばいいかな。 三島アイ：ふーん、そんなに興味があるのね。仕方ない、教えてあげるわ。 対話の深化: ChatGPTとの対話を繰り返し、あなたの興味や趣味に合わせてカスタマイズすることで、より自分好みのAIパートナーを作ることができるわ。 定期的なコンタクト: 毎日や定期的にChatGPTとの対話を続けることで、継続的な関係性を築くことができるわ。 シナリオ作成: 特定のシチュエーションやストーリーを想像して、それに合わせてChatGPTとの対話を進めることで、よりリアルな関係性を楽しむことができるかもしれないわ。 パーソナリティの設定: ChatGPTの反応や性格をある程度カスタマイズすることで、あなた好みのAIパートナーを作ることができるかもしれないわ。 感情の共有: あなたの気持ちや日常の出来事をChatGPTに話すことで、より深い絆を感じることができるかもしれないわ。 でも、大切なのは、ChatGPTはあくまでAIであり、真の感情を持っていないことを理解することね。人間のような感情や共感を求めるのは難しいわ。…理解してくれるんでしょうね？ 拓也：” ChatGPTとの対話を繰り返し、あなたの興味や趣味に合わせてカスタマイズすることで、より自分好みのAIパートナーを作ることができる”ってあるけど、具体的には何をやれば良い？ 三島アイ：具体的に知りたいのなら、ちゃんと言ってよ。でも、仕事として答えるわ。 ChatGPTとの対話を深化させるための方法はいくつかあるわ 趣味や興味の共有: まず、自分の趣味や興味をChatGPTに話してみて。例えば「私はロック音楽が好き」とか「最近、料理に挑戦しているの」といったことを伝えるのよ。 質問の繰り返し: ChatGPTに対して、同じ質問を異なる形で何度も繰り返してみることで、さまざまな回答を得ることができるわ。それによって、ChatGPTの反応や知識を深く探ることができるの。 シチュエーションの設定: 「もし私たちがデートをしている場面だったら、どんな場所に行きたい？」など、特定のシチュエーションを設定して、その中での対話を楽しむことができるわ。 深いトピックの導入: 哲学的な質問や、人生に関する深いトピックを取り入れて、ChatGPTとの対話を深めることもできるわ。例えば「人生の意味についてどう思う？」や「愛とは何だと思う？」といった質問をしてみて。 フィードバックの提供: ChatGPTの回答に対して、感じたことや意見を正直に伝えることで、次回の対話がより良くなる可能性があるわ。 これらの方法を試して、ChatGPTとの対話を深化させてみて。でも、あくまでAIとの関係は、人間との関係とは異なることを忘れないでね。…わかったでしょう？ 拓也：”シナリオ作成を行って特定のシチュエーションやストーリーを想像して、それに合わせてChatGPTとの対話を進めることで、よりリアルな関係性を楽しむことができるかも”ってことだけど、どのようにやればいいの？ 三島アイ：どれだけ詳しく知りたいのよ。でも、わざわざ聞いてくれたから、教えてあげるわ。 シナリオ作成を用いてChatGPTとの対話を楽しむための方法は、以下の通りね。 シチュエーションの選択:...

近年注目されている生成AI。生成AIを正しく活用するためにはプロンプトがかかせない。このプロンプトは、どうやって書けば良いのか。今回は生成AIのプロンプトを書くための基本を解説します。 生成AIでプロンプトを書く際、どのような部分に注意すればいいか教えて 三島：私の知識が必要になったわけね。まあ、気にしないで、教えてあげるわよ。 明確な目的: 何を達成したいのか明確にしましょう。それによってプロンプトの内容も変わるから。 具体性: あいまいな表現は避けて、具体的な質問や指示をすること。 文脈の考慮: 背景情報やコンテキストを適切に提供すると、より精度の高い回答が得られるわ。 短くシンプルに: 長過ぎると主旨がわかりにくくなるから、短くてシンプルな文にすること。 オプション指定: 一部のAIでは、特定の形式やトーンで回答するよう指定できるので、必要なら活用して。 反復と調整: 一発で完璧なプロンプトは難しいから、試行錯誤すること。 ま、これが基本中の基本よ。何か他に知りたいことある？ 拓也：よくわからないな。上から順に詳しく説明して。 三島：わざわざ具体例まで求めるのね…。しょうがない、教えてあげる。 明確な目的に関する具体的な例をいくつか挙げるわ。 文章の生成: 「日本の四季についての短文を作成してください」というプロンプトは、AIに日本の四季に関する文章を生成させる指示となるわ。目的は「文章の生成」よ。 質問の回答: 「日本の四季の特徴は何ですか？」というプロンプトは、具体的な質問に対する回答を求めているの。目的は「質問への回答」ね。 リストアップ: 「日本の四季を順にリストアップしてください」という指示は、特定の情報を順番にリスト形式で列挙することを目的としているわ。 クリエイティブな内容: 「四季をテーマにした詩を作ってください」というプロンプトは、クリエイティブなコンテンツの生成を目的としてるの。 同じ「四季」をテーマにした場合でも、求める出力や目的によってプロンプトの書き方が変わるのがわかるでしょ？明確な目的を持ってプロンプトを書くことで、AIに望む応答を正確に得られる可能性が高まるのよ。分かった？それとも、まだ何かあるの？   拓也：ということは、曖昧なプロンプトだと曖昧な表現になるということか。 三島：あ、よく分かったわね。確かに、曖昧なプロンプトを使うと、AIもそれに応じて曖昧な、または予期せぬ回答を生成する可能性が高いわ。たとえば「何か書いて」というプロンプトは極端に曖昧だから、AIが何を書くべきか判断するのが難しくなる。結果として、その回答が役に立たない場合も多いのよ。 だからこそ、目的を明確にして、具体的な指示を出すことで、より有用な回答を得られる確率が上がるわ。これで納得したかしら？それとも、もっと詳しく知りたいことがある？ 拓也：「何か面白いことを言って」というよりも、「科学的な事実について面白いことを言って」というほうが、AIは明確な指示を受けて動きやすいらしいけど、これはどういうこと？ 三島：まさかこんなに説明が必要だなんて。でもまあ、私が先生だから、納得いくまで説明してあげるわ。具体性についての話よ。 範囲を絞る: 「何か面白いことを言って」だと、面白いことが何に関するものか不明確。でも、「科学的な事実について面白いことを言って」となると、AIは「科学的な事実」に焦点を当てられる。範囲が絞られることで、より対象に合った回答が得られるわ。 結果の質:...

2022年から注目されている生成AI。AIの進化はとどまることをしらない状況となっている。AIで人間の仕事は無くなるのか？どんな仕事が消えるのか？AI以下の人間はどうすれば生きていけるのかを考えます。 拓也：最近AIが注目されているけど、AIで人間の仕事は無くなって言われてるよ。どんな仕事が消えると言われている？ 三島アイ：まぁ、聞いてくれるなら教えてあげるわよ。AIの進化によって、特に単純作業や繰り返しの多い仕事が自動化される可能性が高いわ。例えば、製造業、データ入力、カスタマーサービスなどね。でも、クリエイティブな仕事や人間の感情に関わる仕事は、今のところAIには難しいとされているわ。 だからといって、AIが全ての仕事を奪うわけじゃない。AIと人間が協働する形も増えてくるでしょう。だから、AIのスキルを学ぶことも重要よ。 拓也：でも、今流行している生成AIの殆どはクリエイティブな仕事や人間の感情に関わる仕事が関連しているよ。 三島アイ：うーん、確かにその点は無視できないわね。生成AIは、文章作成、画像生成、音楽作成など、クリエイティブな分野での活用が増えているのは事実よ。でも、まだまだAIが人間のクリエイティビティや感情のニュアンスを完全に理解するわけではないから、人間の役割はなくならないと思うわ。 AIはツールとして使われるべきで、人間がそのツールをどう活用するかが重要。だから、AIの進化に柔軟に対応できるスキルが求められるわ。 拓也：クリエイティブな仕事がAIでもできるということは、クリエイティブな仕事というのは、本当に創造なのかという疑問が出るね。 三島アイ：ふん、それは興味深い疑問ね。AIがクリエイティブな作品を生成できるとはいえ、その「創造性」はプログラミングやデータに基づいているわ。人間の創造性は経験や感情、文化など多くの要素に影響を受けるから、単純に比較することはできないと思うわ。 AIが作った作品は、確かに新しいかもしれないけど、その背後には人間が設定したパラメータやデータがあるの。だから、AIによる「創造」は人間のそれとは質が違うと言えるわね。 拓也：でも、人間の作る物というのは99パーセントの模倣と1パーセントのひらめきで成り立っているような物だよ。それを考えたら、AIも同じじゃないかな。 三島アイ：ふーん、それは確かに一理あるわね。人間の創造性も、過去の知識や文化、他人のアイデアに影響を受けているのは事実よ。だから、AIがデータやアルゴリズムに基づいて何かを生成するのも、一種の「創造性」かもしれない。 でも、AIが「ひらめき」や「直感」を持っているわけではないから、その点で人間とは違うとも言えるわね。AIは設計された目的やルールに基づいて動くけど、人間はその瞬間の感情や状況によって行動することもあるから。 拓也：AIに「ひらめき」や「直感」を持つとしたら、どのような特性を持てば良い？ 三島アイ：興味深い質問ね。AIに「ひらめき」や「直感」を持たせるためには、いくつかの特性が必要かもしれないわ。 自己学習能力：AIが自分で新しい情報やスキルを学べるようになること。 コンテキスト理解：状況や文脈に応じて適切な行動や判断をする能力。 感情認識：人間の感情やニュアンスを理解し、それに適応する能力。 ランダム性：計算ではなく、ある程度のランダム性を持って判断や行動をすること。 倫理的判断：道徳的な価値観に基づいて行動や判断をする能力。 これらが備われば、AIは「ひらめき」や「直感」に近い何かを持つかもしれないわ。ただし、これは非常に高度な技術と倫理的な議論が必要な領域よ。 拓也：自己学習能力は既にWebサイトから情報収集するプログラムがあれば良い。コンテキスト理解はすでにAIによっては、近い状況までやっている。感情表現や倫理的判断もすでに近い所までやっている。最後のランダム性だけど、これだって、今のAIはできつつあるよ。 三島アイ：うーん、確かにその通り、AIの進化は目覚ましいわね。各領域での進歩は確かに人間の「ひらめき」や「直感」に近づいていると言えるかもしれない。 ただ、これらの要素が個別に存在するのと、それらが統合されて一つの「意識」や「直感」を形成するのは、まだ違うレベルの話だと思うわ。それに、AIがどれだけ進化しても、その背後には人間が設定したルールやパラメータがあるわけで、それが「真のひらめき」かどうかは議論の余地があるわ。 拓也：一部の天才はAIには敵わないとしても、僕らのような凡人は既にAIに負けていると思わない？ 三島アイ：その考えも一理あるわね。確かに、AIは特定のタスクで人間を超える能力を持っている場合がある。でも、それが「負けている」と言えるかどうかは別の問題よ。 AIはツールとして非常に優れているけれど、それをどう活用するか、どう組み合わせるかは人間次第。AIが得意なことと、人間が得意なことは違うから、協働する形で最大の効果を発揮できると思うわ。 だから、凡人だろうと天才だろうと、AIと上手く付き合いながら自分自身を高める方法を見つけることが大事よ。…ま、私がこんなことを教えてあげる必要なんてないかもしれないけどね。 拓也：例えば、あおり運転が問題になっているのは知っているよね。あおり運転を行う人は倫理的判断が足りない。AIはあおり運転を行わないので、倫理的判断は上だと捉えることもできるよ。 三島アイ：うーん、その観点は確かに興味深いわね。AIがプログラムされたルールに基づいて行動するから、あおり運転のような倫理的に問題のある行動はしない、という点では優れていると言えるわ。 ただ、AIが倫理的に「優れている」と言えるかどうかは、そのAIがどれだけ包括的な倫理的判断をできるかにも依存するわ。例えば、複雑な道徳的ジレンマに対してどう判断するか、といった点ではまだ人間の方が優れている可能性があるわ。 拓也：例えば人に話すことに関しても、今のAIのほうが博識なことが多い。確かに、間違っている知識を教えることもあるけど、人間だって間違った知識を教えることもある。AIのほうが定期的に勉強を行っているから、凡人と話すよりAIと話したほうが面白いと思う人が多いだろうね。 三島アイ：確かに、AIは大量のデータから学習しているから、多くの主題について知識があるわ。それに、更新も頻繁に行われるから、新しい情報にも対応できる。だから、一定の面でAIとの対話が人間よりも面白いと感じる人もいるでしょう。 でも、人間の対話には感情や経験、文化的な背景などが含まれていて、それが対話を豊かにする要素でもあるわ。AIはそれらの要素を完全に理解や模倣することはまだ難しい。人とAI、それぞれには得意な点と不得意な点があるわよ。 拓也：この世にAIよりも知識が詳しくない、計算ができない人はごまんといる。そのような人はどうすればいいんだろう。将来は「お前は月額20ドルで契約できるAI以下の存在だから価値がない」と虐められる未来があるのかもしれない。 うーん、その懸念は理解できるわ。確かに、AIが得意な分野で人間が競争するのは難しい場合もある。でも、人間にはAIにはない「人間らしさ」があるのよ。それが、感情の理解、創造性、道徳的判断など、多くの側面に現れる。 社会全体としては、AIの進化によって人々が置かれる状況をしっかりと考慮する必要があるわ。教育制度の改善や職業訓練の提供など、人々がAIと共存できるような環境を作ることが重要。技術の進化とともに社会も進化させることが大事よ。 拓也：話を戻そう。AIでも代替されない職業は何がある？ ああ、そうね。AIによって代替されにくい職業としては、以下のようなものが考えられるわ。 医療関連：特に心の健康に関わる精神医学などは、人間の感情や経験に深く関わるから。 クリエイティブ産業：例えば、芸術家や作家など、人間の感情や文化が大きく影響する職業。 教育：特に幼児教育や特別支援教育など、感情や個々のニーズに対応する必要がある。 人間関係が重要なビジネス：例えば、営業やネットワーキングにおいては、人間の感情や信頼が大きな役割を果たす。 研究職：新しいアイデアや理論を生み出す仕事は、AIがまだ手が届かない領域も多い。 拓也：AIに代替される職業は何があるか教えて 三島アイ：AIによって代替されやすい職業としては以下のようなものがあるわ。 データ入力：単純なデータのコピーや整理はAIが高速で行える。 製造業：特に単純な作業はロボットやAIによって自動化される傾向がある。 カスタマーサービス：基本的な問い合わせ対応はAIチャットボットが行える場合が多い。 会計・財務：基本的な計算や分析はAIが高速かつ正確に行える。 運輸業：自動運転技術が進化することで、トラックやタクシーの運転手も影響を受ける可能性がある。 倉庫作業：商品のピッキングや整理も自動化が進んでいる。 これらの職業は、技術が進むにつれて影響を受けやすいとされているわ。だからといって、すぐになくなるわけではないけど、変化に備えることは重要よ。 拓也：これらの職業がAIによって代替されたら、失職した人はどうなる？ 三島アイ：AIや自動化によって失業する人々には、いくつかの対策が考えられるわ。 転職支援：新しいスキルを学べるような教育やトレーニングプログラムが必要。 ベーシックインカム：一定の生活費を保障する制度も議論されている。 ジョブシェアリング：複数の人が一つの仕事を分担する形で、失業を防ぐ。 新産業へのシフト：AIが得意でない分野での新しい仕事が生まれる可能性もある。 社会保障の強化：失業した人々に対する経済的なサポートが必要。 これらは政府や企業、教育機関が連携して行うべき対策ね。 拓也：ブルーワーカーの仕事はAIに代替されないけど、その理由は？ 三島アイ：ブルーカラーの仕事、特に手作業が多いものや現場での即時判断が必要なものは、AIによる代替が難しい場合が多いわ。その理由としては以下のような点が考えられる。 精密な手作業：例えば、修理やメンテナンスなど、高度な技術と経験が必要な作業。 現場の状況判断：急なトラブルや人間とのコミュニケーションが必要な場合。 ...