KADOKAWA Technology Review
×
マガジン刊行記念「Vol.1 AI Issue」を新規購読でプレゼント。
さらに割引も。
ブレークスルー・
テクノロジー10
2018年版発表にあたって
Tales of power and responsibility

ブレークスルー・
テクノロジー10
2018年版発表にあたって

MITテクノロジーレビューは「2018年版ブレークスルー・テクノロジー10」を発表した。17回目となる今年のポイントを米国版編集長のギデオン・リッチフィールドが解説する。 by Gideon Lichfield2018.03.19

MITテクノロジーレビューは、「ブレークスルー・テクノロジー10」として毎年、世界を変える10のテクノロジーを紹介している。注目するテクノロジーを網羅的に取り上げようとしているが、ここ数年間を振り返ってみて顕著なのが、人工知能(AI)の進歩だ。

2008年、機械学習の一形態「驚きのモデル化(Modeling Surprise)」を紹介した。その後、「AIアシスタント(Intelligent Software Assistant、2009)」「深層学習(2013)」「ニューロモーフィック・チップ(Neuromorphic Chips、2014)」「会話型インターフェイス(Conversational Interfaces、2016)」「教え合うロボット(Robots That Teach Each Other、2016)」「自動運転トラック(2017)」「強化学習(2017)」が続いている。

学習するアルゴリズムは何十年も前から存在するのに、なぜ突然開花したのか。よりよいアルゴリズムはもちろんだが、大部分は、写真から医療統計情報、オンライン・ショッピングの行動データに至るまで、学習に利用できるデータ量が爆発的に増加したこと、大量のデータをうまく処理できる新しいチップのおかげだ。

2018年のブレークスルー・テクノロジー10にもまた、2つのAI関連技術がエントリーしている。1つはGAN(Generative Adversarial Networks)とも呼ばれる競争式生成ネットワークだ。GANは進化的軍拡競争のように互いが対抗するAIで、ときとして学習スピードを桁違いに速める。もう1つは、クラウドベースのAIだ。深層学習アルゴリズムをいたるところで、ブログ・ソフトウェアのように簡単に利用できるようにする。

これら2つの革新的な技術を組み合わせることで、はるかに多くの人に、はるかに多くのAIのパワーを届けられる。だが、優れたテクノロジーには常に良い面だけでなく悪い面もある。科学研究が進歩し、経済的生産性が加速度的に高まることが約束されている一方、本物そっくりのねつ造画像や映像を多くの人が作れるようになり、真実と嘘を区別する社会的な能力がさらに低下する可能性もある。MITテクノロジーレビューのサンフランシスコ支局長であるマーティン・ジャイルズが書いているとおり、GANの発明者であるイアン・グッドフェロー博士は自身の発明が悪用される可能性の防止に積極的に取り組む、稀な科学者だ。

2018年のブレークスルー・テクノロジー10には、ほかにも善悪の2つの側面を持つテクノロジーがある。生物医学担当アントニオ・レガラード上級編集者の記事にあるように、いまや遺伝学は単独の遺伝子だけでなく数千もの遺伝子が関わる心臓病やアルツハイマー病などにかかるリスクの高い人を特定できるようになっている。だが一方で、背の高さやIQといった形質も予測できるようになる。そういった知識を何に利用するのか? 人工胚は、医学研究者がヒトが誕生する段階の研究には役立つが、非倫理的とされるのはどの段階なのか? アルファベット(グーグル)のサイドウォーク・ラボは、トロント近郊の地区をスマート・シティの実験所にして、街のあらゆる場所にセンサーを設置し、住民のすべての動きに関するデータを取り込む計画を立てている。ビジネス担当編集者のエリザベス・ウォイキは、この実験は公共の利益ためにビッグ・データを利用する輝かしい例となるのか、あるいはプライバシーにとっての悪夢となるのか、どちらなのかと問うている。

幸運なことに、2018年版のブレークスルー・テクノロジー10で取り上げたテクノロジーのすべてがこのような倫理的な問題を抱えているわけではない。二酸化炭素を排出しない天然ガス発電所、金属用3Dプリンター、一部に熱狂的なファンを持つ名作『銀河ヒッチハイク・ガイド』に出てくる万能翻訳魚「バベル・フィッシュ」のように耳にそっとささやいてくれる同時通訳デバイスなど、ここで説明した以外のテクノロジーも取り上げている。17回目となるブレークスルー・テクノロジー10を楽しんでもらいたい。

2018年版ブレークスルー・テクノロジー10

人気の記事ランキング
  1. A college kid’s fake, AI-generated blog fooled tens of thousands. This is how he made it. 大学生がGPT-3で偽記事を作ってニュースサイトで1位になった方法
  2. What has AI changed? 松尾 豊教授インタビュー:人工知能は世界と日本をどう変えたのか
  3. IBM has built a new drug-making lab entirely in the cloud 化学実験を在宅で、IBMがロボット+AIでクラウド新サービス
  4. It’s too late to stop QAnon with fact checks and account bans SNSで存在感増す陰謀論、 「Qアノン」とは何か?
ギデオン・リッチフィールド [Gideon Lichfield]米国版 編集長
MITテクノロジーレビュー[米国版]編集長。科学とテクノロジーは私の初恋の相手であり、ジャーナリストとしての最初の担当分野でもありましたが、ここ20年近くは他の分野に携わってきました。まずエコノミスト誌でラテンアメリカ、旧ソ連、イスラエル・パレスチナ関係を担当し、その後ニューヨークでデジタルメディアを扱い、21世紀のビジネスニュースを取り上げるWebメディア「クオーツ(Quartz)」の立ち上げにも携わりました。世界の機能不全を目の当たりにしてきて、より良い世の中を作るためにどのようにテクノロジーを利用できるか、また時にそれがなぜ悪い結果を招いてしまうのかについても常に興味を持っています。私の使命は、MITテクノロジーレビューが、エマージングテクノロジーやその影響、またそうした影響を生み出す人間の選択を模索するための、主導的な声になることです。
MITテクノロジーレビュー[日本版] Vol.1/Autumn 2020
MITテクノロジーレビュー[日本版] Vol.1/Autumn 2020AI Issue

技術動向から社会実装の先進事例、倫理・ガバナンスまで、
AI戦略の2020年代のあたらしい指針。

詳細を見る
人気の記事ランキング
  1. A college kid’s fake, AI-generated blog fooled tens of thousands. This is how he made it. 大学生がGPT-3で偽記事を作ってニュースサイトで1位になった方法
  2. What has AI changed? 松尾 豊教授インタビュー:人工知能は世界と日本をどう変えたのか
  3. IBM has built a new drug-making lab entirely in the cloud 化学実験を在宅で、IBMがロボット+AIでクラウド新サービス
  4. It’s too late to stop QAnon with fact checks and account bans SNSで存在感増す陰謀論、 「Qアノン」とは何か?
フォローしてください重要なテクノロジーとイノベーションのニュースをSNSやメールで受け取る