見たくないものを、見る｜Hiroshi Maruyama
4年前の2019年に、人工知能研究者として私たちがすべきことというブログを書きました。そこで、人工知能の研究者は 正しく伝える 適切に怖がる 見たくないものを、見る という３つのことをしなければならない、と主張しました。 人工知能研究とは、知的とされる人間の活動を機械で模倣することによって、知能とは何かを明らかにしようとする学問です。「知的活動」の代表例として、ゲームをプレイする、数式を解く、専門家の思考過程を模倣する、画像を認識する、などの領域で研究がなされ、機械が人間のパフォーマンスを凌駕できることが次々と示されてきました。当分機械には出来ないだろうと思われていた自然言語を扱う分野でも、ChatGPTの登場によって、使い方によっては人間と拮抗する品質の知的作業を機械が行えることが示されました。このように人間の知能が機械によって相対化されていく先には何があるのでしょうか。 今まで意図的に
エビデンスに基づくがん検診はなぜ実現しないのか
日本において、エビデンスに基づくがん検診がなぜ実現しにくい状況となっているかについて、政治学で発展したアイディア理論を用いて分析を行った。日本のがん検診は世界的に見ても早い時期に導入されたが、その後、死亡率減少のエビデンスがあるがん検診を行うべきという新たなアイディアが海外から輸入され、既存のがん検診を見直す政策変容が進められた。分析の結果、この政策変容が不徹底となっており、エビデンスが確立したがん検診に加え、エビデンスが不十分ながん検診が広く実施されている状況が明らかとなった。 その原因としては、死亡率減少という観点で有効性を評価すべきというアイディアが市町村レベルでは十分受容されていないこと、過去の政策が次の政策選択に影響を与える政策遺産が存在することが挙げられ、政策決定は必ずしもエビデンスのみに基づいて行われるわけではないという現実が浮き彫りとなった。 今後も、他の政策分野を含め、エ
システム開発に銀の弾丸はないが「金の弾丸」ならある『人が増えても速くならない』
例えばソフトウェア開発において、 人が増えても納期が短くなるとは限らない 見積もりを求めるほどに絶望感が増す 納期をゴリ押すと、後から品質はリカバリできない これを見て、「だよねー」「あるあるｗ」という人は、本書を読む必要はない。 プログラミングは人海戦術で何とかならないし、「厳密に見積もれ」というプレッシャーは見積額を底上げするし、納期が優先されて切り捨てられた品質は、技術的負債として残り続ける。経験豊富なエンジニアなら、大なり小なり、酷い目に遭ってきただろうから。 だが、これらを理解できない人がいる。 要員を追加して、手分けしてやれば一気に片付くはず 厳密にやれば、見積りバッファーはゼロにできる 品質のことはリリース後にじっくりやればいい ……などと本気で考えている。これは、ソフトウェア開発とはどういうものか、特性を知らないからだ。こんな無知な人間が経営層にいたり、顧客の代表となった場
座談会：生成AIと共生するために考えておくべきこと｜特集｜三田評論ONLINE
君嶋 本日は、現在、非常に早いスピードで普及している生成AIと知的財産権にかかわることを中心に、皆さまとお話ししていきたいと思います。 今、「ChatGPT」について、テレビをつけても、ネットを開いても、毎日のように議論が行われています。これまでの言語処理に比べると非常に自然な文章が出てくるということで、ものすごいスピードで世界的に普及しています。 これは便利だというポジティブな評価の一方で、AIを教育の場でどの程度使うべきかなどについては論争中で、子どもの成長のためには12歳まで触れさせないほうがいいという意見もあり、議論が巻き起こっています。 一気にAIの技術が身近なものになってきましたが、研究者としてこの技術の開発にずっと取り組んでこられた杉浦さん、ご自身のこれまでの研究と、現在のAIができる技術について、ま ずご紹介いただければと思います。 杉浦 私の専門は知能ロボティクス、機械知
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