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AI効果とは、人工知能の進歩によって知能の定義が変わり、AIシステムによって達成された能力がもはや「真の」知能の例とは見なされなくなる現象である。 [ 1 ]
この概念は、認知傾向と社会技術的パターンの両方を説明するために使用されており、成功したAI技術はルーチン計算として再分類されるか、他の領域に吸収される。[ 2 ]
歴史家のパメラ・マッコードックは、これをAI研究の繰り返し見られる特徴として説明し、2004年の著書『考える機械』の中で、問題が解決されると、それはもはや知能の証拠とはみなされなくなると述べている。[ 3 ]研究者のロドニー・ブルックスも同様に、2002年に、システムが理解されると、それらはしばしば「単なる計算」と見なされると指摘している。[ 4 ]
AI効果とは、機械が新たな能力を獲得するにつれて、知能の定義が変化する現象を指します。チェスをプレイしたり、音声を認識したり、画像を解釈したりといった作業は、従来は知能の指標と考えられていましたが、自動化が成功すると、ルーチン計算として再分類されることが多くなります。[ 1 ]
マッコードックはこの現象を「奇妙なパラドックス」と表現し、成功したAIシステムが他の領域に同化され、AI研究者は未解決の問題に集中せざるを得なくなると述べている。[ 5 ]この現象はしばしば、目標が移動した例として解釈される。[ 6 ]
よく引用される定式化はテスラーの定理であり、「AIとは、まだ行われていないことすべてである」と表現されることが多い。[ 7 ]
問題が完全に形式化されていない場合は、人間が支援するチューリングマシンなどの人間による計算を含むモデルを使用して記述されることがあります。[ 8 ]
チェッカーやチェスなどのゲームをプレイできる初期のAIシステムは、当初は機械知能の実証と見なされていました。これらのシステムが改善され、よりよく理解されるにつれて、その成果は知能ではなく計算の例として再解釈されることがよくありました。[ 9 ]
IBMのディープ・ブルーが1997年にガルリ・カスパロフに勝利したことは、よく引き合いに出される例である。批評家たちは、このシステムは真の理解ではなく力任せの方法に依存していると主張した。[ 9 ]
光学文字認識や音声認識などの技術は、かつては人工知能の中核的な問題と考えられていました。これらのシステムが信頼性が高く広く普及するにつれて、標準的なエンジニアリングソリューションとして扱われるようになりました。[ 1 ]
AI研究の中で開発された多くの技術は、マーケティング、自動化、ソフトウェアアプリケーションなど、より広範な技術システムに組み込まれています。[ 2 ]
マイケル・スウェインは2007年に、AIの進歩はしばしば他の分野の発展として提示されると報告した。[ 10 ]
マービン・ミンスキーは、成功したAIイノベーションはしばしば別々の分野へと発展していくと指摘した。[ 11 ]
AI効果は、機械学習、特に大規模言語モデルやその他の生成型AIシステムの最近の進歩の文脈で引き続き議論されています。これらのシステムが広く使用されるようになるにつれて、一部の研究者や評論家は、その能力が理解されると、知能ではなく統計的または機械的であると頻繁に説明されることを指摘しています。[ 13 ]例えば、ワークフローにおける人間とAIのさまざまな組み合わせは「拡張知能」とみなすことができ、さまざまな拡張の組み合わせ内の特定の重みを使用して、それらのワークフローの文脈に応じて倫理的および実践的な考慮事項を定義する必要があります。[ 14 ]
2016年の人工知能に関する調査でも、AIシステムが日常的なアプリケーションにますます組み込まれていることが指摘されており、成功したAI技術は標準化され、もはやAIとして認識されなくなる傾向があるという以前の観察を裏付けている。[ 15 ]
同時に、人工知能の商業利用が広く普及したことで、この分野の認知度が高まり、AI技術が存在していても認識されていなかった以前の時代とは対照的になった。[ 1 ]
一部の著者は、AI効果を、機械が新たな能力を獲得するにつれて知能に対する期待が変化する認知バイアスとして説明している。[ 2 ]
別の解釈では、技術が普及し商業的に成功するにつれて、時間の経過とともに再分類されるという点が強調されている。[ 1 ]
一部の哲学者は、再分類は偏見ではなく真の概念的区別を反映していると主張する。[ 6 ]
AIの冬のような時期には、研究者たちは否定的な認識のために「人工知能」という用語を避けることがあった。[ 1 ]
しかし21世紀には、「AI」という用語は公共の議論やマーケティングで広く使われるようになった。[ 1 ]
AI効果は、人間の独自性や知能の本質に関するより広範な問題と関連付けられています。マイケル・カーンズは、人々は人間に特別な役割を維持しようとするかもしれないと示唆しました。[ 16 ]
動物の認知に関する研究でも同様のパターンが観察されている。
ハーバート・A・サイモンは、人工知能は強い感情的反応を引き起こす可能性があると指摘した。[ 17 ]