AIは真の意味で民主的で多様な未来のためにどう備えているのか

過去15年間に渡り、私たちはだんだんとAIを受け入れてきましたが、ほとんど注目されることはありませんでした。Alexaを使ってタスクリストを管理し、音声や顔認識を使用してデバイスをロック解除し、その他様々な方法でAIを活用しています。しかし、最新のチャットボットは、私たちがAIをどのように捉え、また、どのように使うのかに大きな影響を与えています。GPTの両バージョンの迅速な採用率は、高度に整理された予測技術の進歩速度が加速し、大きな成功と失望をもたらすことを示しています。OpenAIのCEOであるサム・オルトマンは、 ABC Newsのインタビューでこの加速度に関して懸念を表明しました。「私が最も心配しているのは変化のスピードです。」と彼は述べており、この言葉は、GPTを含むAIによる産業や雇用の破壊に対するものです。

必然的に、私たちがこの技術と共に成熟し、イノベーションのスピードに適応するにつれて、新たに考慮しなければならないことや運用に「成功」するための方法が必要になってくるでしょう。テックコミュニティ内では、Future of Life Instituteからのオープンレターという公開書簡が広く注目されています。この書簡はテクノロジーを用いたトランスフォーメーションによるリスクを軽減することを目的とした非営利団体が発表したもので、スティーブ・ウォズニアック（Apple共同創設者）、エバン・シャープ（Pinterest共同創設者）、イーロン・マスクなどの有名なエグゼクティブを含む17,000人以上の人々が署名者に名を連ねています。この書簡では、イノベーションの加速によって生じる現在のリスクと潜在的なリスクを概説するだけでなく、「GPT-4よりも強力なAIシステムのトレーニングを少なくとも6ヶ月間即座に停止するよう、すべてのAI研究所に強く求める」と訴えています。

AIはマーケティングを革命化する運命にある

現時点では、ChatGPTのいずれのバージョンもマーケティングにおいて人間の要素を代替することはできませんが、マーケティングコピーの作成において、コンテンツの生成に役立つことがすでに証明されています。ChatGPTは、製品の説明や広告素材のバージョンを複数生成し、関連した画像と共にダイナミックなメッセージングを大規模なスケールで生み出すことができます。また、少しの創造力と参考例を用いることで、プロンプトは迅速で有用な出力結果を生み出し、しばしばユーザーの期待を上回ることもあります。

これらのマーケティング資料の出力は、TikTok上でムーブメントを引き起こしました。クリエイターたちはプロンプトの提案を行い、ソーシャルメディアのコピー作成などの典型的なマーケティングタスクのさまざまな結果を生成しています。

ChatGPTは豊富なデータにアクセスできるため、製品の説明を頻繁にダイナミックに更新、編集することができます。これにより、マーケターは他のタスクに集中することができます。ただし、この技術は現在も発展中であり、技術の限界が明確に存在するため、正確性については注意が必要です。ChatGPTは完全にエラーのないものではありませんが、AIの「トレーニング」の性質により、彼らや他の競合他社は改善を続けるでしょう。そのため、マーケターがこの新しいテクノロジーに頼る場合、生成されたコンテンツを慎重にレビューし、検証して、誤っているかもしれない情報やエラーを避け、ブランドのメッセージやイメージとの一貫性を確保する必要があります。

無限の可能性へ

AIが持つ無限の可能性の魅力は、AIが諸刃の剣であることを際立たせています。最善のケースを想像すると、AIは産業全体を革命化することができます。特に学術分野では、Khan AcademyのようにChatGPTの自然言語と対話型チャットを取り入れて、学習プロセスを個別にカスタマイズし、最も効果的な学習スタイルに最適化することができます。一方で、AIは既に存在するステレオタイプや偏見を永続させる可能性があります。皮肉なことに、これはテック業界全体、そしてより具体的には多様性が著しく不足している状況が続いている採用の意思決定において顕著です。この領域は人々の成功を形成し定義する責任があるため、AIテクノロジーの進化と同じ速度で解決していかなければ、利用可能なソリューションは意識的・無意識的な偏見を持続させ、歪んだ情報に基づいて学習を進めたり、さらには特定の人口集団を識別できなかったりする可能性があります。

この問題の深刻さは、ドキュメンタリー映画「Coded Bias」全編にわたって強調されており、MITメディアラボの研究者であるジョイ・ブオラムウィニは、革新的なコンセプトを開発できなかったのは、利用可能なテクノロジーが「肌の色の濃い人の顔を検出することができず、女性の顔を分類することができなかった」ためとしています。これらは幅広く代表され、コード化される価値のある人間の分類です。「強力なAIシステムは、その効果がポジティブであり、リスクが管理可能であると確信した後にのみ開発されるべきです。」と彼女は述べています。