AIの倫理とデジタルネイティブから普及したAIの中で成長するAIネイティブへの世代交代（ユビキタス自動運転車を含む）

あなたは間違いなくとして知られているキャッチフレーズについて聞いたことがある デジタル・ネイティブ.

ほとんどの人が持っています。

比較的新しいキャッチフレーズ、つまり、 AIネイティブ。 この最新のフレーズは徐々にそして容赦なく定着するので、慣れたほうがいいでしょう。 ご覧のとおり、私たちはデジタルネイティブの昔を過ぎて踊り、AIネイティブの時代が進むにつれてハイギアに移行しています。 これらはすべて、AI倫理と倫理的AIの出現に関連する重大な影響を及ぼします。これは、私のコラムで取り上げているトピックであり、次のようなものです。 ここのリンク & ここのリンク, わずか数名に。

AIネイティブとその言い回しが何を意味するのかを詳しく調べる前に、デジタルネイティブが適切にテーブルに配置されていることを確認する必要があります。

いわゆるいわゆる デジタルネイティブ?

一般的な考え方は、これらは、普及したコンピューティング、日常の携帯電話、強力なラップトップ、電子タブレット、インターネットを介した広大なネットワーキングなどのデジタルシステムの時代に生まれてから成長し、完全にデジタルメディアに没頭している人々です。 それらは、デジタルの世界に本質的またはネイティブに存在します。 彼らにとって、デジタルは物事のあり方です。 デジタルは風変わりに推定される側面であり、彼らは個人的に自分自身や自分の周りの世界を他の方法で見ることはできません。

彼らはデジタルネイティブです。

彼らの前任者は等しく装備されていませんでした。 飛行機が一般的に受け入れられている飛行形態になった後、これを成長に例えることができます。 空中旅行のために航空機に直接歩くことができるようになる前に周りにいた人々は、飛ぶことができるという現実に必然的に驚かされました。 彼らが人生の後半でなんとか飛行機に乗ることができたたびに、彼らは幾分ゴツゴツした。 参加するのはなんと素晴らしい偉業でしょう。飛行機に乗るという経験は、魔法のようで、ほとんど想像を絶するものでした。

デジタルネイティブは、通常、デジタル通信モードについてはうんざりしています。 確かに、彼らはデジタルができることの追加のニュアンスを見つけたときに時々嬉しい驚きや興奮を覚えますが、全体として、彼らはこれらの問題を慣習的な歩みで受け止めます。 デジタル機能を活用できることは、彼らが完全に快適であり、可能であれば実行されることを完全に期待していることです。

キャッチフレーズが2001年に登場した、最新のハイテクを中心に成長している学生の現状を説明した記事に由来していると言われていることに気付かないかもしれません。 その記事によると、著者はこのトピックについて次のように述べています。「今日の学生– Kから大学まで–は、この新しいテクノロジーで成長する最初の世代を表しています。 彼らは、コンピューター、ビデオゲーム、デジタル音楽プレーヤー、ビデオカム、携帯電話、およびデジタル時代の他のすべてのおもちゃやツールに囲まれ、それらを使用して一生を過ごしました」（マークプレンスキー、「デジタルネイティブ、デジタル移民」 地平線に).

著者は、この世代に明確にラベルを付けることができる方法を仮定しています。 いくつかの可能性を検討した後、この論文は次のように述べています。「しかし、私が見つけた最も有用な呼称はデジタルネイティブです。 今日の私たちの学生はすべて、コンピューター、ビデオゲーム、インターネットのデジタル言語の「ネイティブスピーカー」です」（上記のPrenskyの記事による）。

最初は、デジタルネイティブとして油そそがれることは、タイトルやタイトルの指定の巧妙な形であると思うかもしれませんが、それは日常生活に実証的な違いをもたらすものではありません。 元の論文によると、決定的な違いがあります。「このユビキタスな環境とそれとの相互作用の膨大な量の結果として、今日の学生は前任者とは根本的に異なる方法で情報を考え、処理することが明らかになりました。 これらの違いは、ほとんどの教育者が疑ったり理解したりするよりもはるかに深く深いものです」（引用されたプレンスキーの記事による）。

要点は、デジタルネイティブであることはおそらく大きな重要性を持っているということです。 デジタルネイティブである人々は、特に情報の使用と評価において、より実質的な方法で周囲の世界を考え、処理することができるようです。 彼らは、デジタルネイティブ時代のものではなかったものよりも優位に立っていると言われています。 デジタルネイティブは、それに応じて思考プロセスを調整するなど、本質的にデジタル手段とモードを使用します。 対照的に、デジタルネイティブの前でありながら、デジタルの世界にいる人々は、対処方法をいくらか失い、デジタルネイティブと同等の考え方を思い起こさせることができないと想像しています。

余談ですが、デジタルネイティブが世界についての精神的プロセスの観点から何らかの形で再調整されていることに誰もが同意しているわけではありません。 この概念は、デジタルテクノロジーの中で成長した結果として、人間の思考プロセスが異なる方法で調整されていることに気付くほど、十分に心地よいように思われます。 一部の研究者は、明らかに デジタルネイティブは、必ずしも完全にデジタル時代に成長していなくても、適応することを同じように気にする可能性があります。 これについての激しい議論が続いています。

デジタルネイティブが公理的で正真正銘のデジタルウィザードであるかどうかも、未解決の問題です。 言い換えれば、この仮定は、デジタルネイティブであることによって、その人がデジタルテクノロジーの使用に熟達しており、非常に熟練しているという絶対的に確実な対応があることを示唆することがよくあります。 これは、このラベリングでは少し遠すぎるように思われます。 私たちは皆、デジタルのやり方に精通していないデジタルネイティブに出会ったと確信しています。 誰かがデジタルネイティブであると宣言しても、そのデジタルの知識が保証されるわけではありません（さらに、世界中のどこでもデジタルアクセスやデジタルリソースが豊富にあるわけではないことを覚えておく必要があります）。

私がシフトするとき、これらの警告を覚えておきましょう。 AIネイティブ.

まず、デジタルネイティブについての簡単な要約：

• デジタルネイティブは、デジタル時代に育った世代のネイティブです
• 彼らは本質的にデジタルテクノロジーを受け入れ、快適であると言われています
• 主張は、彼らの考え方がデジタルの世界にシームレスに調整されているということです
• 彼らの行動と努力は、デジタルの多様性によってある程度形作られています
• デジタル指向であることは、彼らの日常生活に織り込まれています

今のところ、私たちは皆、それらを重要な信条として受け入れることができると信じています。

AIネイティブとは何ですか？

一般的な考え方は、スマートフォンやWebでのAIの普及など、人工知能の時代に生まれてから成長した人々は、完全にAIに没頭し、AIベースの世界に本質的に存在しているというものです。 彼らにとって、AIは物事のあり方です。 AIについて知り、その周りにいることは、ネイティブに推定される側面であり、AIは、他の方法で自分自身や周囲の世界を個人的に見ることはできません。

ちなみに、デジタルネイティブを定義する冒頭の段落を、AIネイティブの定義表現に対応するように変更するように書き直したことに気付いたかもしれません。 これは十分に理にかなっています。 私たちはデジタルネイティブの時代からAIネイティブの時代へと移行しており、デジタルネイティブに関する洞察の多くは、AIネイティブを検討するために簡単に再調整できます。

私はここで、AIネイティブに関するこれらのXNUMXつの信条を基礎として採用することを提案します。

1）AIネイティブは、AI時代に育った世代のネイティブです

2）彼らは本質的にAIシステムを受け入れて快適であると言われています

3）主張は、彼らの考え方がAIベースのデジタル世界にシームレスに調整されているというものです

4）彼らの行動と努力は、AIの多様性によってある程度形作られています

5）AI指向であることは、彼らの日常生活に織り込まれています

あなたはそれらの信条を、デジタルネイティブについて考案されたセットから再び借りられていると認識するかもしれません。 はい、それは完全に適切に思えます。 これらのそれぞれを調べることができ、一般的に、デジタルネイティブへの適用方法と同様に、AIネイティブにも適用できる可能性が高いと予想できます。

もうXNUMXつの簡単なポイント。 AIネイティブになるためにデジタルネイティブであることをあきらめる必要はありません。 一方が他方を排除する原因となるこれらのXNUMXつのタイプについては何もありません。 つまり、デジタルネイティブになることも、AIネイティブになることもできます。 AIネイティブであるためには、ほぼ確実にデジタルネイティブである必要があり、発生する定義的な時間の経過の一部である可能性があります。

これらの有用な結果をこのディスカッションに追加する必要があります。

• デジタルネイティブであることは、AIネイティブであることと完全に互換性があります
• 概して、AIネイティブはほぼ確実にデジタルネイティブです
• AIネイティブではないデジタルネイティブがいます
• AIネイティブがすでに存在しているかどうかはわかりません

箇条書きの最後の項目は非常に注目を集めています。

私たちがすでにAIネイティブの時代にいるのか、それともまだそこに到達していないのかについては論争があります。 近年生まれた子供たちは、AIが広く使われているように見えるため、AIネイティブであるとほのめかされることがあります。 SiriとAlexaは、私たちが実際にAIの時代にあり、子供たちが周囲のAIに完全に慣れていることを示す指標として想定されています。

しかし、砂にそのような線を引くことについては多くの議論があります。 私たちがまだAIの時代にいるわけではないと熱心に述べている人もいます。 AIが到着したことを満足して宣言するには、さらに多くのAIが必要です。 その抗議に加えて、AIをその始まり、たとえば1950年代と1960年代にさかのぼることができると主張する人もいます。その場合、それらの年の世代もAIネイティブとしてラベル付けできます。

頭を回転させます。

AIネイティブを、コンピューティングの初期の時代にさかのぼって数えることはないと言っても過言ではないでしょう。 私はあえて言うが、ほとんどの人は、もっと現代的な日付を検討する必要があることに同意するだろう。 より可能性の高い開始時間は、最新の世代か、次の世代またはXNUMX世代である可能性があります。 今からXNUMX年後までスタートラインを描くことができないかもしれません。

AIネイティブであることの境界がどこにあるかは別として、AIネイティブの影響と影響が何であるか、または今後どうなるかを検討することを進めることができます。 その熟考に沿って、AIネイティブのタイミングについての刺激的な口論を議論するために取っておきます。

AIネイティブが持っている特徴や機能は何ですか？

ここで簡単に検討できるリストがあります。

• AIとは何か、AIがどのように機能するかについて基本的なAIリテラシーを持っている
• AIの謎を解き明かすことができる
• AIの誇大宣伝の影響を特に受けにくい
• AIの長所と短所を認識している
• AIの使用を受け入れますが、慎重で見識のある目で

AIネイティブの根底にある野生的で羊毛のような考慮事項についてさらに肉やジャガイモに入る前に、深く不可欠なトピックに関するいくつかの追加の基礎を確立しましょう。 AI倫理、特に機械学習（ML）とディープラーニング（DL）の登場について簡単に説明する必要があります。

最近のAIの分野で、そしてAIの分野の外でさえ、最も大きな声のXNUMXつが、倫理的なAIのより優れた類似性を求める声で構成されていることを漠然と知っているかもしれません。 AI倫理と倫理AIを参照することの意味を見てみましょう。 その上で、機械学習とディープラーニングについて話すときの意味を探ります。

多くのメディアの注目を集めているAI倫理のXNUMXつの特定のセグメントまたは部分は、不利な偏見や不平等を示すAIで構成されています。 AIの最新の時代が始まったとき、今では何人かが呼んでいるものに対する熱意が爆発的に高まったことをご存知かもしれません。 AI For Good。 残念ながら、その噴出する興奮に続いて、私たちは目撃し始めました 悪い人のためのAI。 たとえば、さまざまなAIベースの顔認識システムには、人種的バイアスや性別バイアスが含まれていることが明らかになっています。 ここのリンク.

反撃するための努力 悪い人のためのAI 活発に進行中です。 声高に加えて 法的 不正行為を抑制することを追求する一方で、AIの卑劣さを正すためにAI倫理を採用することへの実質的な推進力もあります。 概念は、AIの開発とフィールド化のために、主要な倫理的AI原則を採用し、承認する必要があるということです。 悪い人のためのAI 同時に、好ましいものを告げると同時に促進する AI For Good.

関連する概念として、私はAIの問題の解決策の一部として、AIをそのような考え方で火と戦うことを試みることを提唱しています。 たとえば、倫理的なAIコンポーネントをAIシステムに組み込んで、AIの残りの部分がどのように動作しているかを監視し、差別的な取り組みをリアルタイムでキャッチする可能性があります。 ここのリンク。 また、一種のAI倫理モニターとして機能する別のAIシステムを用意することもできます。 AIシステムは、別のAIが非倫理的な深淵に入る時期を追跡および検出するための監督者として機能します（このような機能の分析を参照してください。 ここのリンク).

すぐに、AI倫理の根底にあるいくつかの包括的な原則をあなたと共有します。 あちこちに浮かんでいるこれらの種類のリストがたくさんあります。 あなたはまだ普遍的な魅力と同意の唯一のリストがないと言うことができます。 それは残念なニュースです。 幸いなことに、少なくともすぐに利用できるAI倫理リストがあり、それらは非常に似ている傾向があります。 とにかく、これは、ある種の合理的な収束の形によって、AI倫理が構成されているものの一般的な共通性に向けて私たちが道を見つけていることを示唆しています。

最初に、AIを作成、フィールド化、または使用する人にとって重要な考慮事項となるものを説明するために、倫理的なAIの全体的な原則のいくつかを簡単に説明しましょう。

たとえば、バチカンが ローマはAI倫理を求める そして、私が詳細にカバーしたように ここのリンク、これらは、特定されたXNUMXつの主要なAI倫理原則です。

• 透明性： 原則として、AIシステムは説明可能でなければなりません
• インクルージョン： すべての人間のニーズを考慮に入れて、すべての人が利益を得ることができ、すべての個人が自分自身を表現し、成長するための最良の条件を提供できるようにする必要があります
• 責任： AIの使用を設計および展開する人は、責任と透明性を持って進めなければなりません
• 公平性： 偏見に従って作成または行動しないでください。これにより、公平性と人間の尊厳が保護されます。
• 信頼性： AIシステムは確実に機能する必要があります
• セキュリティとプライバシー： AIシステムは安全に機能し、ユーザーのプライバシーを尊重する必要があります。

米国国防総省（DoD）が 人工知能の使用に関する倫理原則 そして、私が詳細にカバーしたように ここのリンク、これらはXNUMXつの主要なAI倫理原則です。

• 責任者： DoDの担当者は、AI機能の開発、展開、使用に責任を持ちながら、適切なレベルの判断と注意を払います。
• 衡平： 部門は、AI機能の意図しないバイアスを最小限に抑えるために慎重な措置を講じます。
• 追跡可能： 部門のAI機能は、関連する担当者が、透過的で監査可能な方法論、データソース、設計手順とドキュメントなど、AI機能に適用可能なテクノロジー、開発プロセス、運用方法を適切に理解できるように開発および展開されます。
• 信頼性のある： 部門のAI機能には明確で明確な用途があり、そのような機能の安全性、セキュリティ、および有効性は、ライフサイクル全体にわたってそれらの定義された用途内でテストおよび保証の対象となります。
• 統治可能： 部門は、意図しない結果を検出して回避する機能と、意図しない動作を示す展開済みシステムを非アクティブ化または非アクティブ化する機能を備えながら、意図した機能を実行するAI機能を設計および設計します。

また、AI倫理の原則のさまざまな集合的分析についても説明しました。これには、「AI倫理ガイドラインのグローバルランドスケープ」というタイトルの論文（公開の 自然）、そして私の報道はで探求していること ここのリンク、このキーストーンリストにつながった：

• 透明性
• 正義と公正
• 非有害
• 責任
• 個人情報保護
• 善行
• 自由と自律
• 信頼
• ３つの柱
• 尊厳
• 連帯

ご想像のとおり、これらの原則の根底にある詳細を特定しようとすると、非常に困難になる可能性があります。 さらに言えば、これらの幅広い原則を完全に具体的で詳細なものに変えて、AIシステムを作成するときに使用できるようにする努力も、難しい問題です。 AI倫理の原則が何であるか、そしてそれらが一般的にどのように守られるべきかについて全体的に手を振るのは簡単ですが、AIコーディングでは、道路に出会う真のゴムでなければならないというより複雑な状況です。

AI倫理の原則は、AI開発者、AI開発の取り組みを管理する開発者、さらにはAIシステムのフィールド化と維持を最終的に実行する開発者によっても利用されます。 開発と使用のAIライフサイクル全体にわたるすべての利害関係者は、倫理的AIの確立された規範に従う範囲内であると見なされます。 通常の想定では、「コーダーのみ」またはAIをプログラムするものは、AI倫理の概念に準拠する必要があるため、これは重要なハイライトです。 先に述べたように、AIを考案してフィールド化するには村が必要であり、村全体がAI倫理の原則に精通し、それを遵守する必要があります。

また、今日のAIの性質について同じページにいることを確認しましょう。

今日、感性のあるAIはありません。 これはありません。 感性AIが可能かどうかはわかりません。 私たちが感性AIを達成するかどうか、また感性AIが何らかの形で奇跡的に自発的に計算認知超新星（通常は特異点と呼ばれる、で私の報道を参照）で発生するかどうかを適切に予測することはできません ここのリンク).

私が焦点を当てているタイプのAIは、現在私たちが持っている無感覚なAIで構成されています。 乱暴に推測したい場合 衆生 AI、この議論は根本的に異なる方向に進む可能性があります。 感性のAIはおそらく人間の品質のものでしょう。 感性AIは人間の認知的同等物であると考える必要があります。 さらに言えば、私たちが超知能AIを持っているかもしれないと推測する人もいるので、そのようなAIは人間よりも賢くなる可能性があると考えられます（可能性としての超知能AIの探求については、を参照してください）。 ここでの報道).

物事をより現実的に保ち、今日の計算上の非感覚的なAIについて考えてみましょう。

今日のAIは、人間の思考と同等の方法で「考える」ことができないことを認識してください。 AlexaやSiriとやり取りするとき、会話能力は人間の能力に似ているように見えるかもしれませんが、現実にはそれは計算であり、人間の認識が欠けています。 AIの最新の時代では、計算パターンマッチングを活用する機械学習（ML）とディープラーニング（DL）が広く利用されています。 これにより、人間のような傾向のように見えるAIシステムが生まれました。 一方、今日、常識に似たAIはなく、人間の強い思考の認知的驚異もありません。

ML / DLは、計算パターンマッチングの形式です。 通常のアプローチは、意思決定タスクに関するデータを収集することです。 データをML/DLコンピューターモデルにフィードします。 これらのモデルは、数学的パターンを見つけようとします。 そのようなパターンを見つけた後、そのように見つかった場合、AIシステムは新しいデータに遭遇したときにそれらのパターンを使用します。 新しいデータが表示されると、「古い」データまたは履歴データに基づくパターンが適用され、現在の決定が行われます。

これがどこに向かっているのか推測できると思います。 意思決定に基づいてパターン化された人間が不利なバイアスを取り入れている場合、データはこれを微妙ではあるが重要な方法で反映している可能性があります。 機械学習またはディープラーニングの計算パターンマッチングは、それに応じてデータを数学的に模倣しようとします。 AIで作成されたモデリング自体には、常識やその他の感覚的な側面の類似点はありません。

さらに、AI開発者も何が起こっているのか理解していない可能性があります。 ML / DLの難解な数学は、現在隠されているバイアスを見つけるのを困難にする可能性があります。 AI開発者が潜在的に埋もれているバイアスをテストすることを当然期待し、期待するでしょうが、これは見た目よりも難しいです。 比較的大規模なテストを行っても、ML/DLのパターンマッチングモデルにバイアスが埋め込まれている可能性は十分にあります。

有名な、または悪名高いガベージインガベージアウトの格言をいくらか使用できます。 重要なのは、これはバイアスに似ているということです。つまり、バイアスがAI内に沈むと、知らぬ間に注入されてしまいます。 AIのアルゴリズムの意思決定（ADM）は、公理的に不平等に満ちています。

良くない。

ここで、AIネイティブのトピックに戻りましょう。

以前、AIネイティブに関する重要なポイントの便利なリストを提供したことを思い出してください。

• AIとは何か、AIがどのように機能するかについて基本的なAIリテラシーを持っている
• AIの謎を解き明かすことができる
• AIの誇大宣伝の影響を特に受けにくい
• AIの長所と短所を認識している
• AIの使用を受け入れますが、慎重で見識のある目で

AIネイティブがおそらく精通していると思われるコアファセットのそれぞれを簡単に調べることができます。彼らは、成長するにつれて、学業でAIについてある程度学ぶ必要があります。 カリキュラム全体のコースでは、さまざまなAI要素に触れます。 明確にするために、これは、彼らがコース全体の注意の長さのために必ずしもAIに直接焦点を合わせているという意味ではありません。 AIは、文学におけるAI、科学におけるAI、数学におけるAIなど、学問的取り組みのすべての分野で出現するため、一般的にAIの信条に継続的かつ断続的にさらされるという考え方です。

さらに、AIネイティブは、何らかの形でAIに囲まれます。 彼らはAlexaやSiriなどとやり取りします。 彼らは、AIを利用したスマートフォンのアプリを利用します。 彼らは商品やサービスの提供にAIを利用している企業に就職します。 このAIの普及以前の世代は、このAIの使用に驚いたり驚いたりする可能性がありますが、AIのネイティブはこの問題を大いに受け入れています。

これで、AIネイティブに関する重要なポイントのそれぞれに対処する準備が整いました。

AIとは何か、AIがどのように機能するかについて基本的なAIリテラシーを持っている

AIネイティブは、AIの基本に精通しています。 彼らは、AIがさまざまなコンピューターベースの機能で構成されていることを理解しています。 AIを利用する複数年の期間中に、浸透によって自然言語処理（NLP）とその制限に気づきました。 彼らは、機械学習とディープラーニングの構成に慣れました。 彼らは、計算パターンマッチングや計算検索技術などのAIの基礎に精通しています。 彼らはまた、私たちがAIで人間の能力のレベルまで常識的な推論を積極的に実行することがまだできないことを認識しています、これに関する私の議論を参照してください ここのリンク.

これらは、AIの技術とテクノロジーに関する基本的なAIリテラシー要素です。 ただし、これはAIネイティブが精通するAIの唯一の領域ではありません。 また、AIが社会にどのような影響を与えるかについても注意を払う必要があります。 AIの「ソフト」な側面を理解することは、AIテクノロジーを伴う「ハード」な側面と同じくらい重要です。 これには、ここで以前に明確にされたAI倫理の原則を認識することが含まれます。

AIの謎を解き明かすことができる

今日、AIができることについて多くの誤った主張がなされています。 時々、見出しはAIが考えることができる、または私たちがAIの超知能の危機に瀕していると非難します。 AIの原住民は、このバロニーに陥ることはありません。 彼らはそのような野蛮で根拠のない主張を嘲笑し、嘲笑するでしょう。

AIに関するこの認識により、AIネイティブはAIの謎を解くことができます。 この機能がAIに関する誇張に終止符を打つかどうかは明らかではありません。 最も恥ずかしがらずにとんでもない言葉でAIに関する誇張によって衝撃と畏怖の念を起こさせる試みがまだある可能性があります。

AIの誇大宣伝の影響を特に受けにくい

AIネイティブがAIをわかりやすく説明する能力と同様に、AIの誇大宣伝の影響を受けにくくなります。 他の人はAIについて誤った主張に引き込まれるかもしれませんが、AIのネイティブは用心深い目を持っています。

これは、彼らを特大のAI主張の影響を受けないようにするものではありません。 彼らは、AIヒステリーに関しては、もみ殻から小麦を選別するのに十分なAIの理解を備えていますが、それでも、彼らの目でさえ羊毛を引っ張る可能性は常にあります。

AIの長所と短所を認識している

AIネイティブの特に重要な要素は、AIがいつ有用であり、いつそれがおそらく不利に利用されているかを評価する、ほぼ生来の（幼児期から学んだ）能力です。 彼らは学年度中にAIアプリを使用することを選択します。

彼らが労働力に入ると、AIを採用している企業を強力に支援できるようになります。 彼らは、AIがどこでうまくいくのか、どこでうまくいかないのかについて、冷静で役立つ洞察をもたらします。 これにより、商取引におけるAIの使用が大幅に強化され、AIの採用がさらに拡大します。

AIの使用を受け入れますが、慎重で見識のある目で

一部の専門家は、AIのネイティブがAIの完全な支持者になるのか、それともAIの反対者になるのか疑問に思っています。 ここのリンク。 答えはもう少し複雑です。 概して、AIネイティブは、バランスの取れた慎重な方法でAIを採用し、利用しようとします。 彼らがAIを断固として支持するのか、それとも嫌うのかを判断するのは難しい。

もちろん、AIネイティブのセグメントがいずれかの方向に向きを変えることは確かに期待できます。 AIについて主に中立であるものが主力になる可能性があります。 一方、AIの率直な支持者になる人もいれば、AIの強力な反対者になる人もいることは間違いありません。

AIネイティブと自律システムの出現

この重要な議論のこの時点で、あなたはこのトピックを紹介するかもしれないいくつかの実例を望んでいるに違いありません。 私の心に近い特別で確実に人気のある例のセットがあります。 倫理的および法的な影響を含むAIの専門家としての私の立場では、トピックのやや理論的な性質をより簡単に把握できるように、AI倫理のジレンマを示す現実的な例を特定するように頻繁に求められます。 この倫理的なAIの難問を鮮明に表現する最も刺激的な分野のXNUMXつは、AIベースの真の自動運転車の登場です。 これは、このトピックに関する十分な議論のための便利なユースケースまたは模範として役立ちます。

次に、検討する価値のある注目すべき質問を示します。 AIベースの真の自動運転車の出現は、AIネイティブについて何かを明らかにしますか？もしそうなら、これは何を示していますか？

質問を解くために少し待ってください。

まず、真の自動運転車には人間のドライバーが関与していないことに注意してください。 真の自動運転車はAI駆動システムを介して運転されることに注意してください。 人間の運転手が運転する必要はなく、人間が車両を運転するための設備もありません。 Autonomous Vehicles（AV）、特に自動運転車に関する広範囲にわたる継続的な報道については、を参照してください。 こちらのリンク。

真の自動運転車とはどういう意味かをさらに明確にしたいと思います。

自動運転車のレベルを理解する

明確にするために、真の自動運転車とは、AIが完全に自力で車を運転し、運転タスク中に人間の支援がない車のことです。

これらの自動運転車はレベル4およびレベル5と見なされます（私の説明を参照してください） ここでは、このリンク）、一方、人間の運転手が運転努力を共有する必要がある車は、通常、レベル2またはレベル3と見なされます。運転タスクを共有する車は、半自律的であると説明され、通常、さまざまなADAS（先進運転支援システム）と呼ばれる自動化されたアドオン。

レベル5にはまだ真の自動運転車はなく、これを達成できるかどうか、またそこに到達するまでにどれくらいの時間がかかるかはまだわかりません。

一方、レベル4の取り組みは、非常に狭く選択的な公道の試験を実施することで徐々に牽引力を獲得しようとしていますが、この試験自体を許可するかどうかについては論争があります（私たちはすべて実験で生死にかかわるモルモットです）私たちの高速道路や小道で行われている、いくつかの主張、で私の報道を参照してください ここでは、このリンク).

半自律型の車には人間のドライバーが必要であるため、これらのタイプの車の採用は、従来の車の運転とそれほど変わりません。そのため、このトピックについてそれ自体をカバーすること自体はそれほど新しいことではありません（ただし、次に、次のポイントが一般的に適用されます）。

半自律走行車の場合、最近発生している不快な側面について、つまり、レベル2またはレベル3の車のホイールで眠りにつく自分のビデオを投稿し続ける人間のドライバーにもかかわらず、一般の人々に事前に警告する必要があることが重要です。 、私たちは、ドライバーが半自律型の車を運転しているときに、運転タスクから注意をそらすことができると信じ込まされないようにする必要があります。

レベル2またはレベル3に自動化がどれだけ投じられるかに関係なく、あなたは車両の運転行動の責任者です。

自動運転車とAIネイティブ

レベル4とレベル5の真の自動運転車両の場合、運転タスクに人間のドライバーは関与しません。

乗客はすべて乗客となります。

AIが運転を行っています。

すぐに議論するXNUMXつの側面は、今日のAI駆動システムに関与するAIが知覚力がないという事実を伴います。 言い換えれば、AIは完全にコンピューターベースのプログラミングとアルゴリズムの集合体であり、人間と同じ方法で推論することは最も確実ではありません。

AIが知覚力を持たないことを強調しているのはなぜですか？

AI駆動システムの役割について議論するとき、私はAIに人間の資質を帰するのではないことを強調したいと思います。 最近、AIを擬人化するという危険な傾向が続いていることに注意してください。 本質的に、人々は今日のAIに人間のような感覚を割り当てていますが、そのようなAIはまだ存在しないという否定できない議論の余地のない事実にもかかわらずです。

その明確化により、AI運転システムが運転の側面についてネイティブに「認識」しないことを想像できます。 運転とそれに伴うすべては、自動運転車のハードウェアとソフトウェアの一部としてプログラムする必要があります。

このトピックで遊びに来る無数の側面に飛び込みましょう。

まず、すべてのAI自動運転車が同じであるとは限らないことを認識することが重要です。 各自動車メーカーと自動運転技術会社は、自動運転車を考案するためのアプローチを取っています。 そのため、AI駆動システムが何をするか、何をしないかについて、大胆な発言をすることは困難です。

さらに、AI駆動システムが特定のことを行わないと述べるときはいつでも、これは後で、実際にそのことを行うようにコンピューターをプログラムする開発者によって追い抜かれる可能性があります。 AI駆動システムは段階的に改善され、拡張されています。 現在の既存の制限は、システムの将来のイテレーションまたはバージョンでは存在しなくなる可能性があります。

それが、私がこれから関わろうとしていることの根底にある十分な警告を提供することを願っています。

AIネイティブの出現と、自動運転車や自動運転車の出現に対応して、AIネイティブがこれらの新しい形態の自律輸送を利用するという、制限のない意欲を指摘してみましょう。 AIの原住民が登場する頃には、自動運転車、自動運転トラック、自動運転バイク、その他の自動運転車が公道に豊富に存在する可能性があります。その自然な組み合わせの感覚。

AIの原住民の前にやってきた人々は、自動運転車には運転席に人間が座っていないことに驚かされがちです。 対照的に、AIのネイティブは、人間がハンドルを握っていないという事実にほとんど考えも注意も向けていません。 これは非常に慣習的でありふれたものであるため、AIネイティブが特別に焦点を当てる価値はありません。

これがあなたが熟考したいと思うかもしれないひねりです。

AIの先住民は、最終的には子供を産む年齢に達するでしょう。 これらの子供たちは、間違いなく、自動運転車を使用してAIネイティブの「親」と一緒に旅行します。 自動運転車を使用するのは非常に快適なレベルであるため、大人がいない場合でも、これらのAIネイティブの親の人物は、子供が自動運転車を単独で使用しても問題ありません。

私のコラムでは、AIネイティブではない人にとって選択がどれほど難しいかについて説明しました。 言い換えれば、あなたはあなたの子供が自動運転車で旅行することを許可し、子供と一緒に自動運転車で大人なしでそうすることを許可しますか？ あなたの最初の考えは、そういうことではないでしょう、あなたはこれを起こさせないでしょう。 クレイジーに見えます。 これがAIネイティブの時代の新しい規範と見なされる理由についての私の詳細な説明については、を参照してください。 ここのリンク.

これはすべて、AIネイティブが自動運転車の出現を盲目的に受け入れることを意味するものではありません。

AIネイティブは、AI駆動システムの制限に気付くでしょう。 これにより、自動運転車に関する他の点で慎重になりすぎます。 また、自動運転車のサイバーセキュリティへの侵入についても当然のことながら懸念しています。 国民国家やその他の悪意のある行為者が自動運転車のフリートを乗っ取ろうとする可能性があるという認識もあります。私の報道を参照してください。 ここのリンク.

まとめ

デジタルネイティブの世代は、AIネイティブの次の世代に徐々に取って代わられます。

デジタルネイティブのようなものがあると思わない場合、これはおそらくAIネイティブの可能性についても薄暗い見方をしていることを示唆する傾向があります。 それはいいです。 たぶん、デジタルネイティブまたはAIネイティブであることについての騒ぎは、単なる目玉であり、それ以上のものではありません。

そうは言っても、そこに何かが見つかるという仮定の下で、デジタルネイティブを分析し、理解しようとすることに多大な注意と熱心な研究が注がれてきました。 同じ種類の分析は、間違いなくAIネイティブに目を向けることにシフトするでしょう。

おそらく私たち全員がほぼ同意できるXNUMXつの側面は、AIの中で豊富に成長する人々が、AIについてある程度の知識を持っていることを願っています。 AIネイティブとしてラベル付けしない場合があります。 確かに、それらは、機能と人気が大幅に向上したAIの時代に生きており、存在していると言えます。

AIの世界に完全に没頭している人々は、人類をどこに連れて行くことを選ぶのでしょうか？

ジョージ・パットン将軍は、リーダーシップについてのこの厳しい宣言を有名に述べました。「私を導いてください、私に従ってください、または私の邪魔にならないでください。」 私たちは、それらのAIネイティブがどちらの方向に進むのかを精力的に考えることができます。 その特定のモニカによってそれらを参照するつもりがない場合でも、将来はそれらのAIネイティブによって決定されます。

AIネイティブ、私たちは敬意を表して尋ねます、あなたは私たちをどこに連れて行きますか？