イーロン・マスクのような影響力のある人物の大胆な約束に後押しされて最近急増している人工知能 (AI) の誇大宣伝は、AI 開発が止められないペースで進んでいることを示唆しています。マスクの予測には、数年以内に完全に自律的なテスラが登場すること、AI が間もなく人間の知能を超えること、AI 駆動型ロボットが主流となる未来が含まれています。これらの主張にもかかわらず、AI テクノロジーの現実は、開発の収益が減少するため、頭打ちになるでしょう。
生成AIの進化のシステム観
AIの成長に対する一般的な制限
AI は、ディープラーニングと人工ニューラル ネットワークを通じて動作し、膨大なデータセット内のパターンを識別して、予測を行ったり、新しいデータを生成したりします。当初、AI システムは、プログラミングとアルゴリズムの進歩によって強化された大規模なデータセットでトレーニングするにつれて急速に改善します。ただし、データ サイズの増加によるメリットは減少しています。
この収穫逓減には 2 つの側面があります。まず、データセットが大きくなるにつれて新しいデータ ポイントの価値が下がるため、トレーニングに使用できる新しいパターンやコンテンツを見つけることがますます難しくなります。次に、これらの大規模なデータセットでのトレーニングの計算需要が飛躍的に増大し、より多くの電力とコストが必要になります。その結果、最終的にはさらなる進歩が困難になり、非現実的になる可能性があります。
OpenAI の ChatGPT4 のような注目度の高い AI モデルでさえ、前身モデルよりも 571 倍大きいトレーニング データセットを使用していますが、わずかな改善しか見られず、事実の正確性 (幻覚の除去) などの問題に引き続き苦労しています。推定によると、AI パフォーマンスの次の大幅な飛躍には、非現実的なほど大量のデータとエネルギーが必要になり、コストと環境への影響が法外に高くなる可能性があります。
さらに問題を複雑にしているのは、核融合のような潜在的なエネルギーの進歩でさえ、すぐに安価で実行可能な解決策を提供できる可能性は低いということだ。マサチューセッツ大学アマースト校の研究によると、たとえば画像認識の精度を 95% 以上達成するには 1,000 億ドルの費用がかかり、ニューヨーク市が 1 か月で排出する量と同量の二酸化炭素が排出されるという。
こうしたエネルギー需要の波及効果は、地球環境への影響にとどまらず、地域にも大きな影響を及ぼします。AI 機能の原動力であるデータ センターは、大規模な冷却と換気を必要とし、エネルギー消費と水の使用をさらに増加させます。これらの施設は相当な熱と騒音を発し、地域の生態系を破壊し、近隣のコミュニティの生活の質を低下させる可能性があります。電気が安価で豊富な地域に位置することが多いこれらのデータ センターは、再生不可能なエネルギー源に頼ることがよくあります。したがって、生成 AI の環境コストは、地球だけでなく、世界中の人間と生態系のコミュニティの健康と幸福にとっても差し迫った懸念事項です。(Francesco Federico、生成 AI の財務および環境コスト、Chronicles of Change、2023 年 12 月)
これらの課題を考えると、AI 業界は推進されている未来のビジョンを実現できない可能性があります。むしろ、より効率的な AI ハードウェアや、より少ないデータしか必要としない革新的なアーキテクチャなどの新しいテクノロジが開発されない限り、業界は停滞する可能性があります。これらのテクノロジはまだ初期段階にあり、成熟するには 10 年かかる可能性があります。AI の機能と将来の可能性に対する期待は、現在この分野が直面している技術的および実際的な制限を理解した上で抑える必要があります。
紛争解決における AI の成長と受容の限界
高速かつ公平で、可能性に満ちた人工知能 (AI) ツールは、NextLevelTM Mediation などのプラットフォームで実証されているように、仲裁人や調停人が効率を高め、より深い洞察を提供し、作業の精度を高めるために使用できます。
しかし、仲裁、調停、訴訟を含む法務分野への導入は非常にゆっくりと進んでいます。導入が遅い要因はいくつかあります。
まとめると、どんなエコシステムにも成長の限界があり、AI も例外ではありません。しかし、AI の法律および紛争解決エコシステムが成長する一方で、これらの技術を採用する専門家は、採用しない専門家よりも大きな優位性を獲得できる可能性があります。法律および紛争解決分野は、このように重要な変革期を迎えています。この移行をうまく乗り切るには、これらのコミュニティは技術の進歩を注意深く思慮深く統合し、革新を進めながらも倫理基準が維持されるようにする必要があります。この積極的な適応は、単に有益であるだけでなく、実践において関連性と有効性を維持しようとする人々にとって不可欠です。
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元記事: https://mediate.com/the-limits-of-generative-ai-in-mediation-and-legal-practices/