分子シミュレーション＆インフォマティクス 用語解説

AI  [えーあい] [Artificial Intelligence]

AI（Artificial Intelligence, 人工知能）とは、人間の知能を模倣する機械であり、また機械が人間のように思考や問題解決を行う技術である。広義の意味では、「機械学習」、「ディープラーニング」、「生成AI」などがAIに含まれる。特に「生成AI」は2022年頃から急速に社会を席巻している「生成AI（Generative AI）」は、学習データに含まれない独創的なコンテンツをも生成する能力を持っており、AIの可能性を大きく広げている。
膨大な知識データを学習したAIは、文章の最適化・翻訳、音声認識によるアシスタント、データの分析・予測、自動運転、医療診断、不正取引の検出など、多岐にわたる分野で活用されている。

歴史

「AI」という名称は1953年のダートマス会議で生まれた。
黎明期である1950年代後半からの第一次ブームは、「推論」と「探索」を中心とした研究が進められたが、当時のコンピューターの性能や記憶容量の限界から、期待された成果が得られず「AIの冬」と呼ばれる停滞期を迎える。1980年代には、特定の専門家の知識をコンピューターで再現する「エキスパートシステム」の実現により第二次ブームが到来するが、柔軟性や汎用性の不足から、再びブームは収束に向かった。
AIの歴史を決定的に変えたのは、1990年代以降のインターネットの普及と、2010年代に到来した「ビッグデータ」時代である。多種多様な膨大なデータを容易に収集・処理できるようになったことで、AIの研究はエキスパートシステムから、データに基づいて機械自らが学習する「機械学習」へとシフトした。さらに、2012年頃に「ディープラーニング」がブレイクスルーを果たし、画像認識、音声認識、自然言語処理などの精度が飛躍的に向上した。この技術革新とデータ量の爆発的な増加が第三次AIブームを牽引し、そして2022年のChatGPTの登場が、社会全体を巻き込む現在のブームを加速させている。

メリットとリスク

AIの導入により、企業運用コストの削減、既存事業のイノベーション加速、そして組織変革を促す大きなメリットをもたらす。また、行政手続きの電子化、医療現場での診断支援、教育の個別最適化など、社会貢献の側面でも期待されている。
一方で、活用範囲の拡大に伴いリスク管理の重要性も増している。ビジネス利用においては、「機密情報漏洩」や「サイバー攻撃」、「AIによる業務ミス」、「AI人材の不足」などが主要リスクとして挙げられる。また倫理的観点からは、AIの判断が特定のバイアスを助長することによる「多様性の喪失」や「データの悪用」、そして生成AIが事実と異なることをもっともらしく回答してしまう「ハルシネーション」といった問題も指摘されている。AIを安全かつ適切に活用するためには、開発者・提供者による技術的な対策はもちろんのこと、利用者一人ひとりの高い情報リテラシーが不可欠である。