「アイ、ロボット」（2004 年）やジャンルの古典「マトリックス」（1999 年）などの現代の SF 映画は、ロボットが世界を征服する非常に暗いディストピアの世界を数年にわたって予言してきたが、ほとんどの人にとって技術的特異点は、それはただの未来的なファンタジーです。しかし、私たちがもはやそう確信できず、すでに人類 2.0 への道を順調に進んでいることに気づいていないとしたらどうなるでしょうか?そして、この用語は実際には何を意味するのでしょうか?私たちは暗闇に光をもたらすよう努めます。
技術的特異点: それは実際には何ですか?
自然科学では、特異点という用語は、無限に向かう傾向がある量を指します。その一例は、あらゆるもの、すべての人を飲み込む、膨張し続けるブラック ホールの質量密度です。この原理を、私たちの技術の進歩に合わせてわずかに修正した形で想像してみると、私たちはある時点で技術的特異点に到達するでしょう。
現在、将来の研究への非常に異なるアプローチが含まれています。しかし基本的に、技術的特異点とは、機械が人工知能の助けを借りて急速に自己改善し、技術の進歩が極度に刺激され、最終的には人間が制御を失うことさえある瞬間として理解されています。
しかし、テクノロジーが人々を圧倒する地点については、予測はまったく一致していません。しかし、ほとんどの予測によれば、この状態が徐々に現れることは確実であり、開発関係者にとって予期せぬ事態が発生する可能性さえあります。
この用語は、1998 年に出版された『The Singularity is Near』という本によって特に注目を集めました。レイモンド・カーツワイル著『Humanity 2.0』としてドイツで出版され、技術的特異点の日付は2045年に設定されています。その時までに、人間の仕事のほとんどは、家事や日常生活であらゆる種類の支援を提供する、いわゆるソーシャルロボットに引き継がれるでしょう。
SF 作家向けの怖い素材、それとも未来的な恐怖のシナリオ?
もちろん、特に冒頭で述べたフィクション作品を見ると、これは非常に遠い世界の終末論的に聞こえます。しかし、人々がすでに何度も機械によってもたらされる自動化に依存していることは否定できません。 ドローンによる次の Amazon の荷物の配達や、 VW のようなさまざまな電気自動車の自動運転などです。
Alexa や Siri などのスマート音声アシスタントは、あたかも日常生活の本当の仲間であるかのように私たちに話しかけますが、アルゴリズムを介して人間の手によって情報を提供されるソーシャル メディア ボットは、あたかも自分のあらゆることに招待されていないのにコメントする迷惑な家族の友人であるかのように動作します。役職。特定のボットは、声、顔、行動パターン、さらには人間の感情さえも認識し、それらを模倣することさえあります。
しかし、私たちが知っているように、技術的特異点は本当に人類の自滅を引き起こしているのでしょうか?これはカーツワイル氏の言う「人類2.0」への道を開くことになるのだろうか？結局のところ、ボットは増加傾向にあり、以前は人間の知性と運動能力が必要であった仕事をすでに引き継いでいると言えます。そうすることで、間違いなく勤勉な人々を仕事の分野から追い出し、彼らは方向転換を余儀なくされたり、最終的には失業に至ることさえあります。
人工知能は、大量のデータを評価したり、より複雑な計算に基づいて判断したりすることに関しては、すでに人間よりもはるかに優れています。
なぜ人間はまだ代替できないのか
したがって、なぜ技術的特異点を防ぐ必要があるのかは明らかです。しかし、さまざまな未来学者や脚本家が私たちに信じさせようとしているほど、それは実際に私たちに大きな影響を与えるのでしょうか？結局のところ、ロボットが権力を完全に引き継ぐことを想像するのは難しい分野があります。これは特に道徳的および感情的なレベルに当てはまります。人間の脳の創造性や独創性も難しいかもしれません。
機械にどれだけの計算能力があったとしても、人間の行動を模倣するだけでなく最適化しようとどれほど懸命に努力したとしても、二人の生身の人間が互いに与え合う愛情を完全に置き換えることは決してできません。現在でも、これを試みるプロトタイプがすでに存在します)。
技術的特異点が発生した場合、人間の行動が「正しい」か「間違っている」かを機械が判断することは、おそらく同様に困難になるでしょう。私たちの道徳観は、社会習慣と同様に、時間の経過とともに何度も変化してきました。
ロボットがデリケートな話題に対して真剣な感覚を身につけるまでには、少なくとも数年はかかるだろう。人間の創造性についても状況は似ています。本を書いたり、 絵画を作成したりすることに成功しているボットはすでに存在します。しかし、ほとんどの場合、オリジナリティは失われます。
出典: 独自の調査、hpd.de、Vertriebswirtschaft.de、Netzversteher、Matthes Seitz Berlin