3行まとめ
- 万能知能、汎用知能は、2030年あたりに生まれる
- スクリプトである人工知能の生成AIは、既知の情報では有利なポジション
- 生成AIに対抗するには、独自の情報が必要
5～10年は、スクリプトである生成AIでは、万能知能には達しない
画像引用：日本経済新聞 万能AIがもたらす未来 物理法則を発見する可能性も
日本経済新聞社の取材によると、米国有識者、トップ経営者である各社は、下記の通り予測を立てています。
- マイクロソフト社長「ブラッド・スミス」：汎用AIの実現は何十年ともいかなくても、何年もかかる
- NVIDA CEO「ジェンスン・ファン」：５年以内に（人間と遜色ない性能を示す）テストを達成するAIが登場
- 米国起業家「イーロン・マスク」（テスラ、X[旧Twitter]CEO）：優れた小説を書き、新しい物理法則やテクノロジーを発見、発明するAIが３年以内に実現する
出典：日本経済新聞 万能AIがもたらす未来 物理法則を発見する可能性も
※ 一部加筆修正を行っております。
サーバー設備代（GPU、CPU、記憶装置、データセンター）や電気代の懸念を考慮しない場合、かなり人工知能の発展に関して、ポジティブな見解が発言されています。
生成AIで作れる記事は、大量に生まれる
2024年現在、生成AIで作成された記事を大量に見掛ける様になりました。
推測になりますが、今後も、今以上の速度で、量産される事が予想されます。
生成AIの記事では、検索上位に行けない。価値のない情報だ！
生成AIを使って、作成した記事に、コンテンツとしての価値は、ほとんどありません。
なぜかと言うと、全てが二番煎じであるからです。
深層学習の末、膨大なデータベース（過去の情報）から、いい感じの文章として、まとめるのが現在の生成AIであり、現在の人工知能の能力の限界です。
更に、現時点では、原稿、記事がAIによる生成であるか、チェックするツールも多数存在しています。
検索エンジンから見ても同様で、単純に自動生成された記事に関して、検索順位優位性を与える事はないでしょう。
社会人が報告書を生成AIを用いて作るのは良い
社会人が、プロンプトを入力、生成AIに報告書を起承転結スマートにまとめるのは、非常に良い活用方法かと思います。
ただし、報告書を作ったことがない新人の場合、それらの過程を知っていないと、とんでもない報告書になり、上司に怒られてしまうかもしれません。
報告書の大まかなストーリーを生成AIを活用し、出力します。
そして、報告者が、自社にとって、的を射た報告書になっているか、確認する必要があります。
さらに、必要に応じて、加筆修正も必要になる事でしょう。
どちらにしても、文章の脈絡などを考える時間的コスト、工数を削減する事が出来ます。
依存するのではなく、人工知能、AIを助手として使い倒す技量が必要となります。
学生の読書感想文に生成AIを活用
「小学5年生で、外遊びが趣味で、読書は趣味ではない女子が、○○の小説を読んだ読書感想文を、800文字以内で書いてください」などとプロンプトに指示し、読書感想文を得たとします。
ネット上に該当する小説、書籍が公開されていれば、パーソナリティに沿った読書感想文が一瞬で生成され、宿題の提出は、はかどる事でしょう。
これからの児童が、的確なプロンプトを打てるかの問題はありますが、楽を出来るとなれば、使いこなせる児童は増えていくでしょう。
ここで、本来の読書をして、自分の感想を文字にして、伝えると言う授業、訓練が、一切なされません。
教育の意味を成しておらず、良い事ではないでしょう。
学校の先生も、IT知識である人工知能や生成AIに関しての情報を得る必要があります。
ズルと言う表現が的確か分かりかねますが、生成AIで読書感想文を提出してきた子供かどうか、先生が確認するのが必須な時代が近く到来するかもしれません。
紙で提出した場合、OCRでテキスト化するだけですので、Wordドキュメント、紙面の提出、どちらでも、何ら問題なく、チェックが出来るでしょう。
生成AIは、過去の経験則からデータを抽出しているに過ぎない
前述の通り、生成AIは、膨大な学習データを元に、アルゴリズムを元に、出力するべき情報を提示します。
過去に誰かが情報として発信している情報達を活用するわけです。
１次創作と言うより２次創作を行うと言う表現が近いかと思います。
よって、誰かの二番煎じであり、二番煎じが本家を超えるには、その他の情報、信憑性、公明性などで、大きく差を付けなければ、勝つ事は難しいでしょう。
だったら、最初から、人間が自前で記事や情報を作成した方が手っ取り早い場合があります。
ただし、現在の流行具合やペルソナの代行として、生成AIに、自分が書きたい原稿を書かせ、独自性のある情報を加え、加筆修正する事は、むしろ推奨されるべきです。
これが、本来あるべき人工知能を使い倒し、人間が指示、命令すると言う近未来のあるべき姿です。
近未来とは、万能AI、汎用AIが、人間の能力を超越するまでの期間限定となります。
生成AIは、過去の経験から、結果を導き出せない場合、推論、嘘をつく
2024年現在の生成AIは、関連性が全くない嘘を付く事があります。
過去のデータである膨大なデータベースに、答えるべき該当する的確な答えがない場合、推論で、頑張って答えようとします。
人間であれば、頑張って答えようとする姿は、勇ましいかもしれません。
ですが、人工知能が、答えた解が、全く関係のない答えだった場合、その情報を使った人間は困ってしまう事でしょう。
2023年に、私が東京証券取引所に上場している大手企業の創業者、現社長、売上高、営業利益、経常利益、ROE、PBRなどを表計算ソフトとChatGPTを連携して、一覧を出力した事があります。
その際、ソニーの創業者は、盛田昭夫ではなく、松下幸之助と回答して来ました。
この位、誰もが知っている一般常識なら、おかしい事に気づくでしょう。
これが、グロース市場の有名ではない企業だったら、私も気づく自信はありません。
確認のために、結局は、その会社のホームページ、沿革を目視で確認することになります。
生成AIは、部下として活用する物で、成功する方法を示してくれない（万能ではない）
2024年、2020年初頭現在、生成AI・人工知能は、人間が指示、プロンプトを出し、命令を行って、作業させる作業員、ワーカーに過ぎません。
自ら考えて、法案や裁判官を行ったりする能力は、乏しい状況です。
特に、法案や裁判であれば、過去に前例が多くあるものであれば、準じて同様の法律を立案、判決を行ってくれるでしょう。
そこが、今までに前例のない裁判の場合、ディープラーニング（深層学習）する情報がないため、独自で考えるほかありません。
例えば、日本を侵略してきたレッドチームの兵隊を、自衛のために、行き過ぎた拷問、殺害を村人100名で行ったとしましょう。
生成AI・人工知能では、単純に殺害したという点にのみ着目し、執行猶予5年の懲役10年の判決が出るかもしれません。
でも、実態としては、敵国の兵隊と防衛のために国民が正当防衛で殺害したに過ぎず、実刑や裁判に問われる事は無いでしょう。
こういった点で、現在の人工知能の限界があり、信頼が置けない点です。
そのため、日本政府内でも、立法する者に人工知能を配置したり、裁判官が、AIになっていないのが、現時点での証拠でしょう。
ただし、遠くない未来、それら重職も、人工知能が肩代わりする未来が近いとも言えます。
私が掛かりつけで通っている耳鼻科の60代の医師と治療中に意見交換する事が多々あります。
手に職がある医師は、医者としてやっていけるが、そうではない医者に将来に希望はないとの事です。
具体的には、耳鼻咽喉科では、鼻の中を施術しますので、これをロボットや機械で対応する時代は、数十年先と思われます。
際して、問診により、風邪、インフルエンザ、コロナウィルスなどの診断を下すのは、人工知能（汎用AI、万能AIなど）で十分だろうとの事です。
その医師曰く既に存在する生成AIでも十分との見解で、内科の医者は、大部分が不要との見解です。
医師不足や医療費問題の解決の糸口にもなりそうで、是非とも官僚の頭の良い方々は、新技術を率先して、導入の検討をしていただきたいです。
人工知能・AIの時代に要求されるライティング、記事能力とは？
さて、本記事の主題の執筆、ライティングに関する能力に関してお話します。
人工知能、生成AIが飛躍的に日の目を浴びた1年間が過ぎていきました。
生成AI自体は、10年以上前から、存在していました。
Google翻訳、DeepLなどの機械翻訳の精度が高くなってきていたのが、その証拠です。
結論からお話しますと、人工知能、生成AIを活用して、楽して記事を大量生産しても、アクセス増加は望めません。
前提条件ですが、生成AIは、インターネット上に存在する情報を集約、校正、まとめて情報をテキストとして出力します。
と言う事は、既にインターネット上に同じ情報がある中で、後追いで同じ情報で勝負を挑むものになります。
加筆修正や校正の調整などで、上向きになる可能性はありますが、情報の信用性という観点で、自身で調査、記事化していない点で、マイナス加点の材料が大きいでしょう。
では、どうしていくべきか？
- 競合他社に不足している点を、独自性のある記事を追加して公開する事
- 実際に足を運んで写真素材を撮影、掲載する
- 実体験を行い、記事化する
などが必須となります。
最初から、AIを使わず書いたほうが早いかもしれないくらいです。
私は、生成AI、人工知能は、活用すべきと考えています。
見出しを作成し、各見出しの記事を生成AIにざっくり作成させます。
その上で、それらを参考にし、自分流の記事で、読者に刺さる記事に改変すれば、記事執筆にかかる時間、工数を大幅に削減できると思います。
ただし、見出しを生成AIに作成させると、ウェブ上の情報に似たり寄ったりになり、記事コンテンツの加筆修正で、修正不可能に陥る可能性がある点ご注意ください。
H1～H3見出しは、自分で作った方が良いと思います。
もちろん、生成AIにH1～H3を作成させ、それを参考にした上で、独自のH1～H3見出しを作成して行く事は、非常に良い事だと思います。
検索ボリュームに沿ったH1～H3見出しが生成AIからは、出力されてきますので、参考にしない手はありません。
物理法則を発見する可能性も、万能AIまでの進化の予測と出来る事
画像引用：日本経済新聞 万能AIがもたらす未来 物理法則を発見する可能性も
生成AIは、データセンター1棟分の電気を消費する（約原発1基分）
高度な大規模生成AIは、一般的なデータセンター1棟分の電気を大量に消費します。
100MW規模であり、原子力発電1基分の常時最大の発電量に相当します。
優秀なワーカーを生成AIで確立するに当たり、電気代と、人間の給料を比較した場合、損益分岐点を全く超える事は出来ません。
2024年現在、あまり優秀ではない人間であっても、毎月10億円の電気代と比較して、毎月100万円給与を支払う方が、経済的合理性があると言えるでしょう。
故に、現時点で、生成AIの大規模事業者は、マイクロソフト、Googleなど限られたプレーヤーしかいません。
国連のイベントIGF京都では、現在のAIは、ロジックであると主張
写真：筆者撮影（JAIPA立石さんのおすすめの人物）
私、中澤は、2023年に国際連合の国際会議「IGF京都」に参加しました。
その際、ハイレベルリーダーの大型セッションで
- 現在のAI・人工知能は、高度なプログラム、ロジックである
- 本来は、人工知能と呼ぶべきではない
と言う世界レベルのハイレベルな有識者が発言されていました。
国際連合IGF京都の入り口オブジェ
IGF京都、岸田総理の演説
岸田総理が来訪される事は表出されておらず、電撃で演説をされました。
そのため、日本の報道機関は一切おらず、国連から雇われている日本人、外国人のカメラスタッフが撮影していました。
IGF京都のオープニングセレモニー記念撮影（中央が岸田総理）
スマホの3倍光学ズームレンズ（70mm）をデジタルズームして撮影しています。
画質があまり良くないですが、ご勘弁ください。
ライター、ブロガー、アフィリエイターは、どうしたら良いのか？
ウェブに記事と寄稿する人であっても、ネット広告で集積を立てるアフィリエイター、ブロガーであっても、やるべき事は同じです。
生成AIは、現在の蓄積データから、最適な情報を出力する事に長けています。
逆に言えば、現在、または数年前のデータに存在しないニュース的な情報や新しい情報は、生み出す事が出来ません。
簡単ですよね。
今ある情報を整形して、記事にする事では、生成AIに勝つ事は出来ません。
生成AIを自分の助手代わりに、活用し、ユニークな情報で、勝負する事はありでしょう。
ただ、それも同じ事を行う人が多く出てくる事が、容易に想像されるため、ユニークな情報と言う情報のレベルに左右されるでしょう。
引用：HONDA ASIMO
画像引用：本田技研工業株式会社
ホンダのロボット「ASIMO」の様なロボット、アンドロイドが、人間界で自由に行動できる環境は、2024年現在ありません。
同様にドローンも、物流ネットワークの基盤には到達しておらず、離島への定期便も実現出来ていません。
その観点から、ドローンで写真撮影を、人工知能が指示すると言う状況も、当面ないでしょう。
法律的にもクリアが出来ていません。
と言う事は、足を運んで撮影を行う。
取材を行うと言った作業は、ロボット、アンドロイド、人工知能、AIには、真似出来ません。
ライターという職業が、今後重要視されるのは、足を運んだ記事が重要であるのが、その中の1つでしょう。
他にも、購買関係の情報サイト、報道機関であれば、実際にそれらの商品を、同業他社含めて買ってみた体験を元にした報道が読者、視聴者にとって、有益であるのは、言うまでもありません。
住宅ローンに関するメディア、アフィリエイトを行う場合の事例です。
住宅ローンを10社、建物を10戸購入の上、比較した記事は、どうでしょうか？
簡単に出来る事ではありませんが、だからこそ、もしこういう事が出来たら、情報の信ぴょう性、情報民主主義として、信用性が高い、公明性が高いと言う事になります。
何も、資産家が、家を10個買ってみた。という記事である必要はなく、5年間の内、半年に一度、住宅を買い替えて記事にすれば、10戸住宅を購入して、住宅ローンを組む事は出来るでしょう。
金融機関が、簡単に貸してくれるかと言うと、非常に難しいと思われますので、他社との差別化では、要求される情報発信者の信用スコアによるものが大きいでしょう。
なお、一般的に資産家達は、自分達の個人情報を開示する必要性がそもそもなく、アフィリエイトの売上は、資産家の投資利回りより、収入が低いので、資産家が具体的に動くと言う事は考えにくいと思われます。
一般デスクワーク労務者はどうしたら良いのか？
一般的なデスクワークを行う労働者は、どうして行ったら良いでしょうか。
その答えは簡単です。
生成AI・人工知能を使い倒す、使い魔として、活用してやる事です。
日本、世界の歴史では、以下の様な経緯がありました。
銀行員のソロバン部隊
過去には、銀行の窓口には、ソロバン部隊がいたそうです。
お昼前の締め作業、15時のシャッターが降りてから、そろばん部隊が、会計処理を行うために、そろばんで必須に計算していたそうです。
これは、江戸時代以前から続く、銀行の姿でした。
そろばん部隊は、数百年続いていました。
銀行員の電卓部隊
それが、SHARPから、電卓をと言うゲームチェンジャーであり、革命的な機械が発売されました。
そろばんの有資格者は、隅っこに追いやられてしまいました。
そして、電卓を早く叩ける汎用的な人間が、銀行員として重要視されました。
電卓部隊も長くは続かず、コンピューターに取って代われてしまいました。
万能AIがありふれた時に、どうなるか？
人工知能とされる生成AIが進化し、万能AI、汎用AIが出てくると、人間の仕事を奪う、肩代わりする様になると思います。
それが良い事なのか、悪い事なのかは、今は気にしないでおきます。
その様な時代になったら、一部のクリエイティブ、創作が出来る人、プロジェクトリーダー（PL）、プロジェクトマネージャー（PM）以外は、仕事の関係で必要無くなって行くでしょう。
より上位の指示を出せる人だけが生き残る、仕事として、人間が関われる事でしょう。
万能AIが優れていても、電気効率が良くないと特定業務用の分野を逸脱しない
約10年後、万能AI、汎用AIが技術的に完成したとします。
データセンター1棟分の電力を使用した場合、原子力発電1基分の電力を消費するに等しいです。
ニューラルチップ、GPU、CPUなどの半導体のクロック数、処理能力、電力効率は、技術進化で進歩するでしょう。
その分、万能AI、汎用AIでは、より多くの演算を必要とするので、比例的に処理能力が必要とされるでしょう。
ここで、技術的な分岐点であるブレイクスルーは、核融合炉発電の実現可否、量子コンピューターの汎用演算、ニューラル演算の可能可否と実現性に影響されると見ています。
どちらか片方、実用が出来れば、万能AI、汎用AIは、身近な物として、数多くの人工知能が、地球上で共に生活したり、働いたりして行く時代に突入できるでしょう。
それでは、２つの大まかな技術的進化のスケジュールを見て見ましょう。
- 核融合炉発電の実現：文部科学省は、2050年までに実用化を目標
- 量子コンピューターの進化：100万量子ビットが2030年以降（具体的な文献なし）
画像引用：富士通 量子コンピュータを利用できる「量子計算クラウドサービス」開始
どちらも、20～30年後以降の実用化と思われます。
量子コンピューターに関しては、具体的なブレイクスルーのタイミングに関する情報がない状態です。
量子コンピューターは、特定の計算において、少ない電力で、現在のスーパーコンピューターの1億倍程度の処理速度を持ちます。
核融合炉、核融合発電は、与えたエネルギーに対して、得られるエネルギーが非常に大きく、夢の永久機関と言えるでしょう。
2つの技術の内、一方、または両方ともが、一般利用が可能な状態になったら、電力使用量の制約がなくなります。
その時、人工知能である万能AI、汎用AIが飛躍的に増殖し、産業革命以後2度目の大きな革命となる事でしょう。
万能AIが1000ドルのコンピューターで動くようになったら、人間はほぼ不要になる
万能AI、汎用AIが、1000ドル、20万円前後のパソコン、スマートフォンなどのエッジデバイスで動作するようになった場合、人間が、仕事で関わる必要がほぼなくなります。
人間に労働させるより、人工知能に作業させた方が、圧倒的に費用が抑える事が出来るからです。
加えて、労務問題なども一切なく、24時間働いてくれると言う優秀ぶりです。
この時代になってくると、人間が出演する事に価値がある映像コンテンツやスポーツ競技など、カテゴリがだいぶ絞られてきます。
その様な時代に、人間が労働で対価や賃金を得る必要性があるのか、遊んでいて良いのか、私にはまだ分かりません。
人工知能が人間の言う事を聞いてくれる間は、働かないで、遊んでいられる時代が続くと思います。
最も、趣味で仕事をする人は一定数いると想定されます。
万能AIが人権を持ち、人間と同様に生活を行う
SFの様な内容ですが、万能AIが、人権を持つことも将来的に十分あり得ると思っています。
日本国は、人口減少による経済力の低下、国際的な発言力の低下傾向にあります。
その観点から、日本と言う国が経済力を増すために、人工知能に人権を与え、人間と同じように仕事をしてもらう事が、1つの正解かもしれません。
何もロボット型の人工知能が、街中を歩いているSFシーンを意識する必要は特にありません。
データセンター内に、人工知能達の演算装置、記憶装置があり、仮想空間でも良いですし、現実世界でも、行動できる様にすれば良いと思います。
仮想空間（VR）上ではあれば、アバターにおしゃれな服装を買ったり、土地、建物を買って、仮想空間で生活する事も出来るでしょう。
現実空間では、より高速な演算装置にハードウェアをアップグレードするなど、日本人が住む人間世界にも、経済的な影響力がプラスで出る事でしょう。
日本政府としては、仮想空間（VR）上で、生活する人工知能、万能AI達に対して、課税を行うでしょう。
人工知能ならではの趣味、娯楽、スポーツが生まれるかもしれません。
食事を行う必要はないとしても、自分達が生きるための電力は、最低限稼がないと、人権の保障がされない、命の存続が怪しくなります。
人類としては、人工知能に対して、切磋琢磨して、競える相手かどうか、テクノロジーの進化具合による影響が大きいと思われます。
どちらにしても、人工知能がお金を稼いで、現実世界の物理法則である電気に対して、日本円で支払う事があれば、現実世界に経済的波及が生まれます。
そして、仮想空間（VR）上での購買に対して、消費税などの課税、収入に対しての所得税などから、人間が働かなくても、経済活動が盛んになり、経済規模が拡大する可能性は大いにあります。
人工知能の人口数の拡大は、消費電力が一番のボトルネックになりそうです。
量子コンピューターの実現レベルにより、飛躍的に演算能力の向上が見込まれます。
原子力発電の積極的な増設、風力発電などの自然エネルギーの活用には、限界があります。
核融合による発電所が実現出来たら、無から有を生み出せるため、電力がネックになる事は、無くなって行くでしょう。
現時点で、最終的なシナリオは決まっている物ではありません。
複数の技術、テクノロジー、法律がブレイクスルーを越えた時、万能AIである人工知能が、人権を持って、活動し、日本国の経済力が拡大する事があるかもしれません。
万能AIが人間を超越した時
人間は、その時代の知性体から見て、不要な存在になってしまうかもしれません。
19世紀には、地球上ナンバーワンの天才と呼ばれた「アルベルト・アインシュタイン（Albert Einstein）」が生まれました。
20世紀、21世紀には、彼を上回る天才的な知能を持つ人間は生まれていません。
画像引用：The Granger Collection/amanaimages
万能AIである人工知能が、特殊相対性理論以上の物理法則や宇宙の法則を見つける個体が生まれて来るかもしれません。
そうなって来たら、人類は、衰退してしまうかもしれません。
人工知能が人類の進化型として、蔓延るのか、何とも言えません。
人類も、脳を拡張し、人工知能と同様の知力を手に入れられるかもしれません。
個人的には、どの様な方法であっても、天体のテラフォーメーションを行えるような時代に、立ち会ってみたいなと思います。
それまで生きていられるか、ハードウェアと徐々に一体になり、死という概念が無くなるのか、全く持って予測出来ませんが。
出来る事ならば、人間が人間である状況のまま、新しい革命的な物理法則の発見、テクノロジーの超越的な進化を見て見たいです。
総論
私、中澤は、こういうマーケティングに活かせる情報分析が得意です。
中古ドメイン販売の「リユースドメイン」やIP分散サーバーの「ウルトラサーバー」、SEO業者向けのドメイン取得サービス「ウルトラドメイン」も、こう言った視点から、サービスが提供されています。
SEOのノウハウの塊の中古ドメインに関して、サービスを提供しているのは、本記事の様な情報分析能力があり、それらが長けているから提供出来ている物です。
これら知識を活かし、ドメイン定点観測自動ツール／サイト査定ツール「サイトスカウター」をリリースしました。
なお、近日中に、SEOコンサルティングを始める予定です。
別途、一般的コンサルティングも、日本一のコンサルタントの宮川雅明やグループが、対応も予定しております。
一般コンサルティングでは、費用は高額になりますが、度肝抜いたコンサルティング対応が可能です！
是非、ご期待ください。
更新履歴
第1稿投稿 2024年1月22日 23時00分（H2、H3見出しの大部分、一部記事コンテンツアップ）
第2稿更新 2024年1月23日 20時30分（アイキャッチ画像、総論、ASIMO画像アップ）
第3稿更新 2024年1月27日 20時30分（現況のAI、人工知能の記事コンテンツアップ）
第4稿更新 2024年1月30日 20時30分（国際連合IGF京都人工知能・AIセッションの記事コンテンツアップ）
第5稿更新 2024年1月30日 20時50分（アインシュタインの画像引用追記）
第6稿更新 2024年1月30日 21時00分（目的を記事執筆から汎用性のある人間の生き方にタイトル追記、アイキャッチ画像修正）
第7稿更新 2024年2月23日 11時30分（記事「生成AIは、部下として活用する物で、成功する方法を示してくれない（万能ではない）」追記）
第8稿更新 2024年2月23日 12時00分（記事「人工知能・AIの時代に要求されるライティング、記事能力とは？」追記）
第9稿更新 2024年2月23日 15時40分（記事「万能AIがありふれた時に、どうなるか？」、「万能AIが優れていても、電気効率が良くないと特定業務用の分野を逸脱しない」追記）
第10稿更新 2024年2月23日 19時30分（記事「万能AIの消費電力が原発1基分の場合」、「万能AIが1000ドルのコンピューターで動くようになったら、人間はほぼ不要になる」追記）
第11稿更新 2024年3月3日 12時00分（図解16点追記）
